Erkennung Mehrerer Objekte Durch Parallele Suchagenten (Paperback)
13 Angebote vergleichen

Lieferung aus: Österreich, Sofort per Download lieferbar.
Inhaltsangabe:Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung ... Inhaltsangabe:Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwägung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erläutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitäts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lösungsmöglichkeiten, über die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens. Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erörtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und möglichen Erweiterungen ergänzt. Zur Entwicklung zählt auch die Installation unterstützender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberfläche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung für die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung. Gang der Untersuchung: Es folgt zunächst eine kurze inhaltliche Übersicht über die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschließende Entwicklung dieses Konzeptes, motivierend vorgestellt. Mit der Festlegung der im Rahmen der Arbeit verwendeten Notation endet dieses Kapitel. Der Aufbau der Arbeit entspricht dem verfolgten Weg von der Problemdefinition bis zur Umsetzung und Evaluierung der implementierten Lösung. Zuerst wird in diesem Kapitel in Abschnitt 1.2 eine Motivation für den verfolgten Suchagenten-Ansatz vor dem Hintergrund der konkreten Problemstellung gegeben. Nach einem kurzen Abschnitt (1.3) zur Festlegung der Notation werden in Kapitel 2 die in der Recherche nach Lösungsmöglichkeiten erwogenen Ansätze vorgestellt. Der Entscheidungsweg wird skizziert und der favorisierte [], 05.11.2000, PDF.

Lieferung aus: Schweiz, Sofort per Download lieferbar.
Inhaltsangabe:Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung ... Inhaltsangabe:Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwägung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erläutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitäts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lösungsmöglichkeiten, über die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens. Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erörtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und möglichen Erweiterungen ergänzt. Zur Entwicklung zählt auch die Installation unterstützender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberfläche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung für die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung. Gang der Untersuchung: Es folgt zunächst eine kurze inhaltliche Übersicht über die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschliessende Entwicklung dieses Konzeptes, motivierend vorgestellt. Mit der Festlegung der im Rahmen der Arbeit verwendeten Notation endet dieses Kapitel. Der Aufbau der Arbeit entspricht dem verfolgten Weg von der Problemdefinition bis zur Umsetzung und Evaluierung der implementierten Lösung. Zuerst wird in diesem Kapitel in Abschnitt 1.2 eine Motivation für den verfolgten Suchagenten-Ansatz vor dem Hintergrund der konkreten Problemstellung gegeben. Nach einem kurzen Abschnitt (1.3) zur Festlegung der Notation werden in Kapitel 2 die in der Recherche nach Lösungsmöglichkeiten erwogenen Ansätze vorgestellt. Der Entscheidungsweg wird skizziert und der favorisierte [], PDF, 05.11.2000.

Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Universität Bielefeld (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwägung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erläutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitäts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lösungsmöglichkeiten, über die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens. Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erörtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und möglichen Erweiterungen ergänzt. Zur Entwicklung zählt auch die Installation unterstützender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberfläche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung für die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung. Gang der Untersuchung: Es folgt zunächst eine kurze inhaltliche Übersicht über die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschließende Entwicklung dieses Konzeptes, motivierend vorgestellt. Mit der Festlegung der im Rahmen der Arbeit verwendeten Notation endet dieses Kapitel. Der Aufbau der Arbeit entspricht dem verfolgten Weg von der Problemdefinition bis zur Umsetzung und Evaluierung der implementierten Lösung. Zuerst wird in diesem Kapitel in Abschnitt 1.2 eine Motivation für den verfolgten Suchagenten-Ansatz vor dem Hintergrund der konkreten Problemstellung gegeben. Nach einem kurzen Abschnitt (1.3) zur Festlegung der Notation werden in Kapitel 2 die in der Recherche nach Lösungsmöglichkeiten erwogenen Ansätze vorgestellt. Der Entscheidungsweg wird skizziert und der favorisierte Ansatz zur Lösung der Aufgabenstellung Objekterkennung motiviert. Dabei kommen die in den folgenden Kapiteln erläuterten Methoden Template-Matching- und Optimierungstechniken zum Einsatz. Kapitel 3 erörtert das verwendete Konzept des Template Matching und gibt eine Übersicht zu Ähnlichkeits- und Korrelationsmaßen in Bezug auf die verwendeten bildbasierten Templates. Auf deren Anwendungsgebiete und Eigenschaften wird ebenfalls eingegangen. Das folgende Kapitel (Kapitel 4) stellt das zur Korrelations-Maximierung verwendete Annealing-Verfahren vor und geht auf verwandte und abgewandelte Verfahren ein. Dabei werden Optimierungsprinzipien allgemein und im Kontext der Computer Vision betrachtet. Die in den Kapiteln 3 und 4 erläuterten Konzepte und Methoden finden direkten Eingang in das im nächsten Kapitel vorgestellte Agentensystem. Nachdem somit eine Grundlage für die Erkennung von Objekten vorhanden ist, wird in Kapitel 5 der Suchagenten-Ansatz eingeführt. Dabei werden, ausgehend von der Problematik der Erkennung mehrerer Objekte, grundlegende Konzepte zum Agentenkonzept und konkrete Strategien zur Lösung des vorliegenden Problems dargestellt. Auch auf verteilte Strategien zur Erkennung einzelner Objekte und die Möglichkeiten der Parallelisierung allg. 168 pp. Deutsch.

Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten: Inhaltsangabe:Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwägung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erläutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitäts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lösungsmöglichkeiten, über die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens. Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erörtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und möglichen Erweiterungen ergänzt. Zur Entwicklung zählt auch die Installation unterstützender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberfläche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung für die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung. Gang der Untersuchung: Es folgt zunächst eine kurze inhaltliche Übersicht über die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschließende Entwicklung dieses Konzeptes, motivierend vorgestellt. Mit der Festlegung der im Rahmen der Arbeit verwendeten Notation endet dieses Kapitel. Der Aufbau der Arbeit entspricht dem verfolgten Weg von der Problemdefinition bis zur Umsetzung und Evaluierung der implementierten Lösung. Zuerst wird in diesem Kapitel in Abschnitt 1.2 eine Motivation für den verfolgten Suchagenten-Ansatz vor dem Hintergrund der konkreten Problemstellung gegeben. Nach einem kurzen Abschnitt (1.3) zur Festlegung der Notation werden in Kapitel 2 die in der Recherche nach Lösungsmöglichkeiten erwogenen Ansätze vorgestellt. Der Entscheidungsweg wird skizziert und der favorisierte Ansatz zur Lösung der Aufgabenstellung ¿Objekterkennung¿ motiviert. Dabei kommen die in den folgenden Kapiteln erläuterten Methoden Template-Matching- und Optimierungstechniken zum Einsatz. Kapitel 3 erörtert das verwendete Konzept des Template Matching und gibt eine Übersicht zu Ähnlichkeits- und Korrelationsmaßen in Bezug auf die verwendeten bildbasierten Templates. Auf deren Anwendungsgebiete und Eigenschaften wird ebenfalls eingegangen. Das folgende Kapitel (Kapitel 4) stellt das zur Korrelations-Maximierung verwendete Annealing-Verfahren vor und geht auf verwandte und abgewandelte Verfahren ein. Dabei werden Optimierungsprinzipien allgemein und im Kontext der Computer Vision betrachtet. Die in den Kapiteln 3 und 4 erläuterten Konzepte und Methoden finden direkten Eingang in das im nächsten Kapitel vorgestellte Agentensystem. Nachdem somit eine Grundlage für die Erkennung von Objekten vorhanden ist, wird in Kapitel 5 der Suchagenten-Ansatz eingeführt. Dabei werden, ausgehend von der Problematik der Erkennung mehrerer Objekte, grundlegende Konzepte zum Agentenkonzept und konkrete Strategien zur Lösung des vorliegenden Problems dargestellt. Auch auf verteilte Strategien zur Erkennung einzelner Objekte und die Möglichkeiten der Parallelisierung allgemein wird eingegangen, da hier ein entwicklungsgeschichtlicher und implementierungstechnischer Zusammenhang besteht. Kapitel 6 geht auf implementatorische Details ein. Die benutzten Software-Pakete und Bibliotheken werden kurz erläutert. Danach wird das Programmpaket bestehend aus den Programmen Matchlt und (Visual-)Slave im Detail erläutert, das die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten implementiert. Die experimentellen Ergebnisse werden in Kapitel 7 dokumentiert. