Feature-Erkennung mittels Neuronaler Netze:
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| Published: |
Berlin
dissertation.de
2002
|
| Edition: | Als Ms. gedr. |
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| Physical Description: | V, 96 S. Ill., graph. Darst. : 21 cm |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
1.1
WAS
IST
EIN
FEATURE?
.
1
1.2
FEATURES
UND
FEATURE-MODELLE
.
3
1.3
EIN
SYSTEM
ZUR
ERKENNUNG
VON
FEATURES
AUS
PUNKTDATEN
.
6
2
GRUNDLAGEN
AUS
DEM
BEREICH
CAD
11
2.1
DAS
GEOMETRISCHE
MODELLIEREN
VON
KOERPERN
(SOLID
MODELLING)
.
11
2.2
BOUNDARY
REPRESENTATION
(B-REP)
.
14
2.3
CONSTRUCTIVE
SOLID
GEOMETRY
(CSG)
.
16
3
GRUNDLAGEN
VON
NEURONALEN
NETZEN
19
3.1
WAS
IST
EIN
NEURON?
.
19
3.2
NEURONALE
NETZWERKE
.
22
3.3
DAS
NEOCOGNITRON
.
24
3.3.1
DIE
ARCHITEKTUR
DES
NEOCOGNITRONS
.
24
3.3.2
DER
LERNALGORITHMUS
.
32
3.3.3
DIE
ARBEITSWEISE
.
34
4
BEKANNTE
ANSAETZE
37
4.1
FEATURE
RECOGIUETION
OHNE
DIE
ANWENDUNG
VON
NEURONALEN
NETZEN
.
37
4.2
FEATURE
RECOGIUETION
MITTELS
NEURONALER
NETZE
.
42
5
THEORETISCHE
UEBERLEGUNGEN
UND
IMPLEMENTIERUNG
51
5.1
EIN
VIRTUELLER
LASERSCANNER
ZUR
ERZEUGUNG
VON
TESTDATEN
.
53
5.1.1
THEORETISCHER
AUFBAU
.
53
5.1.2
DAS
PROGRAMM
ISCAN
.
54
5.2
VORVERARBEITUNG
DER
ABGETASTETEN
DATENPUNKTE
.
58
5.2.1
THEORETISCHE
UEBERLEGUNGEN
.
58
5.2.2
DAS
PROGRAMM
COLLECT
.
50
5.3
EINGABE
IN
DAS
NEOCOGNITRON
.
G4
5.3.1
THEORETISCHE
UEBERLEGUNGEN
.
64
5.3.2
DAS
PROGRAMM
NEO
.
69
5.3.3
ERGEBNISSE
.
72
5.4
NACHBEARBEITUNG
DER
ERGEBNISSE
.
77
6
VERGLEICH
ZU
ANDEREN
VERFAHREN
81
6.1
VERFAHREN
AUS
DEM
BEREICH
FEATURE
RECOGIUETION
.
81
6.2
GEOMETRISCHE
ANSAETZE
.
83
7
AUSBLICK
87
II |
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