Verfahren zur Echtzeit-Gesichtsdetektion in Grauwertbildern:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Shaker
2003
|
| Schriftenreihe: | Berichte aus der Elektrotechnik
|
| Schlagworte: | |
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| Beschreibung: | III, 145 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
1.1
MOTIVATION
.
1
1.2
PROBLEMDEFINITION
UND
LOESUNGSANSATZ
.
4
1.3
KAPITELIIBERSICHT
.
6
2
STAND
DER
TECHNIK
7
2.1
GENERELLE
FUNKTIONSWEISE
VON
DETEKTIONSSYSTEMEN
.
7
2.2
GESICHTSDETEKTION
MITTELS
GRAUWERTINFORMATION
.
8
2.2.1
NEURONALE
NETZE
.
9
2.2.2
SUPPORT
VECTOR
MACHINE
.
12
2.2.3
GRAUWERTHISTOGRAMME
.
13
2.2.4
TEMPLATE
MATCHING
.
13
2.2.5
EIGENRAUM
METHODEN
.
16
2.3
STATISTISCHE
METHODEN
ZUR
GESICHTSDETEKTION
;
.
18
2.3.1
FORMSTATISTIK
.
18
2.3.2
BELIEF
NETWORK
.
18
2.3.3
HIDDEN
MARKOV
MODELLE
.
19
2.3.4
GRAPH
MATCHING
.
19
2.4
HEURISTISCHE
METHODEN
ZUR
GESICHTSDETEKTION
.
21
2.5
FARBE
.
23
2.6
DETEKTION
DURCH
BEWEGUNGSANALYSE
.
27
2.6.1
ADAPTIVE
KALMAN-FILTERUNG
.
27
2.6.2
ACTIVE
SHAPE
MODELS
.
28
2.7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
DISKUSSION
.
29
3
EIGENER
BEITRAG
31
4
DETEKTION
MIT
KANTENORIENTIERUNGSMODELLEN
35
4.1
KANTENORIENTIERUNGSFELDER
.
36
4.2
EXTRAKTION
VON
KANTENINFORMATION
.
38
4.2.1
LINEARE
KANTENFILTER
.
39
UE
INHALTSVERZEICHNIS
4.2.2
KANTENINFORMATION
AUS
HOEHENLINIEN
.
40
4.3
EDGE
ORIENTATION
MATCHING
.
42
4.3.1
KANTENORIENTIERUNGSMODELLE
.
42
4.3.2
VERGLEICHSVERFAHREN
.
44
4.3.3
LOKALE
ABSTANDSMASSE
.
46
4.3.4
ELASTISCHE
LOKALE
ABSTANDSMASSE
.
47
4.4
AUFLOESUNGSPYRAMIDEN
.
49
4.5
GITTERSUCHE
.
50
4.6
SEQUENTIELLER
TEILMODELLVERGLEICH
.
53
5
EIN
ZWEISTUFIGES
VERFAHREN
ZUR
ROBUSTEN
ECHTZEITDETEKTION
54
5.1
VORGEHENSWEISE
.
55
5.2
DETEKTION
MIT
GRAUWERTMERKMALEN
.
56
5.2.1
SIGNALVERARBEITUNG
ZUR
MERKMALGEWINNUNG
.
57
5.2.2
TRAINING
VON
ZWEIKLASSEN-DETEKTOREN
.
60
5.2.3
DER
SNOW
KLASSIFIKATOR
.
61
5.3
ANALYSE
DER
AHNLICHKEITSKARTE
.
65
5.4
FUSION
DER
DETEKTOREN
.
68
6
DETEKTION
IN
VIDEOSEQUENZEN
72
6.1
DEFINITIONEN
.
73
6.2
RAUM-ZEIT-BEDINGUNGEN
FUER
DIE
OBJEKTDYNAMIK
.
74
6.3
OPTIMALE
SCHAETZUNG
DER
OBJEKTBEWEGUNG
.
75
6.4
INTEGRIERTES
VERFAHREN
ZUR
DETEKTION
UND
-VERFOLGUNG
.
80
7
VERSUCHE
UND
ERGEBNISSE
82
7.1
BEWERTUNGSKRITERIEN
FUER
DIE
OBJEKTDETEKTION
.
82
7.1.1
FEHLERARTEN
.
82
7.1.2
DETEKTIONSGENAUIGKEIT
.
83
7.2
STICHPROBEN
.
85
7.2.1
TRAININGSDATENBANK
.
85
7.2.2
TESTDATENBANK
.
87
7.3
EOM
FUER
DIE
GESICHTSDETEKTION
.
92
7.3.1
MODELLERZEUGUNG
.
92
7.3.2
BEWERTUNG
DER
ABSTANDSMASSE
.
93
7.3.3
BEWERTUNG
DER
KANTENFILTER
.
98
7.3.4
EINSTELLUNG
DER
AUFLOESUNGSPYRAMIDE
.100
7.3.5
EOM
MIT
GITTERSUCHE
UND
SEQUENTIELLEM
TEILMODELLVER
GLEICH
.
102
7.3.6
DISKUSSION
.
104
7.4
OPTIMIERUNG
DES
GESAMTSYSTEMS
.
106
INHALTSVERZEICHNIS
III
7.4.1
VORVERARBEITUNG
FUER
DIE
VERIFIKATION
.
106
7.4.2
TRAINING
DER
VERIFIKATION
.
110
7.4.3
TRAINING
DER
FUSION
.
112
7.4.4
DETEKTIONSERGEBNISSE
.
113
7.4.5
BETRACHTUNGEN
ZUR
AUSFUEHRUNGSGESCHWINDIGKEIT
.
117
7.5
DETEKTION
IN
VIDEOSEQUENZEN
.
118
7.5.1
VIDEO-STICHPROBEN
.
118
7.5.2
EINSTELLUNG
DER
PARAMETER
.
118
7.5.3
DETEKTIONSERGEBNISSE
.
119
8
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
123
8.1
ZUSAMMENFASSUNG
.
123
8.2
AUSBLICK
.
126
A
LISTE
VERWENDETER
FORMELZEICHEN
UND
SYMBOLE
127
B
ERGEBNISSE
DER
EOM
OPTIMIERUNG
129
B.L
BESTIMMUNG
VON
WD
FUER
DAS
ELASTISCHE
ASTANDSMASS
.
129
B.2
OPTIMIERUNG
DER
WINKELSCHWELLE
.
130
B.3
OPIMIERUNG
VON
T
G
,
.
130
B.4
OPIMIERUNG
VON
B
S
,
.
131
B.5
DETEKTIONSERGEBNISSE
OHNE
FUSION
.
132 |
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