Andere Kunden interessierten sich auch für
![Adaption der Bewertung von Zustandshypothesen bei der Objekterkennung]( "Adaption der Bewertung von Zustandshypothesen bei der Objekterkennung")
Adaption der Bewertung von Zustandshypothesen bei der Objekterkennung59,00 €![Betriebliche Informationssysteme]( "Betriebliche Informationssysteme")
Betriebliche Informationssysteme109,99 €![Objektorientierte Programmierung]( "Objektorientierte Programmierung")
Objektorientierte Programmierung54,99 €![Ein denotationales Modell für parallele objektbasierte Systeme]( "Ein denotationales Modell für parallele objektbasierte Systeme")
Ein denotationales Modell für parallele objektbasierte Systeme44,99 €![Objektorientierte Methoden für Informationssysteme]( "Objektorientierte Methoden für Informationssysteme")
Objektorientierte Methoden für Informationssysteme54,99 €![Chancen und Herausforderungen einer nachhaltigen Verarbeitung geschäftsrelevanter Daten]( "Chancen und Herausforderungen einer nachhaltigen Verarbeitung geschäftsrelevanter Daten")
Chancen und Herausforderungen einer nachhaltigen Verarbeitung geschäftsrelevanter Daten42,95 €![SOA - Merkmale service-orientierter Architekturen und Aspekte der Entkopplung]( "SOA - Merkmale service-orientierter Architekturen und Aspekte der Entkopplung")
SOA - Merkmale service-orientierter Architekturen und Aspekte der Entkopplung17,95 €
Einen Ansatz für zeitlich-räumliches Mapping für die Objekterkennung zu finden, war das Ziel dieser Arbeit.
Aus Videosequenzen und deren zeitlichem Zusammenhang können aus merkmalsbasierten Eigenschaften durch den Einsatz einer Structure-from-Motion Methode räumliche Informationen über die Objekte aus den Videosequenzen gewonnen werden. Nachdem die benötigten Methoden erklärt werden, werden die durchgeführten Experimente und die erzielte Genauigkeit des vorgestellten Ansatzes besprochen.
Die in dieser Arbeit gewonnenen Informationen können in ein bestehendes System zur Objekterkennung eingebunden werden, wodurch eine gute Erkennungsquote erzielt wird.
Aus Videosequenzen und deren zeitlichem Zusammenhang können aus merkmalsbasierten Eigenschaften durch den Einsatz einer Structure-from-Motion Methode räumliche Informationen über die Objekte aus den Videosequenzen gewonnen werden. Nachdem die benötigten Methoden erklärt werden, werden die durchgeführten Experimente und die erzielte Genauigkeit des vorgestellten Ansatzes besprochen.
Die in dieser Arbeit gewonnenen Informationen können in ein bestehendes System zur Objekterkennung eingebunden werden, wodurch eine gute Erkennungsquote erzielt wird.