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Originaltitel:
Hough Voting Strategies for Segmentation, Detection and Tracking 
Übersetzter Titel:
Hough Voting Strategies für Segmentierung, Detektion und Tracking 
Jahr:
2018 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Navab, Nassir (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Navab, Nassir (Prof. Dr.); Vercauteren, Tom (Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
TU-Systematik:
MED 230d; DAT 760d 
Kurzfassung:
Object detection, segmentation and visual tracking are extremely important problems in both computer vision and medical image analysis. In this thesis I will show how voting strategies can be used to tackle detection, segmentation and pose estimation problems relying on voting strategies which look only at image parts and assemble the resulting knowledge into a global decision. This approach overcomes the limitation of current machine learning methods in all those cases where the uncertainty of...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Objekterkennung, Segmentierung und visuelle Verfolgung sind bei der Computer Vision und der medizinischen Bildanalyse äußerst wichtige Probleme. In dieser Arbeit werde ich zeigen, wie Voting Strategien verwendet werden können, um die Probleme in Erkennung, Segmentierung und Posen-Schützung zu lösen. 
Mündliche Prüfung:
08.02.2018 
Dateigröße:
20736914 bytes 
Seiten:
150 
Letzte Änderung:
28.03.2018