Präattentive und attentive Bildverarbeitungsschritte zur visuellen Erkennung von Fußgängern:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1994
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Fortschritt-Berichte VDI
Reihe 10 ; 329 |
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| adam_text | Titel: Präattentive und attentive Bildverarbeitungsschritte zur visuellen Erkennung von Fußgängern
Autor: Kinzel, Winfried
Jahr: 1994
Inhalt Kurzfassung........................................II Vorwort ........................................ III Inhalt .........................................V Teil I — Einleitung 1 Übersicht 1.1 Maschinelle Bildverarbeitung....................... 1 1.2 Aufgabenstellung und Zielrichtung....................3 1.3 Grundlagen der Bildinterpretation....................6 1.4 Stand der Entwicklung in der Personenerkennung...........15 Teil II — Lösungskonzepte 2 Randgebiete 2.1 Visuelle Wahrnehmung...........................25 2.1.1 Gruppierungen ............................27 2.1.2 Emergenz und Segmentierung....................30 2.2 Erkenntnistheoretische und logische Überlegungen..........32 2.2.1 Epistemologie: Erkennen versus Vorstellen............32 2.2.2 Logisches Schließen: Induktion versus Deduktion........35 3 Erkennungsansätze 3.1 Mustererkennung..............................39 3.1.1 Paradigmen ..............................40 3.1.2 Objektbeschreibung..........................44 3.1.3 Gütekriterium.............................45 3.1.4 Entscheidungsfindung ........................46 3.1.5 Wissensrepräsentation........................47 3.1.6 Bewertung...............................49 3.2 Analyse durch Synthese...........................50 3.3 Quintessenz für die Personenerkennung.................55 V
4 Architektur des Erkennungssystems 4.1 Idee der modellgesteuerten Bewegungserkennung...........59 4.2 Entwicklungsumgebung...........................60 4.3 Animation und Bildeingaben .......................60 4.4 Bildanalyse..................................64 4.5 Gelenkwinkelschätzung...........................64 5 Modellbildung 5.1 Geometrisches 2D-Körpermodell.....................65 5.2 Geometrisches 3D-Körpermodell.....................69 5.2.1 Topologie................................70 5.2.2 Morphologie von Einzelobjekten..................71 5.2.3 Anthropometrie............................72 5.3 Beweglichkeit in Gelenken.........................72 5.3.1 Bewegungs-Anatomie.........................73 5.3.2 Vereinfachungen ...........................75 5.4 Dynamische Bewegungsmodelle......................75 5.4.1 Kinetik.................................76 5.4.2 Kinematik ...............................79 5.4.3 Geschätzte Bewegungen.......................80 5.5 Abbildungsanordnung............................82 Teil III — Präattentive Verarbeitung 6 Kantenrepräsentation...............................84 6.1 Relevante Szenenteile ...........................86 6.2 Auswahl sinnvoller Merkmale.......................89 6.2.1 Kanten.................................89 6.2.2 Markante Konturen..........................91 6.3 Meßverfahren zur Extraktion.......................91 6.4 Konturfolgung................................95 6.4.1 Grundsätzliche Vorgehensweisen..................95 6.4.2 Vorgenommene Implementation..................97 6.5 Bewertung.................................100 7 Regionenrepräsentation 7.1 Paarweise Kantenzuordnung als Bildsegmentierung.........103 7.2 Suchstrategie................................105 7.3 Ermittlung geeigneter Attribute.....................108 7.4 Auswertung anhand von Entscheidungsbäumen............111 7.5 Segmentierungsergebnisse........................114 VI
8 Hypothesenvorbereitung 8.1 Labeling der Bildregionen........................116 8.2 Auswertung relationaler Eigenschaften.................118 8.3 Auswahl von Subobjekten........................120 Teil IV — Attentive Verarbeitung 9 Hypothesengenerierung 9.1 Anwenden gezielter Tests ........................123 9.1.1 Kopfbereich.............................124 9.1.2 Hüftbereich .............................125 9.2 Hypothesenbewertung ..........................126 9.2.1 Verknüpfung durch Regeln....................126 9.2.2 Abbildung als ein Bayes-Netz...................128 9.2.3 Experiment..............................132 9.3 Erkennungsleistungen ..........................135 10 Bewegungsschätzung 10.1 Kalman-Filter........................... 138 10.2 Ergebnisse zweier Anwendungsfälle ..................141 10.2.1 Beine ................................143 10.2.2 Arme ................................149 10.2.3 Verarbeitung unsicherer Meßwerte...............151 10.3 Sichtbarkeitsanalyse............................153 11 Zusammenfassung 11.1 Kritische Würdigung...........................155 11.2 Fazit der Arbeiten.............................156 11.3 Ausblick...................................158 12 Anhang Al Algorithmus Konturfolgung.......................159 A2 Algorithmus Kantenzuordnung.....................162 A3 Generierung von Entscheidungsbäumen................163 A4 Evaluation eines einfach verbundenen Bayes-Netzes.........166 13 Literaturverzeichnis...............................167 VII
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