Lernen struktureller Modelle für die Bildanalyse:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Verl. der Bayer. Akad. der Wiss.
1995
|
| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Bayerische Akademie der Wissenschaften <München> / Deutsche Geodätische Kommission: [Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften / C]
441 |
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| Beschreibung: | 116 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
3
INHALTSVERZEICHNIS
SUMMARY
6
I
EINLEITUNG
UND
ZIELSETZUNG
DER
ARBEIT
7
1
EINFUEHRUNG
7
1.1
MENSCHLICHES
SEHEN
.
7
1.2
MASCHINELLES
SEHEN
.
8
1.3
UEBERSICHT
UEBER
DIE
ARBEIT
.
10
1.4
PROBLEMSTELLUNG
UND
LOESUNGSANSATZ
.
11
1.4.1
ABLAUF
DER
BILDINTERPRETATION
.
11
1.4.2
AUTOMATISCHE
ABLEITUNG
STRUKTURIERTER
MODELLE
.
12
1.5
EINORDNUNG
DER
ARBEIT
.
;
.
13
II
GRUNDLAGEN
15
2
WAHRNEHMUNG
15
2.1
GRUNDLEGENDES
ZUR
WAHRNEHMUNG
.
15
2.2
WAHRNEHMUNG
UND
ERKENNTNIS
.
16
2.3
THEORIEN
ZUR
WAHRNEHMUNG
.
17
2.4
WAHRNEHMUNG
UND
WISSEN
.
18
2.5
IMPLIKATIONEN
FUER
DAS
MASCHINELLE
SEHEN
.
20
3
WISSEN,
MODELLE
UND
REPRAESENTATION
22
3.1
VORUEBERLEGUNGEN
UND
DEFINITIONEN
.
22
3.2
KLASSIFIZIERUNG
VON
OBJEKTMODELLEN
.
23
3.2.1
SPEZIFISCHE
MODELLE
.
24
3.2.2
GENERISCHE
ODER
ALLGEMEINE
MODELLE
.
25
3.2.3
UEBERGEORDNETE
MODELLE
.
25
3.3
OBJEKTMERKMALE
.
26
3.4
PROZEDURALE
MODELLE
.
27
3.5
FORMALISMEN
ZUR
WISSENSDARSTELLUNG
.
27
3.5.1
NICHT-OBJEKTBEZOGENE
REPRAESENTATIONSANSAETZE
.
28
3.5.2
OBJEKTBEZOGENE
REPRAESENTATIONSANSAETZE
.
30
3.5.3
OBJEKTORIENTIERTE
DARSTELLUNG
.
32
3.5.4
VERARBEITUNG
VON
WISSEN
.
32
3.5.5
DISKUSSION
DER
REPRAESENTATIONSFORMEN
.
33
4
INHALTSVERZEICHNIS
4
MODELLIERUNG
34
4.1
ALLGEMEINE
VORUEBERLEGUNGEN
.
34
4.2 ANFORDERUNGEN
AN
DIE
MODELLIERUNG
.
35
4.3
MOEGLICHKEITEN
DER
MODELLGENERIERUNG
.
36
5
MASCHINELLES
LERNEN
38
5.1
GRUNDPRINZIP
MASCHINELLER
LERNVERFAHREN
.
38
5.2
KLASSIFIZIERUNG
DER
VERFAHREN
.
40
5.2.1
KLASSIFIZIERUNG
NACH
DEM
GRAD
DES
UNTERSTUETZUNG
DURCH
DEN
LEHRER
.
41
5.2.2
KLASSIFIZIERUNG
NACH
DER
WISSENSREPRAESENTATION
.
42
5.3 ANWENDUNGSGEBIETE
MASCHINELLER
LERNVERFAHREN
.
42
5.4
STRUKTURELLE
LERNVERFAHREN
.
43
5.4.1
ID3
.
44
5.4.2
RELAX
.
44
5.4.3
WINSTON
'
S
ARCH
.
