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Original title:
Hough Voting Strategies for Segmentation, Detection and Tracking 
Translated title:
Hough Voting Strategies für Segmentierung, Detektion und Tracking 
Year:
2018 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Navab, Nassir (Prof. Dr.) 
Referee:
Navab, Nassir (Prof. Dr.); Vercauteren, Tom (Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
TUM classification:
MED 230d; DAT 760d 
Abstract:
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...    »
 
Translated abstract:
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. 
Oral examination:
08.02.2018 
File size:
20736914 bytes 
Pages:
150 
Last change:
28.03.2018