Read e-book online Bildverarbeitung und Mustererkennung: DAGM Symposium, PDF

By H. Niemann (auth.), Dr. Ernst Triendl (eds.)

ISBN-10: 3540090584

ISBN-13: 9783540090588

ISBN-10: 3642671039

ISBN-13: 9783642671036

Die Arbeiten zu Bildverarbeitung und Mustererkennung sind ein Versuch, die Natur der Wahrnehmung zu begreifen und die menschliche Intelligenzleistung in einern schmalen Teilbereich zu unterstützen. Überdies trägt die zunehmende Verfügbarkeit von Rechenanlagen zu den weltweiten Bemühungen um Fortschritte auf diesem Gebiet bei. Neue Aspekte und Ergebnisse zeigen sich in so kurzen Abständen und in solcher Fülle, daß ein Überblick über das Gesarntgebiet der Muster­ erkennung in jährlicher Folge nützlich erscheint. Der vorliegende Tagungsband zeigt einen repräsentativen Querschnitt durch den Stand der Arbeiten in der Bundesrepublik im Sommer 1978. Das Symposium wird von der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung (DAGM) organisiert und von der Deutschen Forschungs­ und Versuchsanstalt für Luft- und Raumfahrt (DFVLR) ausgerichtet. Die DAGM ist ein Dachverband folgender wissenschaftlicher Gesellschaften: Deutsche Gesellschaft für angewandte Optik (DGaO), Deutsche Gesellschaft für Ortung und Navigation (DGON), Deutsche Gesellschaft für Medizinische Dokumentation, details und Statistik (GMDS), Deutsche Gesellschaft für Angewandte Datenverarbeitung und Automation in der Medizin (GADAM), Gesellschaft für Informatik (GI), Nachrichtentechnische Gesellschaft (NTG). Die DAGM fördert den Erfahrungsaustausch auf dem Gesarntgebiet der Mustererkennung und ist als Nationales Komitee Mitglied der Inter­ nationwide AS,sociation for trend Recogni ti on (IAPR). Für die Arbeit im Programm-Ausschuß möchte ich mich bedanken bei J.P. Foith, Karlsruhe; Prof. H. Niemann, Erlangen; Prof. E. Paulus, Braunschweig; Prof. G. Winkler, Karlsruhe. An der organization haben mitgewirkt J.P. FOith, Institut für Informa­ tionsverarbeitung in Technik und Biologie, Karlsruhe und H. Platzer, Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der TU München, sowie das Institut für Nachrichtentechnik der DFVLR Oberpfaffenhofen.

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Unter Verwendung der F (%) 33 2 3 4 5 6 7 8 21 15 11 11 11 6 7 6 7 Tabelle 1, Fehlklassifikationsrate F für eine verschiedene Anzahl "bester" Merkmale 3 besten Merkmale wurde der Einfluß einer gleichmäßigen Quantisierung aus der Fehlklassifikation abgeschätzt. Aus Tabelle 2 ist ersichtlich, daß bei 16 Stufen der Einfluß der Quantisierung noch vernachlässigt Gleichförmig quantisiert e Merkmale x z 7 128x4 bit ROM 4 7 128x3 bit ROM 3 4096x4bit ROM 128x5 bit ROM 5 Klassifikations tabelle 4 Klassencode Abb.

Ein Rasterbild kann in eine bis 10 Zonen eingeteilt werden. Für jede Zone kann eine andere Strichdickenoperatorserie ausgewählt oder für 41 alle Zonen ein- und dieselbe Serie mit unterschiedlichen Operatorwahrscheinlichkeiten verwendet werden. Zur Demonstration der Strichdickenvariation sind in Bild 4 einige Rasterbilder dargestellt. Die Ausgabe-Rasterbilder sind aus demselben Eingabe-Rasterbild entstanden. Verwendet wird hier die Serie H3, die Wahrscheinlichkeiten sind 0/ 0,3/ 0,3/ 0,2/ 0,05/ 0,05/ 0,05/ 0,02/ 0,02/ 0,01 für P1 bis P10.

Zu einem Zuwachs der GFW, der sich z. B. ) , 1 J x. 1 Bei optimaler ungleichförmiger Quantisierung würde zuerst die Grenze mit dem niedrigsten Zuwachs der GFW fallengelassen. Daraufhin müßten die GFW- Zunahmen der anderen Grenzen entsprechend korrigiert werden, um dann aus der Menge der verbleibenden Grenzen diejenige mit der geringsten GFW- Zunahme zu eliminieren, usw. Dieses Verfahren ist jedoch angesichts der großen Zahl von Quantisierungszellen selbst bei Implementierung auf einem Großrechner praktisch nicht durchführbar.

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Bildverarbeitung und Mustererkennung: DAGM Symposium, Oberpfaffenhofen 11.–13. Oktober 1978 by H. Niemann (auth.), Dr. Ernst Triendl (eds.)


by Thomas
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