Ein Optimierungsansatz zur Objekterkennung:
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Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1996
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Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 10]
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adam_text | Titel: Ein Optimierungsansatz zur Objekterkennung
Autor: Noll, Detlev
Jahr: 1996
FORTSCHRITTBERICHTE VW Dipl.-Ing. Detlev Noll, Bochum Ein Optimierungsansatz zur Objekterkennung Reihe 10 : Informatik/ Kommunikationstechnik Nr. 454 VW VERLAG
Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Ansätze zur Objekterkennung 3 2.1 Modell- und merkmalbasierte Objekterkennung.......... 4 2.2 Zusammenfassung ......................... 8 3 Neuronale Ansätze zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme 9 3.1 Hopfield-Netze........................... 10 3.2 Potts-Glas Neuronen........................ 12 3.3 Die Boltzmann Maschine und Simulated Annealing ........ 14 3.3.1 Die Boltzmann Maschine.................. 14 3.3.2 Simulated Annealing .................... 15 3.4 Elastische Netze........................... 16 3.5 Kohonen-Netze........................... 20 3.6 Zusammenfassung ......................... 21 4 Ableitung einer Energiefunktion zur Objekterkennung 23 4.1 Notation............................... 24 4.2 Das Prinzip der Entropiemaximierung............... 25 4.3 Definition der Kostenfunktionen.................. 26 4.3.1 Kostenfunktion für die Modelldeformation ........ 26 4.3.2 Kostenfunktionen für die Übereinstimmung von Modellund Bildmerkmalen..................... 29 4.4 Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion und Energiefunktion...... 30 5 Analyse der Energiefunktion 33 5.1 Verhalten für große Einflußbereiche................ 34 5.2 Verhalten für kleine Einflußbereiche................ 35 5.2.1 Deformationen und Unähnlichkeiten............ 37 5.2.2 Fehlende Bildmerkmale und Einführung virtueller Bildmerkmale .......................... 38 5.3 Graphische Veranschaulichung................... 39 V
5.4 Verhalten bei Variation des Einflußbereiches............ 42 5.5 Zusammenfassung ......................... 43 6 Der Objekterkennungsalgorithmus 46 6.1 Zusammenfassung ......................... 49 7 Echtzeiterkennung und -Verfolgung von Fahrzeugen in Straßenverkehrsszenen 50 7.1 Randbedingungen.......................... 51 7.2 Anpassung des Algorithmus für Liniensegmentmerkmale..... 52 7.3 Struktur des Gesamtsystems .................... 54 7.4 Ergebnisse.............................. 55 8 Erweiterungen und Varianten 59 8.1 Energiegleichung für parametrisierte Linienmerkmale....... 59 8.1.1 Fehlerabschätzung..................... 61 8.2 Parametrische Optimierung..................... 65 8.3 Optimierung mittels EM-Algorithmus............... 67 8.3.1 Parametrische Optimierung ................ 68 8.3.2 Lokale Adaption...................... 69 8.4 Anwendung............................. 70 8.5 Zusammenfassung ......................... 73 9 Erhöhung der Freiheitsgrade 79 9.1 Translation, Skalierung und Rotation................ 80 9.2 Transformationen in 3D....................... 91 10 Zusammenfassung und Diskussion 95 A Mathematischer Anhang 98 A.l Kleinste-Quadrate Schätzung.................... 98 A.2 Summation über alle möglichen Zuordnungsmatrizen.......100 A.3 Lösung der Bestimmungsgleichung der Minima..........101 A.4 Minimalitätsbedingung 2. Ordnung für große Einflußbereiche . . . 103 A.5 Minimalitätsbedingung 2. Ordnung für kleine Einflußbereiche . . 105 A.6 Zur Interpretation der Gewichtungsfaktoren............106 A.7 Energiefunktion für Liniensegmentmerkmale unter Berücksichtigung virtueller Merkmale......................107 VI
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