Holdings: Möglichkeiten des unterstützenden Einsatzes unüberwachter maschineller Lernverfahren entlang der Bildverarbeitungskette

Möglichkeiten des unterstützenden Einsatzes unüberwachter maschineller Lernverfahren entlang der Bildverarbeitungskette:

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Bibliographic Details
Main Author:	Steinert, Lilli (Author)
Format:	Thesis Book
Language:	German
Published:	Ilmenau ISLE 2020
Subjects:	Dimensionsreduktion Deep Learning Klassifikator > Informatik Bildanalyse Bildsegmentierung Bildverarbeitung Merkmalsextraktion Cluster-Analyse Bildaufzeichnung Unüberwachtes Lernen unüberwachtes Lernen Künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Klassifikation Clustering Hochschulschrift
Online Access:	Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
Item Description:	Abweichender Titel auf dem Buchrücken: Unüberwachtes Lernen in der Bildverarbeitung
Physical Description:	XVIII, 189 Seiten Illustrationen 25 cm
ISBN:	9783948595012 3948595011

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS ABBILDUNGSVERZEICHNIS . VIII TABELLENVERZEICHNIS . XII ABKUERZUNGSVERZEICHNIS . XV SYMBOLVERZEICHNIS . XVII 1 EINLEITUNG . 1 A AKTUELLER STAND DER TECHNIK IN DEN BEREICHEN MASCHINELLES LERNEN UND BILDVERARBEITUNG . 4 2 GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS . 4 2.1 KUENSTLICHE INTELLIGENZ UND MASCHINELLES LERNEN ALS ZUKUNFTSWEISENDE TECHNOLOGIEN . 4 2.2 KLASSIFIKATION - EIN ANWENDUNGSFALL DES UEBERWACHTEN LERNENS . 6 2.2.1 GRUNDBEGRIFFE . 6 2.2.2 ABSTANDSMESSENDE ALGORITHMEN K-NAECHSTE-NACHBAM UND IBK . 9 2.2.3 AUF ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN BASIERENDE KLASSIFIKATOREN J48, RANDOM TREE UND RANDOM FOREST . 11 2.2.4 NAIVE BAYES - EIN VERTRETER DER STATISTISCHEN KLASSIFIKATOREN . 14 2.2.5 SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN . 15 2.2.6 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ALS VERTRETER DES DEEP LEAMINGS . 17 2.3 CLUSTERING - EIN ANWENDUNGSFALL DES UNUEBERWACHTEN LERNENS . 25 2.3.1 PARTITIONIERENDE CLUSTER-BILDUNG MIT K-MEANS . 28 2.3.2 PROBABILISTISCHES CLUSTERING-VERFAHREN EXPECTATION MAXIMIZATION (EM) . 30 3 GRUNDLAGEN DER DIGITALEN BILDVERARBEITUNG . 34 3.1 BILDGEWINNUNG UND BILDVORVERARBEITUNG . 35 3.2 ERMITTLUNG DER VORDERGRUNDREGIONEN DURCH SEGMENTIERUNG UND ANSCHLIESSENDE MERKMALSBERECHNUNG . 36 3.3 VORVERARBEITUNG DES DATENSATZES . 39 3.3.1 DETEKTION VON AUSREISSERN . 39 3.3.2 ERWEITERUNG DES TRAININGSDATENSATZES . 40 3.3.3 REDUKTION DES MERKMALSVEKTORS . 41 3.4 KLASSIFIKATORWAHL IN VORBEREITUNG DES KLASSIFIKATORTRAININGS . 44 3.5 EVALUATION DER KLASSIFIKATIONS- UND CLUSTERING-ERGEBNISSE . 45 4 PRAEZISIERTE AUFGABENSTELLUNG . 