Benutzer: Gast  Login
Originaltitel:
Enabling Scalable and Efficient Visual Attention, Object-Based Attention and Object Recognition for Humanoid Robots - a Biologically-Inspired Approach. 
Übersetzter Titel:
Realisierung skalierbarer und effizienter visueller Aufmerksamkeit, objektbasierter Aufmerksamkeit und Objekterkennung in humanoiden Robotern - ein biologisch inspirierter Ansatz 
Jahr:
2016 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.); Ude, Ales (Prof. Dr.) 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
TU-Systematik:
DAT 700d 
Kurzfassung:
This thesis presents an approach towards the efficient integration of neuroscientific knowledge into a technical environment for improving vision models in time-crucial real-world scenarios in the context of humanoid robotics. The main contribution of this thesis is the analysis, the development and the evaluation of an efficient biologically-inspired vision system. The results discussed in this thesis evidently show that technical systems can be enhanced by following the biological paradigm. 
Übersetzte Kurzfassung:
Die Dissertation verfolgt den Ansatz der effizienten Integration neurowissenschaftlicher Erkenntnisse in ein technisches Umfeld für die Verbessrung von Bildsystemen für zeitkritische Szenarien im Kontext von humanoider Robotik. Der wesentliche wissenschaftliche Beitrag besteht in der Analyse, Entwicklung und Evaluierung eines effizienten biologisch inspirierten Bildsystems. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass technische Systeme durch biologische inspirierte Ansätze verbessert werden...    »
 
Mündliche Prüfung:
11.05.2016 
Dateigröße:
23769169 bytes 
Seiten:
198 
Letzte Änderung:
28.06.2016