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf der Erkennungsleistung des Systems unter verschiedenen experimentellen Bedingungen und nicht auf der durch parallele Implementierung mögliche Beschleunigung (Speed- Up) in der Erkennung mehrerer Objekte. Weiterhin erfolgt hier die Diskussion und Bewertung des Systems und der erzielten Ergebnisse. Die Arbeit schließt in Kapitel 8 mit einer rückblickenden Zusammenfassung der Diplomarbeit und einem Ausblick auf mögliche zukünftige Erweiterungen und Anwendungen des vorgestellten Verfahrens. Das Literaturverzeichnis im Anhang wird ergänzt durch Verzeichnisse der Abbildungen, Tabellen und Algorithmen. Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung und Problemstellung1 1.1Aufbau der Arbeit2 1.2Objekterkennung durch Suchagenten - Motivation3 1.3Notation5 2.Lösungsansätze zur Objekterkennung7 2.1Geometrie-basierte Verfahren8 2.1.1Erkennung durch Invarianten8 2.2Appearance-basierte Verfahren14 2.2.1Appearance-based Object Recognition und Eigenraumverfahren14 2.3Motivation des gewählten Ansatzes: Erkennung durch Template-Matching22 2.3.1Geometrie-basiert versus Appearance-basiert22 2.3.2Eigenraumverfahren versus Template-Matching23 3.Template-Matching und Korrelationstechniken26 3.1Template-Matching27 3.1.1Modellbasierte Templates27 3.1.2Bildbasierte Templates27 3.2Ähnlichkeits- und Korrelationsmasse28 3.2.1Korrelationsebenen29 3.2.2Kreuz-Korrelation und abgeleitete Masse30 4.Simulated Annealing zur Korrelations-Maximierung37 4.1Objekterkennung durch Optimierung38 4.1.1Lokale Verfahren39 4.1.2Globale Verfahren41 4.2Simulated Annealing und (stochastische) Relaxationsverfahren43 4.2.1Simulated Annealing44 4.2.2Annealing versus Evolutionäre (Genetische) Algorithmen49 4.2.3Deterministische Relaxation50 4.2.4Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum54 5.Parallele Suchagenten zur Lösung des Multiple-Objekte-Problems57 5.1Verteilte Lösungen und Parallelisierungsstrategien58 5.1.1Daten- versus Aufgaben-Parallelisierung59 5.1.2Parallelisierungen des Erkennungsalgorithmus60 5.2Parallele Suchagenten66 5.2.1Agenten, Agentensysteme und Suchagenten66 5.2.2Agenten in der Computer Vision71 5.2.3Interface-Agent MatchIt78 5.2.4Der Suchagent (Visual-)Slave80 6.Implementierung83 6.1Unterstützende Software und Werkzeuge84 6.1.1Die Bildverarbeitungsumgebung Vista84 6.1.2Die Parallele Virtuelle Maschine (PVM)85 6.2Master and Slave(s) - MatchIt und die Suchagenten87 6.2.1MatchIt88 6.2.2Slave und Visualslave95 7.Experimentelle Ergebnisse, Diskussion und Bewertung101 7.1Erkennung durch einen Suchagenten102 7.1.1Erkennung nicht verdeckter Objekte102 7.1.2Erkennung eines teilweise verdeckten Objektes107 7.1.3Variation der Objektmenge108 7.2Parallele Erkennung durch mehrere Suchagenten109 7.2.1Parallele Erkennung - Einzelaufgaben109 7.2.2Parallele Erkennung - Team112 7.2.3Parallele Erkennung von Objektteilen (Sub-Templates)116 7.3Korrelation als Matching-Kriterium118 7.4Experimentelle Ergebnisse - Fazit120 8.Zusammenfassung und Ausblick121 Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Algorithmen, Ebook.

