Rekurrente visuelle Bewegungssegmentierung:
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|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
2006
|
| Edition: | Als Ms. gedr. |
| Series: | Fortschritt-Berichte VDI
Reihe 8, Meß-, Steuerungs- und Regelungstechnik ; 1101 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | VIII, 154 S. Ill., graph. Darst. 21 cm |
| ISBN: | 3185101081 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Motivation und Problemüberblick 4
2.1 Bewegungsschätzung 4
2.1.1 Grundansatz 5
2.1.2 Problem der Mehrdeutigkeiten C
2.1.3 Bestehende Lösungsansätze 9
2.1.4 Erstes Ziel der Arbeit: Lösung des Korrespondenzproblems .... 14
2.2 Bewegungssegmentierung 16
2.2.1 Integrations-Segmentierungs-Konflikt 16
2.2.2 Bestehende Lösungsansätze 17
2.2.3 Zweites Ziel der Arbeit: Rekurrentes System zur Bewegungsseg¬
mentierung 20
2.3 Neuronale Bewegungserkennung 21
2.3.1 Axiome der Neurobiologie 22
2.3.2 Visuelle Verarbeitungspfade 23
2.3.3 Bewegungsverarbeitende Gehirnareale 24
2.3.4 Biologisch inspirierte Modellstruktur 28
2.3.5 Drittes Ziel der Arbeit: Beibehaltung der biologischen Plausibilität 30
3 Modellbildung der Bewegungsschätzung 32
3.1 Repräsentation der Bewegungsinformation 33
3.2 Messung von Bewegungsinfonnation 34
3.2.1 Beleuchtungsinvariante Messmethode 35
3.2.2 Fehlereinflüsse 41
3.2.3 Trilineare Filterung als Rauschprozess 42
3.2.4 Likelihood Formulierung 46
3.2.5 Photometrische Invarianten 48
3.2.6 Erweiterte Messmethode für Farbbilder 49
3.2.7 Extraktion des Optischen Flusses 52
V
Inhaltsverzeichnis
3.2.8 Methodenvergleich 54
3.3 Integration von Bewegungsinformation 57
3.3.1 Apriori Annahmen 58
3.3.2 Räumliche Integration 60
3.3.3 Zeitliche Propagation 61
3.3.4 Probabilistisches Verformungsmodell 66
3.3.5 Integration über Raumskalen 68
3.4 Gesamtmodell 72
3.5 Ergebnisse 73
3.5.1 Neurophysiologische Plausibilität 73
3.5.2 Psychophysische Plausibilität 76
3.5.3 Güte des Systems 78
3.6 Fazit 84
4 Modellbildung der Bewegungssegmentierung 86
4.1 Segregation • 86
4.1.1 Segregationsmodell 87
4.1.2 Segregationsdynamik • 89
4.1.3 Analogie zur probabilistischen Bewegungsschätzung 93
4.2 Segmentierung 96
4.2.1 Zusammenspiel von Segregation und Integration 96
4.2.2 Segmentierungsabhängige Vorhersage 98
4.3 Fazit 101
5 Vom Sehen zum Hören 103
5.1 Binaurale Schallortung 104
5.1.1 Einführung 104
5.1.2 Biologisches Vorbild 108
5.1.3 Simulation der Cochlea 112
5.1.4 Extraktion der Binauralen Merkmale 113
5.1.5 Likelihood Formulierung 121
5.1.6 Schätzung der Position 123
5.1.7 Ergebnisse 126
5.2 Fazit 130
6 Zusammenfassung und Ausblick 132
n
Inhaltsverzeichnis
A Berechnungen 135
A.l Herleitung des kontrast- und helligkeitsinvarianten Korrelationsmaßes . . 135
A.2 Chapman-Kolmogorow Gleichung 137
A.3 Gradienten der Aktivitätsenergieterme 138
A.4 Multiplikatives Gradientenverfahren 140
B Notationen, Formelzeichen, Abkürzungen 142
B.l Liste der wichtigsten Notationen 142
B.2 Liste der benutzten Ableitungskonventionen 143
B.3 Liste der wichtigsten Formelzeichen 144
VII
|
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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Motivation und Problemüberblick 4
2.1 Bewegungsschätzung 4
2.1.1 Grundansatz 5
2.1.2 Problem der Mehrdeutigkeiten C
2.1.3 Bestehende Lösungsansätze 9
2.1.4 Erstes Ziel der Arbeit: Lösung des Korrespondenzproblems . 14
2.2 Bewegungssegmentierung 16
2.2.1 Integrations-Segmentierungs-Konflikt 16
2.2.2 Bestehende Lösungsansätze 17
2.2.3 Zweites Ziel der Arbeit: Rekurrentes System zur Bewegungsseg¬
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2.3.4 Biologisch inspirierte Modellstruktur 28
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3.2.7 Extraktion des Optischen Flusses 52
V
Inhaltsverzeichnis
3.2.8 Methodenvergleich 54
3.3 Integration von Bewegungsinformation 57
3.3.1 Apriori Annahmen 58
3.3.2 Räumliche Integration 60
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3.3.4 Probabilistisches Verformungsmodell 66
3.3.5 Integration über Raumskalen 68
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4 Modellbildung der Bewegungssegmentierung 86
4.1 Segregation • 86
4.1.1 Segregationsmodell 87
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4.1.3 Analogie zur probabilistischen Bewegungsschätzung 93
4.2 Segmentierung 96
4.2.1 Zusammenspiel von Segregation und Integration 96
4.2.2 Segmentierungsabhängige Vorhersage 98
4.3 Fazit 101
5 Vom Sehen zum Hören 103
5.1 Binaurale Schallortung 104
5.1.1 Einführung 104
5.1.2 Biologisches Vorbild 108
5.1.3 Simulation der Cochlea 112
5.1.4 Extraktion der Binauralen Merkmale 113
5.1.5 Likelihood Formulierung 121
5.1.6 Schätzung der Position 123
5.1.7 Ergebnisse 126
5.2 Fazit 130
6 Zusammenfassung und Ausblick 132
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Inhaltsverzeichnis
A Berechnungen 135
A.l Herleitung des kontrast- und helligkeitsinvarianten Korrelationsmaßes . . 135
A.2 Chapman-Kolmogorow Gleichung 137
A.3 Gradienten der Aktivitätsenergieterme 138
A.4 Multiplikatives Gradientenverfahren 140
B Notationen, Formelzeichen, Abkürzungen 142
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