45
5.4.4
CONCEPTUAL
CLUSTERING
.
46
5.5 NEURONALE
BZW.
KONNEKTIONISTISCHE
LERNVERFAHREN
.
47
5.5.1
BACKPROPAGATION
ALGORITHMUS
.
48
5.5.2
ASSOZIATIVSPEICHER
.
49
5.5.3
BEISPIELE
FUER
DEN
EINSATZ
NEURONALER
NETZE
IN
DER
BILDANALYSE
.
50
5.6
DISKUSSION
UND
ALLGEMEINE
KRITIK
.
51
6
VERWANDTE
ARBEITEN
53
6.1
GENERISCHE
MODELLE
FUER
DIE
OBJEKTERKENNUNG
.
53
6.1.1
GENERALISIERUNG
DER
GEOMETRISCHEN
BESCHREIBUNGSELEMENTE
.
53
6.1.2
NUTZUNG
NICHT-GEOMETRISCHER
MERKMALE
.
55
6.2
BEISPIELE
FUER
LERNVERFAHREN
IM
BEREICH
DER
BILDANALYSE
.
55
III
AUTOMATISCHE
ABLEITUNG
VON
MODELLEN
AUS
BEISPIELEN
57
7
UEBERBLICK
UEBER
DAS
REALISIERTE
VERFAHREN
57
8
LERNVERFAHREN
ID3
MIT
ERWEITERUNGEN
61
8.1
STRATEGIE
UND
BEISPIEL
.
61
8.2
DEFIZITE
UND
ERWEITERUNGEN
.
64
8.2.1
ERWEITERUNG
AUF
KONTINUIERLICHE
ATTRIBUTE
.
65
8.2.2
BEWERTUNG
DER
VERZWEIGUNGEN
DES
BAUMS
.
67
8.2.3
ERWEITERUNG
AUF
UNGENAUE
MERKMALE
.
68
INHALTSVERZEICHNIS
5
9
OBJEKTORIENTIERTE
DARSTELLUNG
UND
VERARBEITUNG
70
9.1
BASISOBJEKTE,
OBJEKTEIGENSCHAFTEN
UND
METHODEN
.
71
9.1.1
DEFINITION
DER
BASISOBJEKTE
.
71
9.1.2
DEFINITION
DER
BASISRELATIONEN
.
72
9.1.3
ERWEITERBARER
FUNKTIONEN-POOL
.
73
9.1.4
OBJEKTKLASSEN
.
75
9.1.5
WICHTIGE
METHODEN
FLAECHENHAFTER
OBJEKTE
.
77
9.2
ABLAUF
DES
INTERPRETATIONSZYKLUS
.
80
9.3
LERNVERFAHREN
.
81
9.3.1
ERZEUGUNG
VON
OBJEKTKLASSEN,
IHREN
DISKRIMINIERENDEN
OBJEKTFUNKTIONEN
UND
PROTOTYPEN
81
9.3.2
LERNEN
VON
RELATIONEN
UND
ERZEUGUNG
NEUER
METHODEN
.
83
9.4
KONFLIKTLOESUNGEN
.
85
9.5
BEISPIELHAFTER
PROGRAMMABLAUF
.
85
9.6
AUTOMATISCHE
ERZEUGUNG
(SYNTHESE)
VON
PROGRAMMEN
FUER
DIE
OBJEKTERKENNUNG
.
90
10
BEISPIELE
FUER
INKREMENTELLE,
INTERAKTIVE
OBJEKTMODELLIERUNG
92
10.1
FELDMODELLE
ZUR
LANDNUTZUNGSKLASSIFIZIERUNG
.
92
10.2
MODELLE
FUER
KARTOGRAPHISCHE
OBJEKTE
.
95
10.3
DISKUSSION
DER
BEISPIELE
.
102
11
ZUSAMMENFASSUNG
UND
DISKUSSION
103
LITERATURVERZEICHNIS
108
DANK
115
LEBENSLAUF
116 |
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