45 VI I NHALTSVERZEICHNIS B THEORETISCHE UNTERSUCHUNGEN ZU UNTERSTUETZENDEN EINSATZMOEGLICHKEITEN UNUEBERWACHTER LERNVERFAHREN ENTLANG DER BILDVERARBEITUNGSKETTE UND ZUM DEEP LEARNING . 48 5 ERLAEUTERUNGEN ZU VERWENDETEN DATENSAETZEN, SOFTWARE UND ALGORITHMEN . 48 5.1 AUSGEWAEHLTE DATENSAETZE . 48 5.2 SOFTWARE ZUR BILDVERARBEITUNG UND AUTOMATISIERTEN ANWENDUNG MASCHINELLER LEMVERFAHREN . 55 5.3 AUSGEWAEHLTE KLASSIFIKATOREN UND CLUSTERING-ALGORITHMEN FUER DEN EXPERIMENTELLEN EINSATZ . 58 5.4 GUETEMASSE ZUR EVALUATION UND ZUM VERGLEICH DER KLASSIFIKATIONS- UND CLUSTERING- ERGEBNISSE . 59 5.5 BILDVORVERARBEITUNG, SEGMENTIERUNG UND MERKMALSBERECHNUNG . 62 5.6 AUSGEWAEHLTE MASSNAHMEN ZUR DATENSATZVORVERARBEITUNG . 67 5.6.1 ANPASSUNG DER MERKMALSAUSPRAEGUNGEN . 67 5.6.2 METHODEN ZUR DETEKTION UND BEHANDLUNG VON AUSREISSERN . 68 5.6.3 DATENSATZERWEITERUNG UNTER NUTZUNG DER ERGEBNISSE DES UEBERWACHTEN UND DES UNUEBERWACHTEN LERNENS . 72 5.6.4 REDUKTION DES MERKMALSVEKTORS . 75 5.7 UNTERSTUETZUNG DER WAHL GEEIGNETER KLASSIFIKATOREN DURCH UNUEBERWACHTE LEMVERFAHREN OHNE VORHANDENES A-PRIORI-WISSEN . 81 5.8 GEGENUEBERSTELLUNG DES EINSATZES INNOVATIVER DEEP-LEAMING-ANSAETZE IM VERGLEICH ZU KLASSISCHEN VERFAHREN . 86 C EXPERIMENTELLE UNTERSUCHUNGEN ZU UNTERSTUETZENDEN EINSATZMOEGLICHKEITEN UNUEBERWACHTER LERNVERFAHREN ENTLANG DER BILDVERARBEITUNGSKETTE UND GEGENUEBERSTELLUNG ZUM DEEP LEARNING . 91 6 UMSETZUNG UND ANWENDUNG THEORETISCHER UEBERLEGUNGEN . 91 6.1 SEGMENTIERUNG UND MERKMALSBERECHNUNG ANHAND DER STREULICHTBILD-DATENSAETZE .91 6.2 AUSREISSERDETEKTION MIT LOF, LOOP UND CBLOF . 95 6.3 ERWEITERUNG DER DATENSAETZE MIT SYNTHETISCHEN BILDERN . 108 6.4 VERGLEICH UNTERSCHIEDLICHER VERFAHREN ZUR MERKMALSSELEKTION BZW. DIMENSIONSREDUKTION . 112 6.5 AUF ERGEBNISSEN DES UNUEBERWACHTEN LERNENS BASIERENDE WAHL EINES GEEIGNETEN KLASSIFIKATORS . 123 6.6 UNTERSUCHUNG ZUM EINSATZ INNOVATIVER DEEP-LEAMING-ANSAETZE IM VERGLEICH ZU KLASSISCHEN VERFAHREN . 129 6.6.1 VERGLEICH KONVENTIONELLER KLASSIFIKATOREN UND TIEFER NEURONALER NETZE BEZUEGLICH DER ERKENNUNGSLEISTUNG . 129 I NHALTSVERZEICHNIS VII 6.6.2 VERGLEICH ZWISCHEN KLASSISCHEN UND DURCH ALEXNET BERECHNETEN MERKMALEN BEZUEGLICH DER KLASSIFIKATION . 132 6.6.3 VERGLEICH ZWISCHEN KLASSISCHEN UND DURCH ALEXNET BERECHNETEN MERKMALEN BEZUEGLICH DES CLUSTERINGS . 133 7 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK . 134 LITERATURVERZEICHNIS . 141 ANHANG A - AUFLISTUNG VON AUSFUEHRUNGSMOEGLICHKEITEN UND VERFAHREN ZU EINIGEN SCHRITTEN DER BILDVERARBEITUNGSKETTE . 158 ANHANG B - WEITERFUEHRENDE AUSEINANDERSETZUNG MIT GUETEMASSEN FUER DIE BEURTEILUNG VON CLUSTERING-ERGEBNISSEN . 163 ANHANG C - VERWENDETE MERKMALE NACH DATENSAETZEN . 164 ANHANG D - ABBILDUNGEN UND TABELLEN ZUR AUSREISSERDETEKTION . 176
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