Adaption der Bewertung von Zustandshypothesen bei der Objekterkennung

Die Grundidee bei der Ansichtenplanung zur Objekterkennung ist es, in einer Trainingsphase geeignete Kamerapositionen zu finden, die eine möglichst eindeutige Klassifikation des Objekts erlauben. Dabei sind natürlich nur solche Objekte interessant, die mit nur einer beliebigen Aufnahme nicht eindeutig klassifizierbar sind und somit überhaupt erst eine Ansichtenplanung notwendig machen. Ein elementarer Punkt in der Trainingsphase ist das Bewerten einer ausgeführten Kamerabewegung. Diese Bewertung sollte einen direkten Bezug zur Unterscheidbarkeit der Objekte haben. Ein zusätzliches Ziel ist es, mit möglichst wenigen, aktiv auszuwählenden Kameraaufnahmen eine eindeutige Klassifikation zu erreichen. Der Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit liegt auf der Untersuchung verschiedener Bewertungsmaße und deren Einfluss auf die Klassifikationsleistung. Dazu wurde ein bestehendes Ansichtenplanungsmodul mit verschiedenen Bewertungsfunktionen ausgestattet und die Trainingsphase entsprechend angepasst, um ausgeführte Kamerabewegungen mit einer geeigneten Bewertung zu versehen. Schließlich wurde noch die Kombinierbarkeit der verschiedenen Bewertungsfunktionen überprüft.

Studium der Informatik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.