Schlüsselwort: Mustererkennung

Wissensbasierte Bildverarbeitung

Wissensbasierte Bildverarbeitung von Ender, Manfred, Liedtke, Claus-E.
Die digitale Bildverarbeitung steht an der Schwelle einer breiten Einführung in vielen Anwendungsgebieten, insbesondere im Zusammenhang mit Automatisierungsaufgaben. Das Buch behandelt die grundlegenden Aspekte und die Vorgehensweise bei der automatischen Analyse von Einzelbildern und Bildfolgen mit Hilfe digitaler informationsverarbeitender Systeme. Eine Besonderheit stellt die Einbeziehung neuartiger Verfahren der expliziten Wissensrepräsentation und Wissensnutzung dar, die in letzter Zeit aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz bekannt geworden sind. Der Text basiert auf einer langjährigen Vorlesung an der Universität Hannover für Studenten des Studiengangs Elektrotechnik. Das wesentliche Ziel besteht darin, die generellen Zusamenhänge zwischen Bildverarbeitung, Mustererkennung und den Verfahren der Nutzung explizit formulierter Wissensinhalte zu verdeutlichen und an einem aktuellen Anwendungsbeispiel aus der Industrieautomatisierung zu illustrieren. Es werden die grundlegenden Aspekte und die Vorgehensweise bei der automatischen Analyse von Bildern bzw. Bildfolgen mit Hilfe digitaler informationsverarbeitender Systeme behandelt. Besondere Berücksichtigung finden dabei die Methoden der expliziten Wissensrepräsentation und Wissensnutzung. Die Verfahren werden an einem Anwendungsbeispiel aus der Industrieautomatisierung verdeutlicht.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Mustererkennung 2000

Mustererkennung 2000 von Krüger, Norbert, Perwass, Christian, Sommer, Gerald
Die Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung veranstaltet seit 1978 jährlich an verschiedenen Orten ein wissenschaftliches Symposium mit dem Ziel, Aufgabenstellungen, Denkweisen und Forschungsergebnisse aus den Gebieten der Mustererkennung vorzustellen, den Erfahrungs- und Ideenaustausch zwischen den Fachleuten anzuregen und den Nachwuchs zu fördern.In dem dieses Jahr erstmals durchgeführten Kontaktforum unter dem Titel "Forum Industrie und Wissenschaft" findet der Austausch von Industrie und Wirtschaft besondere Beachtung.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Bildverarbeitung und Mustererkennung

Bildverarbeitung und Mustererkennung von Triendl, E.
Die Arbeiten zu Bildverarbeitung und Mustererkennung sind ein Versuch, die Natur der Wahrnehmung zu begreifen und die menschliche Intelligenzleistung in einern schmalen Teilbereich zu unterstützen. Überdies trägt die zunehmende Verfügbarkeit von Rechenanlagen zu den weltweiten Bemühungen um Fortschritte auf diesem Gebiet bei. Neue Aspekte und Ergebnisse zeigen sich in so kurzen Abständen und in solcher Fülle, daß ein Überblick über das Gesarntgebiet der Muster erkennung in jährlicher Folge nützlich erscheint. Der vorliegende Tagungsband zeigt einen repräsentativen Querschnitt durch den Stand der Arbeiten in der Bundesrepublik im Sommer 1978. Das Symposium wird von der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung (DAGM) organisiert und von der Deutschen Forschungs und Versuchsanstalt für Luft- und Raumfahrt (DFVLR) ausgerichtet. Die DAGM ist ein Dachverband folgender wissenschaftlicher Gesellschaften: Deutsche Gesellschaft für angewandte Optik (DGaO), Deutsche Gesellschaft für Ortung und Navigation (DGON), Deutsche Gesellschaft für Medizinische Dokumentation, Information und Statistik (GMDS), Deutsche Gesellschaft für Angewandte Datenverarbeitung und Automation in der Medizin (GADAM), Gesellschaft für Informatik (GI), Nachrichtentechnische Gesellschaft (NTG). Die DAGM fördert den Erfahrungsaustausch auf dem Gesarntgebiet der Mustererkennung und ist als Nationales Komitee Mitglied der Inter national AS,sociation for Pattern Recogni ti on (IAPR). Für die Arbeit im Programm-Ausschuß möchte ich mich bedanken bei J.P. Foith, Karlsruhe; Prof. H. Niemann, Erlangen; Prof. E. Paulus, Braunschweig; Prof. G. Winkler, Karlsruhe. An der Organisation haben mitgewirkt J.P. FOith, Institut für Informa tionsverarbeitung in Technik und Biologie, Karlsruhe und H. Platzer, Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der TU München, sowie das Institut für Nachrichtentechnik der DFVLR Oberpfaffenhofen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Detektion von magnetischen Störungen der elektrischen Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung am Beispiel eines automatisierten Fahrzeugpositionierungssystems

Detektion von magnetischen Störungen der elektrischen Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung am Beispiel eines automatisierten Fahrzeugpositionierungssystems von Hisung, Matthias
Matthias Hisung stellt ein neuartiges Assistenzsystem zur automatisierten Fahrzeugpositionierung für das induktive Laden (APIC) vor. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Detektion von magnetischen Störungen (MDMS) durch elektrische Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung eingeführt. Das Assistenzsystem lässt sich hierbei auf unterschiedliche Fahrzeugtypen anwenden und übernimmt für die fahrende Person die Aufgabe der Positionierung, um eine Komfortsteigerung zu erzielen. Durch die neuartige Methode wird eine deutliche Verbesserung der Positionsermittlung und damit einhergehend eine Erhöhung des Positionierungsradius für das induktive Laden ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-07-02
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