Benutzer: Gast  Login
Originaltitel:
Dynamic Scene Understanding and Recognition from Properties of Visual Data Structures 
Übersetzter Titel:
Erkennung und Verständnis von dynamischen Szenen mithilfe der Eigenschaften von visuellen Datenstrukturen 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Burschka, Darius (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Burschka, Darius (Prof. Dr.); Hager, Gregory Donald (Prof., Ph.D.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Kurzfassung:
In this thesis, we present multiple contributions to scene understanding, object recognition, and pose estimation, deformable motion extraction, articulated object modeling, and human motion estimation. We propose a viewpoint oriented color-shape histogram for object recognition. A hierarchical MRF optimization method is designed for matching and a depth-based skeletonization is realized to extract the skeleton from visual observations. We validate our approach in daily-life complex scenarios. 
Übersetzte Kurzfassung:
Wir stellen Beiträge zum Szenenverständnis, Objekterkennung, Bestimmung der derfomierbaren Bewegung, Modellierung von artikulierten Objekten und Bestimmung von menschlichen Bewegungen vorgestellt. Wir stellen betrachtungsabhängige Farb- und Formhistogrammen für Objekterkennung vor. Eine hierarchische MRF-Optimierung wird für das Matching und Skelettierung aus visuellen Beobachtungen entworfen. Das Vorgehen wurde durch eine Vielzahl an Experimenten aus alltäglichen Szenarien validiert. 
Mündliche Prüfung:
05.03.2015 
Dateigröße:
26421757 bytes 
Seiten:
141 
Letzte Änderung:
23.03.2015