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Dokumenttyp:
Masterarbeit
Autor(en):
Esquivel Tabares, Guillermo Fernando
Titel:
Machine Learning Image Segmentation to Improve Object Recognition in Mixed Reality
Abstract:
Object recognition represents an emerging technology in the field of image processing able to detect and label objects through the recognition of patterns in images. At the same time, Mixed Reality represents the combination of the virtual and physical worlds in a bid to yield a digital environment where elements from both dimensions co-exist. Through the integration of an image segmentation algorithm along with image enhancement techniques, this thesis aims to facilitate the navigation experien...     »
übersetzter Abstract:
Die Objekterkennung stellt eine aufkommende Technologie im Bereich der Bildverarbeitung dar, die in der Lage ist, Objekte durch die Erkennung von Mustern in Bildern zu detektieren und zu beschriften. Gleichzeitig stellt Mixed Reality die Kombination der virtuellen und der physischen Welt dar, um eine digitale Umgebung zu schaffen, in der Elemente aus beiden Dimensionen nebeneinander existieren. Durch die Integration eines Bildsegmentierungsalgorithmus zusammen mit Bildverbesserungstechniken ziel...     »
Stichworte:
Navigation; image segmentation; object recognition; Machine Learning; Mixed Reality; Visual enhancement.Navigation; Bildsegmentierung; Objekterkennung; Maschinelles Lernen; Mixed Reality; Visuelle Verbesserung.
Fachgebiet:
GEO Geowissenschaften
DDC:
620 Ingenieurwissenschaften
Betreuer:
Dr.-Ing. Christian Murphy, TU München
Gutachter:
Dr. Rania Kounadi, Universität Twente
Jahr:
2020
Quartal:
4. Quartal
Jahr / Monat:
2020-10
Monat:
Oct
Seiten/Umfang:
70
Sprache:
en
Sprache der Übersetzung:
de
Hochschule / Universität:
Technische Universität München
Fakultät:
Fakultät für Luftfahrt, Raumfahrt und Geodäsie
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Kartographie
Format:
Text
Bearbeitungsende:
11.10.2020
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