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Original title:
Enabling Scalable and Efficient Visual Attention, Object-Based Attention and Object Recognition for Humanoid Robots - a Biologically-Inspired Approach. 
Translated title:
Realisierung skalierbarer und effizienter visueller Aufmerksamkeit, objektbasierter Aufmerksamkeit und Objekterkennung in humanoiden Robotern - ein biologisch inspirierter Ansatz 
Year:
2016 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Advisor:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.) 
Referee:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.); Ude, Ales (Prof. Dr.) 
Language:
de 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
TUM classification:
DAT 700d 
Abstract:
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. 
Translated abstract:
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...    »
 
Oral examination:
11.05.2016 
File size:
23769169 bytes 
Pages:
198 
Last change:
28.06.2016