Lernfähiges wissensbasiertes Bilderkennungssystem auf der Grundlage des Hierarchischen Strukturcodes:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1991
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 10]
191 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Paderborn, Univ.-GH, Diss., 1991 |
| Beschreibung: | VII, 247 S. graph. Darst. |
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| adam_text | Titel: Lernfähiges wissensbasiertes Bilderkennungssystem auf der Grundlage des Hierarchischen Strukturcode
Autor: Mertsching, Bärbel
Jahr: 1991
IV Inhaltsverzeichnis
INHALTSVERZEICHNIS
1. Einführung 1
2. Systemarchitektur 5
3. Hierarchische Strukturcodierung 10
3.1 Vorverarbeitung 12
3.2 Codierung von Linien, Kanten und Flächen 15
3.2.1 Das transformierte Laplacebild 18
3.2.2 Generierung des Detektorsatzes 20
3.3 Verknüpfung 27
3.4 Codebäume 34
3.5 HSC-Datenbasis/ Schnittstelle zum Bildanalysesystem 38
3.6 Materielle und immaterielle Bildstrukturen 41
4. Methoden zur Merkmalsextraktion 45
4.1 Aufbau von merkmalbestimmenden Operationen/
Schnittstelle zum Bildanalysesystem 45
4.2 Klassifizierung der Operationen 47
4.3 Strukturbeschreibende Operationen 51
4.3.1 Die Operation ROOT 51
4.3.2 Die Operation PART 55
4.3.3 Die Operation ALLROOT 58
4.3.4 Die Operation SEQU 58
4.3.5 Die Operation AREA 63
4.4 Formbeschreibende Operationen 66
4.4.1 Die Operation SHAPE 66
4.5 Topologische Operationen 72
4.5.1 Nachbarschaftsrelationen im HSC 73
4.5.2 Die Operation DNEIGHBOR 76
4.5.3 Die Operation NEIGHBOR 81
4.5.4 Die Operation CONNECT 82
4.5.5 Die Operation COMORI 85
4.6 Geometrische Operationen 85
4.6.1 Die Operation COMEL 85
Inhaltsverzeichnis V
4.6.2 Die Operation GRAV 85
4.6.3 Die Operation DIST 86
4.6.4 Die Operation ORIENT 86
5. Wissensrepräsentation 87
5.1 Überlegungen zum Aufbau von Wissensbasen 88
5.2 Wissensrepräsentationsformalismen 90
5.2.1 Formale Grammatiken 90
5.2.2 Prozedurale Repräsentationsschemata 92
5.2.3 Logische Repräsentationsschemata 93
5.2.3.1 Syntax und Semantik des Prädikatenkalküls 94
5.2.3.2 Inferenz im Prädikatenkalkül 95
5.2.3.3 Logische Programmierung 98
5.2.4 Semantische Netzwerke 99
5.2.4.1 Aufbau von semantischen Netzwerken 100
5.2.4.2 Entwicklung der Semantik von semantischen Netzwerken 103
5.3 Hierarchisch-sequentielle Modellierung 106
5.3.1 Aufbau einer hierarchisch-sequentiellen Wissensbasis 106
5.3.2 Grenzen der hierarchisch-sequentiellen Modellbildung 111
5.4 Assoziative HSC-Netzwerke 113
5.4.1 Analyse und Strukturierung des darzustellenden Wissens 113
5.4.1.1 Attributierte Strukturtypen 114
5.4.1.2 SubStrukturen 116
5.4.1.3 Konzeptionelle Ebenen zur Darstellung von Wissen 116
5.4.2 Syntax eines semantischen HSC-Netzwerks 118
5.4.3 Netzwerksemantik 122
5.4.3.1 Allgemeine semantische Vereinbarungen 122
5.4.3.2 Vererbung und Modifikationsregeta 124
5.4.4 Pragmatik eines semantischen HSC-Netzwerks 126
5.4.5 Exemplarisches HSC-Netzwerk 127
6. Wissensakquisition 133
6.1 Strategien des Wissenserwerbs 133
6.2 Automatischer Wissenserwerb für Bildanalysesysteme 135
6.2.1 Grundlagen von maschinellen Lernvorgängen 135
6.2.2 Induktives Lernen 138
6.2.3 Beispiele von Ansätzen zum Lernen von Strukturbeschreibungen 142
6.2.3.1 Das System von Winston 142
6.2.3.2 Das System von Perldns 144
6.2.3.3 Das System von Connell und Brady 146
VI I?ihaltsverzeichnis
6.2.3.4 Systemvergleich 148
6.3 Interaktiver Wissenserwerb für semantische HSC-Netzwerke 151
6.3.1 Konzeptionelle Überlegungen für das Netzwerkdesign 151
6.3.2 Ermittlung von strukturellen Beschreibungen 152
6.3.3 Darstellung eines exemplarischen interaktiven Wissensakquisitionsvorgangs 153
6.3.4 Werkzeuge zur Syntax- und Semantikprüfung von erworbenem Wissen 157
6.4 Automatische Wissensakquisition für HSC-Netzwerke 159
6.4.1 Lernen von konjunktiven strukturellen Beschreibungen 159
6.4.1.1 Lernverfahren 159
6.4.1.2 Lernen von Attributierten Strukturtypen 161
6.4.1.3 Lernen von Substrukturen und Objektbeschreibung 165
6.4.1.4 Darstellung eines exemplarischen Lernvorgangs 166
6.4.2 Automatische Akquisition von disjunkten Konzepten 173
6.4.3 Einordnung des Verfahrens 178
7. Kontrollalgorithmen 180
7.1 Steuerung von komplexen Bildanalysesystemen 180
7.1.1 Überlegungen zur Entwicklung von Kontrollstrukturen 180
7.1.2 Bewertungen 182
7.1.3 Suchverfahren 184
7.2 Kontrollstrategien zur Erkennung teilverdeckter Objekte 188
7.3 Auswertung von HSC-Netzwerken 189
7.3.1 Allgemeine Kontrollstrategie 189
7.3.2 Top-down Netzwerkexpansion und bottom-up Instanziierung 191
7.3.3 Propagierung von Bedingungen zur Aufwandsreduktion 193
7.3.3.1 Mehrfachinstanziierung von Konzepten aufgrund von constraint-Mechanismen 195
7.3.3.2 Auswertung von Attributverbunden 298
7.3.3.3 Bewertung von Ergebnissen 200
7.3.4 Darstellung eines exemplarischen Analyseprozesses 202
7.3.5 A*-Algorithmus zur Auswertung von semantischen HSC-Netzen 207
8. Implementierung 209
8.1 PASCAL-Version 210
8.1.1 Übersicht 210
8.1.2 Systemkomponenten 211
8.2 PROLOG-Version 213
8.2.1 Übersicht 213
8.2.2 Vergleich PASCAL - PROLOG hinsichtlich der Realisierung von interaktiven
Wissenserwerbskomponenten 214
8.3 ERNEST-Version 220
Inhaltsverzeichnis VII
8.3.1 Übersicht 220
8.3.2 Kopplung von HSC-Daten- und Methodenbasis mit der ERNEST-Systemschale
222
9. Zusammenfassung und Ausblicke 229
Symbol- und Abkürzungsverzeichnis 232
Literaturverzeichnis 235
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