Axel Pinz
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Bildverstehen, das bedeutet aus der Sicht der Informatik: Sehen mit dem Computer - 'Computer Vision'. Informationen über das menschliche visuelle System, sowie Grundlagen aus Mustererkennung und künstlicher Intelligenz führen zum Kernthema, dem schrittweisen Aufbau eines neuen Systemmodells für Bildverstehen. Das Buch bietet eine abgeschlossene, systematische Darstellung dieses noch jungen und in dynamischer Entwicklung begriffenen Fachgebietes.
- Geräte: PC
- ohne Kopierschutz
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- Größe: 20.71MB
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Bildverstehen, das bedeutet aus der Sicht der Informatik: Sehen mit dem Computer - 'Computer Vision'. Informationen über das menschliche visuelle System, sowie Grundlagen aus Mustererkennung und künstlicher Intelligenz führen zum Kernthema, dem schrittweisen Aufbau eines neuen Systemmodells für Bildverstehen. Das Buch bietet eine abgeschlossene, systematische Darstellung dieses noch jungen und in dynamischer Entwicklung begriffenen Fachgebietes.
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Produktdetails
- Produktdetails
- Verlag: Springer Vienna
- Seitenzahl: 235
- Erscheinungstermin: 13. März 2013
- Deutsch
- ISBN-13: 9783709193587
- Artikelnr.: 53164070
- Verlag: Springer Vienna
- Seitenzahl: 235
- Erscheinungstermin: 13. März 2013
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- ISBN-13: 9783709193587
- Artikelnr.: 53164070
- Herstellerkennzeichnung Die Herstellerinformationen sind derzeit nicht verfügbar.
1 Einleitung.- 1.1 An den Leser.- 1.2 Zum Aufbau des Buches.- 1.3 Der Begriff "Bildverstehen".- 2 Über das Sehen.- 2.1 Neurophysiologie.- 2.2 Perzeptive und Kognitive Psychologie.- 2.3 Die Informationsverarbeitungs-Sicht.- 2.4 Zusammenfassende Beobachtungen.- 2.5 Bibliographie.- 3 Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und Mustererkennung.- 3.1 Das digitale Rasterbild.- 3.2 Bildvorverarbeitung.- 3.3 Erste Bildanalyseschritte: Das Histogramm.- 3.4 Bilder in neue Bilder überführen: Filteroperationen und Transformationen.- 3.5 Punktoperationen.- 3.6 Faltung.- 3.7 Lokale Operationen.- 3.8 Morphologische Operationen.- 3.9 Globale Operationen.- 3.10 Bildpyramiden.- 3.11 Von Pixeln zu Merkmalen.- 3.12 Bibliographie.- 4 Grundlagen aus Artificial Intelligence.- 4.1 Produktionssysteme (PS).- 4.2 Expertensysteme.- 4.3 Repräsentation ? Beschreibung.- 4.4 Wissensrepräsentation.- 4.5 Funktionale Programmierung, LISP.- 4.6 Neurale Netzwerke (Konnektionismus).- 4.7 Bibliographie.- 5 Ein Systemmodell für Bildverstehen.- 5.1 Repräsent ationsebenen.- 5.2 Prozesse.- 5.3 Kontrolle und Auswahl.- 5.4 Das vollständige Modell.- 6 Segmentation: Vom Bild zu Bildobjekten.- 6.1 "Token" und "Tokenset".- 6.2 Flächenbasierte Segmentation.- 6.3 Kantenbasierte Segmentation.- 6.4 Kombinieren und Einschränken.- 6.5 Token Merkmale.- 7 Von "Tokens" zu symbolischer Repräsentation.- 7.1 Gruppierung, Constraints.- 7.2 2D Szenenbeschreibung.- 7.3 "Shape from X".- 7.4 3D Formbeschreibungen.- 7.5 Objektrepräsentation in Frames.- 8 Verstehen.- 8.1 Matching.- 8.2 Kontrolle.- 8.3 Lernen.- 9 Epilog.- 9.1 Fusion und 'Active Fusion'.- 9.2 Fusion in Medizin und Fernerkundung.- A KBVision.
1 Einleitung.- 1.1 An den Leser.- 1.2 Zum Aufbau des Buches.- 1.3 Der Begriff "Bildverstehen".- 2 Über das Sehen.- 2.1 Neurophysiologie.- 2.2 Perzeptive und Kognitive Psychologie.- 2.3 Die Informationsverarbeitungs-Sicht.- 2.4 Zusammenfassende Beobachtungen.- 2.5 Bibliographie.- 3 Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und Mustererkennung.- 3.1 Das digitale Rasterbild.- 3.2 Bildvorverarbeitung.- 3.3 Erste Bildanalyseschritte: Das Histogramm.- 3.4 Bilder in neue Bilder überführen: Filteroperationen und Transformationen.- 3.5 Punktoperationen.- 3.6 Faltung.- 3.7 Lokale Operationen.- 3.8 Morphologische Operationen.- 3.9 Globale Operationen.- 3.10 Bildpyramiden.- 3.11 Von Pixeln zu Merkmalen.- 3.12 Bibliographie.- 4 Grundlagen aus Artificial Intelligence.- 4.1 Produktionssysteme (PS).- 4.2 Expertensysteme.- 4.3 Repräsentation ? Beschreibung.- 4.4 Wissensrepräsentation.- 4.5 Funktionale Programmierung, LISP.- 4.6 Neurale Netzwerke (Konnektionismus).- 4.7 Bibliographie.- 5 Ein Systemmodell für Bildverstehen.- 5.1 Repräsent ationsebenen.- 5.2 Prozesse.- 5.3 Kontrolle und Auswahl.- 5.4 Das vollständige Modell.- 6 Segmentation: Vom Bild zu Bildobjekten.- 6.1 "Token" und "Tokenset".- 6.2 Flächenbasierte Segmentation.- 6.3 Kantenbasierte Segmentation.- 6.4 Kombinieren und Einschränken.- 6.5 Token Merkmale.- 7 Von "Tokens" zu symbolischer Repräsentation.- 7.1 Gruppierung, Constraints.- 7.2 2D Szenenbeschreibung.- 7.3 "Shape from X".- 7.4 3D Formbeschreibungen.- 7.5 Objektrepräsentation in Frames.- 8 Verstehen.- 8.1 Matching.- 8.2 Kontrolle.- 8.3 Lernen.- 9 Epilog.- 9.1 Fusion und 'Active Fusion'.- 9.2 Fusion in Medizin und Fernerkundung.- A KBVision.







