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Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Universität Bielefeld (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert.
Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwägung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erläutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitäts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lösungsmöglichkeiten, über die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens.
Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erörtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und möglichen Erweiterungen ergänzt. Zur Entwicklung zählt auch die Installation unterstützender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberfläche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung für die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung.
Gang der Untersuchung:
Es folgt zunächst eine kurze inhaltliche Übersicht über die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschließende Entwicklung dieses Konzeptes, motivierend vorgestellt. Mit der Festlegung der im Rahmen der Arbeit verwendeten Notation endet dieses Kapitel.
Der Aufbau der Arbeit entspricht dem verfolgten Weg von der Problemdefinition bis zur Umsetzung und Evaluierung der implementierten Lösung. Zuerst wird in diesem Kapitel in Abschnitt 1.2 eine Motivation für den verfolgten Suchagenten-Ansatz vor dem Hintergrund der konkreten Problemstellung gegeben. Nach einem kurzen Abschnitt (1.3) zur Festlegung der Notation werden in Kapitel 2 die in der Recherche nach Lösungsmöglichkeiten erwogenen Ansätze vorgestellt. Der Entscheidungsweg wird skizziert und der favorisierte Ansatz zur Lösung der Aufgabenstellung Objekterkennung motiviert. Dabei kommen die in den folgenden Kapiteln erläuterten Methoden Template-Matching- und Optimierungstechniken zum Einsatz. Kapitel 3 erörtert das verwendete Konzept des Template Matching und gibt eine Übersicht zu Ähnlichkeits- und Korrelationsmaßen in Bezug auf die verwendeten bildbasierten Templates. Auf deren Anwendungsgebiete und Eigenschaften wird ebenfalls eingegangen.
Das folgende Kapitel (Kapitel 4) stellt das zur Korrelations-Maximierung verwendete Annealing-Verfahren vor und geht auf verwandte und abgewandelte Verfahren ein. Dabei werden Optimierungsprinzipien allgemein und im Kontext der Computer Vision betrachtet. Die in den Kapiteln 3 und 4 erläuterten Konzepte und Methoden finden direkten Eingang in das im nächsten Kapitel vorgestellte Agentensystem. Nachdem somit eine Grundlage für die Erkennung von Objekten vorhanden ist, wird in Kapitel 5 der Suchagenten-Ansatz eingeführt. Dabei werden, ausgehend von der Problematik der Erkennung mehrerer Objekte, grundlegende Konzepte zum Agentenkonzept und konkrete Strategien zur Lösung des vorliegenden Problems dargestellt. Auch auf verteilte Strategien zur Erkennung einzelner Objekte und die Möglichkeiten der Parallelisierung allg...
Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert.
Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwägung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erläutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitäts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lösungsmöglichkeiten, über die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens.
Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erörtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und möglichen Erweiterungen ergänzt. Zur Entwicklung zählt auch die Installation unterstützender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberfläche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung für die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung.
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Es folgt zunächst eine kurze inhaltliche Übersicht über die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschließende Entwicklung dieses Konzeptes, motivierend vorgestellt. Mit der Festlegung der im Rahmen der Arbeit verwendeten Notation endet dieses Kapitel.
Der Aufbau der Arbeit entspricht dem verfolgten Weg von der Problemdefinition bis zur Umsetzung und Evaluierung der implementierten Lösung. Zuerst wird in diesem Kapitel in Abschnitt 1.2 eine Motivation für den verfolgten Suchagenten-Ansatz vor dem Hintergrund der konkreten Problemstellung gegeben. Nach einem kurzen Abschnitt (1.3) zur Festlegung der Notation werden in Kapitel 2 die in der Recherche nach Lösungsmöglichkeiten erwogenen Ansätze vorgestellt. Der Entscheidungsweg wird skizziert und der favorisierte Ansatz zur Lösung der Aufgabenstellung Objekterkennung motiviert. Dabei kommen die in den folgenden Kapiteln erläuterten Methoden Template-Matching- und Optimierungstechniken zum Einsatz. Kapitel 3 erörtert das verwendete Konzept des Template Matching und gibt eine Übersicht zu Ähnlichkeits- und Korrelationsmaßen in Bezug auf die verwendeten bildbasierten Templates. Auf deren Anwendungsgebiete und Eigenschaften wird ebenfalls eingegangen.
Das folgende Kapitel (Kapitel 4) stellt das zur Korrelations-Maximierung verwendete Annealing-Verfahren vor und geht auf verwandte und abgewandelte Verfahren ein. Dabei werden Optimierungsprinzipien allgemein und im Kontext der Computer Vision betrachtet. Die in den Kapiteln 3 und 4 erläuterten Konzepte und Methoden finden direkten Eingang in das im nächsten Kapitel vorgestellte Agentensystem. Nachdem somit eine Grundlage für die Erkennung von Objekten vorhanden ist, wird in Kapitel 5 der Suchagenten-Ansatz eingeführt. Dabei werden, ausgehend von der Problematik der Erkennung mehrerer Objekte, grundlegende Konzepte zum Agentenkonzept und konkrete Strategien zur Lösung des vorliegenden Problems dargestellt. Auch auf verteilte Strategien zur Erkennung einzelner Objekte und die Möglichkeiten der Parallelisierung allg...