Lieferung aus: Vereinigte Staaten von Amerika, Versandkosten nach: CHE.
Von Händler/Antiquariat, BuySomeBooks.
Diplom.de. Paperback. New. Paperback. 168 pages. Dimensions: 8.3in. x 5.8in. x 0.4in.Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1, 0, Universitt Bielefeld (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe: Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensittsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbstndige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwgung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erlutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lsungsmglichkeiten, ber die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens. Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden errtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und mglichen Erweiterungen ergnzt. Zur Entwicklung zhlt auch die Installation untersttzender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberflche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung fr die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung. Gang der Untersuchung: Es folgt zunchst eine kurze inhaltliche bersicht ber die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschlieende Entwicklung dieses Ko This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

Lieferung aus: Deutschland, E-Book zum Download.
Inhaltsangabe:Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwägung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erläutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitäts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lösungsmöglichkeiten, über die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens. Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erörtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und möglichen Erweiterungen ergänzt. Zur Entwicklung zählt auch die Installation unterstützender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberfläche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung für die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung. Gang der Untersuchung: Es folgt zunächst eine kurze inhaltliche Übersicht über die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschließende Entwicklung dieses Konzeptes, motivierend vorgestellt. Mit der Festlegung der im Rahmen der Arbeit verwendeten Notation endet dieses Kapitel. Der Aufbau der Arbeit entspricht dem verfolgten Weg von der Problemdefinition bis zur Umsetzung und Evaluierung der implementierten Lösung. Zuerst wird in diesem Kapitel in Abschnitt 1.2 eine Motivation für den verfolgten Suchagenten-Ansatz vor dem Hintergrund der konkreten Problemstellung gegeben. Nach einem kurzen Abschnitt (1.3) zur Festlegung der Notation werden in Kapitel 2 die in der Recherche nach Lösungsmöglichkeiten erwogenen Ansätze vorgestellt. Der Entscheidungsweg wird skizziert und der favorisierte Ansatz zur Lösung der Aufgabenstellung Objekterkennung motiviert. Dabei kommen die in den folgenden Kapiteln erläuterten Methoden Template-Matching- und Optimierungstechniken zum Einsatz. Kapitel 3 erörtert das verwendete Konzept des Template Matching und gibt eine Übersicht zu Ähnlichkeits- und Korrelationsmaßen in Bezug auf die verwendeten bildbasierten Templates. Auf deren Anwendungsgebiete und Eigenschaften wird ebenfalls eingegangen. Das folgende Kapitel (Kapitel 4) stellt das zur Korrelations-Maximierung verwendete Annealing-Verfahren vor und geht auf verwandte und abgewandelte Verfahren ein. Dabei werden Optimierungsprinzipien allgemein und im Kontext der Computer Vision betrachtet. Die in den Kapiteln 3 und 4 erläuterten Konzepte und Methoden finden direkten Eingang in das im nächsten Kapitel vorgestellte Agentensystem. Nachdem somit eine Grundlage für die Erkennung von Objekten vorhanden ist, wird in Kapitel 5 der Suchagenten-Ansatz eingeführt. Dabei werden, ausgehend von der Problematik der Erkennung mehrerer Objekte, grundlegende Konzepte zum Agentenkonzept und konkrete Strategien zur Lösung des vorliegenden Problems dargestellt. Auch auf verteilte Strategien zur Erkennung einzelner Objekte und die Möglichkeiten der Parallelisierung allgemein wird eingegangen, da hier ein entwicklungsgeschichtlicher und implementierungstechnischer Zusammenhang besteht. Kapitel 6 geht auf implementatorische Details ein. Die benutzten Software-Pakete und Bibliotheken werden kurz erläutert. Danach wird das Programmpaket bestehend aus den Programmen Matchlt und (Visual-)Slave im Detail erläutert, das die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten implementiert. Die experimentellen Ergebnisse werden in Kapitel 7 dokumentiert. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf der Erkennungsleistung des Systems unter verschiedenen experimentellen Bedingungen und nicht auf der durch parallele Implementierung mögliche Beschleunigung (Speed- Up) in der Erkennung mehrerer Objekte. Weiterhin.

