Download Bildverarbeitung und Mustererkennung: DAGM Symposium, by H. Niemann (auth.), Dr. Ernst Triendl (eds.) PDF

By H. Niemann (auth.), Dr. Ernst Triendl (eds.)

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, details 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 nationwide AS,sociation for development 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 employer 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.

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Dadurch erreicht man, daß ein- und dasselbe Eingabebild w-mal bearbeitet wird. Wegen der Verwendung von Pseudozufallszahlen entsteht praktisch immer ein anderes Ausgabebild mit Ausnahme des trivialen Falls, daß in einer Gruppe von Ereignissen ein Pi=1 und alle anderen Pj=O (ilj) gesetzt sind. 2 Strichdickenvariation Unter Strichdickenvariation wird hier eine Vergrößerung der Strichdicke verstanden, im unteren Grenzfall ein Gleichbleiben der Strichdicke. Aus jedem einzelnen schwarzen Bildelement des Eingabe-Rasterbildes wird im Ausgabe-Rasterbild ein Fleck variabler Größe erzeugt.

I \ I , I I I 1\ \ , ' LI _ ___' ~ D~ OOD " D \ \ o I "... Strichelung (2 Klassen) ,'_" " II D '--. -:-:-----. )-----eI Sind zwei Klassen zu nahe? Nein Stationäre figuration Kon~ Bild 2 Iterative Zerlegung einer Stichprobe von Mustern h w 1 o 1 2 3 5 6 7 8 9 10 KLASSIFIKATION MEHRDIMENSIONALER DATEN BEI UNBEKANNTER KLASSENANZAHL MIT EINEM GRADIENTENVERFAHREN H. Wolff, TU Braunschweig L. •. ,Pk seien n Beobachtungen gegeben. Die Anzahl k der Klassen und dle Wahrscheinlichkeiten Pi seien nicht bekannt.

Seien nun r disjunkte Zeichenklassen IT 1 , ••• ,IT r an dem zeichenerzeugenden Prozeß beteiligt und der Merkmalsraum k-dimensional, so liegen der weiteren Untersuchung also r k-dimensionale Zufalls variable Z. 1 : IT .... 1 Rk i = 1, ... ,r zugrunde. Wir nehmen an, daß den Zufalls vektoren Zi unimodale Dichten f i zugeordnet sind. f. (1)

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