Task- and knowledge-driven scene representation: a flexible on-demand system architecture for vision

Medientyp: E-Book; Hochschulschrift

Titel: Task- and knowledge-driven scene representation : a flexible on-demand system architecture for vision

Beteiligte: Rebhan, Sven [VerfasserIn]; Groß, Horst-Michael [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Eggert, Julian [Gutachter]; Mertsching, Bärbel [Gutachter]

Erschienen: Ilmenau: Univ.-Verl. Ilmenau, 2011
2010

Umfang: Online-Ressource (PDF-Datei: XII, 172 S., 12,56 MB); Ill., graph. Darst

Sprache: Englisch

Identifikator:

Schlagwörter: Szenenanalyse > Merkmalsextraktion > Systementwurf > Informationsauswahl > Visualisierung > Wissensrepräsentation
Visuelles System > Maschinelles Sehen > Bildverstehen > Szenenanalyse > Objekterkennung > Aufmerksamkeit

Entstehung:

Hochschulschrift: Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2010

Anmerkungen: Parallel als Druckausg. erschienen
Systemvoraussetzungen: Acrobat reader

Beschreibung: Die Umgebung des Menschen ist voller visueller Details. Diese immense Menge an Information kann, unter der Annahme von begrenzten Verarbeitungs- und Speicherresourcen, nur teilweise aufgenommen und gespeichert werden. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit einer selektiven Verarbeitung, die, je nach Aufgabenstellung, zu einer unterschiedlichen Repräsentation der visuellen Szene führt. Psychophysische Experimente zeigen, dass dabei die erfasste Umgebung nicht nur örtlich, sondern auch im Merkmalsraum selektiv bearbeitet wird, dass heißt es wird nur die visuelle Information aufgenommen, die für das Lösen der jeweiligen Aufgabe erforderlich ist. Im Rahmen dieser Arbeit werden eine flexible Systemarchitektur und eine Kontrollstruktur zur aufgabenbezogenen Szenenrepräsentation vorgestellt. Im Gegensatz zu existierenden Arbeiten ermöglicht dieser Ansatz eine selektive Informationsaufnahme. Die vorgeschlagene Architektur enthält neben einem Lang- und Kurzzeitgedächtnis sowie einer Aufmerksamkeitskarte auch mehrere Verarbeitungsmodule zur Merkmalsextraktion. Diese Verarbeitungsmodule sind spezialisiert auf die Extraktion eines Merkmals und arbeiten unabhängig voneinander. Sie können jedoch je nach Aufgabenstellung dynamisch miteinander gekoppelt werden um gezielt die benötigte Information aus der Szene zu extrahieren. Die Entscheidung, welche Information benötigt wird und welche Module zur Extraktion dieser Merkmale gekoppelt werden müssen, trifft die im Rahmen der Arbeit entwickelte Kontrollstruktur, welche das gespeicherte Wissen des Systems und die gestellte Aufgabe berücksichtigt. Weiterhin stellt die Kontrollstruktur sicher, dass algorithmische Abhängigkeiten zwischen den Verarbeitungsmodulen unter Zuhilfenahme von systemimmanentem Prozesswissen automatisch aufgelöst werden. Die hier vorgestellte Systemarchitektur und die ebenfalls vorgeschlagene Kontrollstruktur werden experimentell anhand einer realen Tischszene evaluiert. Bei den durchgeführten Experimenten zeigt sich, dass bei Lösung einer gestellten Aufgabe die Menge der vom System verarbeiteten und gespeicherten Informationen deutlich reduziert wird. In der Folge werden die Anforderungen an die Verarbeitungs- und Speicherressourcen ebenfalls deutlich reduziert. Diese Arbeit leistet damit einen Beitrag zur aufgabenbezogenen Repräsentation von visuellen Szenen, da nur noch die Information verarbeitet und gespeichert wird, die tatsächlich zur Lösung der Aufgabe erforderlich ist.

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