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Original title:
Ansichtsbasierte Objekterkennung mit Hilfe optimierter Musterbäume 
Translated title:
Appearence Based Object Recognition by Use of Optimized Template Trees 
Year:
2002 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Advisor:
Schmidt, Günther (Prof. Dr. Dr. E.h.) 
Referee:
Schmidt, Günther (Prof. Dr. Dr. E.h.); Ruske, Günther (Prof. Dr. Dr. habil) 
Format:
Text 
Language:
de 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Keywords:
Objekterkennung; ansichtsbasiert; Musterbaum; Entropie; Information 
Translated keywords:
object recognition; appearence based; template tree; entropy; information 
Controlled terms:
Serviceroboter; Greifer; Videobild; Objekterkennung; Bildfolge; Objektmodell; Entscheidungsbaum; Klassifikator ; Gesicht 
TUM classification:
DAT 815d; DAT 760d 
Abstract:
Gegenstand dieser Arbeit ist die schnelle, ansichtsbasierte Objekterkennung in Videosequenzen. Das entwickelte Verfahren verwendet als implizites Modell eines Objekts nur Aufnahmen des Objekts und Aufnahmen der typischen Objektumgebung als Zurückweisungsklasse. Mittels eines binären Entscheidungsbaumes werden diese Ansichten für die Erkennung des Objekts mit Kamerabildern verglichen. Zu diesem Zweck wird in kleinen Schritten ein Suchfenster über das Kamerabild geschoben und nach jeder Verschiebu...    »
 
Translated abstract:
This thesis describes a method for fast, appearance-based object recognition within a videostream. The model for object recognition consists only of images of the object and images of the typical object environment as rejection class. For purposes of object recognition a small search window is shifted over the camera image and after each shift the content of the window is compared with the model of the object and the rejection class. This comparision is done with a binary decision tree. The clas...    »
 
Publication :
Universitätsbibliothek der TU München 
Oral examination:
12.03.2002 
File size:
4590887 bytes 
Pages:
129 
Last change:
19.06.2007