Lieferung aus: Schweiz, Bei Bestellungen innerhalb der Schweiz berechnen wir Fr. 3.50 Versandkosten. Die voraussichtliche Versanddauer liegt bei 1 bis 2 Werktagen. Versandfertig innert 6 - 9 Tagen.
Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Universität Bielefeld (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitätsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert.Diese Problemstellung erforderte eine selbständige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwägung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erläutert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitäts-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Lösungsmöglichkeiten, über die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens.Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erörtert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und möglichen Erweiterungen ergänzt. Zur Entwicklung zählt auch die Installation unterstützender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberfläche zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung für die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung.Gang der Untersuchung:Es folgt zunächst eine kurze inhaltliche Übersicht über die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschliessende Entwicklung dieses Konzeptes, motivierend vorgestellt. Mit der Festlegung der im Rahmen der Arbeit verwendeten Notation endet dieses Kapitel.Der Aufbau der Arbeit entspricht dem verfolgten Weg von der Problemdefinition bis zur Umsetzung und Evaluierung der implementierten Lösung. Zuerst wird in diesem Kapitel in Abschnitt 1.2 eine Motivation für den verfolgten Suchagenten-Ansatz vor dem Hintergrund der konkreten Problemstellung gegeben. Nach einem kurzen Abschnitt (1.3) zur Festlegung der Notation werden in Kapitel 2 die in der Recherche nach Lösungsmöglichkeiten erwogenen Ansätze vorgestellt. Der Entscheidungsweg wird skizziert und der favorisierte Ansatz zur Lösung der Aufgabenstellung Objekterkennung motiviert. Dabei kommen die in den folgenden Kapiteln erläuterten Methoden Template-Matching- und Optimierungstechniken zum Einsatz. Kapitel 3 erörtert das verwendete Konzept des Template Matching und gibt eine Übersicht zu Ähnlichkeits- und Korrelationsmassen in Bezug auf die verwendeten bildbasierten Templates. Auf deren Anwendungsgebiete und Eigenschaften wird ebenfalls eingegangen.Das folgende Kapitel (Kapitel 4) stellt das zur Korrelations-Maximierung verwendete Annealing-Verfahren vor und geht auf verwandte und abgewandelte Verfahren ein. Dabei werden Optimierungsprinzipien allgemein und im Kontext der Computer Vision betrachtet. Die in den Kapiteln 3 und 4 erläuterten Konzepte und Methoden finden direkten Eingang in das im nächsten Kapitel vorgestellte Agentensystem. Nachdem somit eine Grundlage für die Erkennung von Objekten vorhanden ist, wird in Kapitel 5 der Suchagenten-Ansatz eingeführt. Dabei werden, ausgehend von der Problematik der Erkennung mehrerer Objekte, grundlegende Konzepte zum Agentenkonzept und konkrete Strategien zur Lösung des vorliegenden Problems dargestellt. Auch auf verteilte Strategien zur Erkennung einzelner Objekte und die Möglichkeiten der Parallelisierung allg...

Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, The Book Depository EURO [60485773], Gloucester, UK, United Kingdom.
Language: German Brand New Book ***** Print on Demand *****.Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Universitat Bielefeld (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe: Einleitung: Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird ein System zur maschinellen Erkennung mehrerer Objekte (basierend auf Intensitatsbildern) erarbeitet, implementiert und analysiert. Diese Problemstellung erforderte eine selbstandige Einarbeitung in die die Arbeit betreffenden Gebiete und deren Einordnung zur Entwicklung eines Systems. Die in Erwagung gezogenen aktuellen Verfahren werden dazu erlautert und vor dem Hintergrund der Problemstellung und weiteren Randbedingungen betrachtet. Als Folge dieser Betrachtungen ergibt sich die Umsetzung eines homogenen Multi-Agenten-Systems. Die implementierten Agenten realisieren parallel Intensitats-basiertes Template-Matching und Fast Simulated Annealing mit Temperatur-parametrisiertem Suchraum. Der konzeptionelle Weg von der Betrachtung von Losungsmoglichkeiten, uber die Entscheidungsfindung, die Integration, bis hin zur Implementierung und Bewertung des Systems, ist daher Teil dieser Arbeit und nicht lediglich die Vorstellung eines umgesetzten Verfahrens. Die der Arbeit zugrundeliegenden theoretischen Prinzipien werden erortert. Eine Darstellung der implementatorischen Aspekte und die Analyse der Ergebnisse wird durch eine Bewertung des Systems und seiner problemspezifischen Anwendbarkeit, sowie durch Aufzeigen von Modifikationen und moglichen Erweiterungen erganzt. Zur Entwicklung zahlt auch die Installation unterstutzender Software sowie die Implementierung einer graphischen Benutzeroberflache zur Steuerung des Systems, einer Testumgebung fur die relevanten (Bild-)Operationen des Verfahrens und einer Online-Visualisierung. Gang der Untersuchung: Es folgt zunachst eine kurze inhaltliche Ubersicht uber die einzelnen Kapitel. Danach wird die Erkennung mehrerer Objekte durch parallele Suchagenten, im Vorgriff auf die anschliessende Entwicklung dieses.

Lieferung aus: Deutschland, E-Book zum Download.
Die Beschreibung dieses Angebotes ist von geringer Qualität oder in einer Fremdsprache. Trotzdem anzeigen