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Objekterkennung in einem selbstorganisierenden neuronalen System

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Book cover Komplexe Systeme und Nichtlineare Dynamik in Natur und Gesellschaft

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Zusammenfassung

Wir stellen hier ein System für invariante und robuste Erkennung von Objekten aus Kamerabildern vor. Das System beansprucht, sowohl ein Modell für biologisches Objektsehen (zumindest für eine ontogenetisch frühe Form davon) zu sein, als auch auf der Höhe des technischen Fortschritts zu stehen. Unser Modell basiert auf den Prinzipien zeitlicher Merkmalsbindung und schneller reversibler synaptischer Plastizität. Objekte werden in Form zweidimensionaler Ansichten gespeichert. Diese werden kompetitiv an Testbilder angepaßt. Während des Anpassungsprozesses werden vollständige Matrizen dynamischer Bindungen zwischen dem Bild und allen Modellen durch einen Prozeß rascher Selbstorganisation verfeinert, wobei im Endzustand nur noch einander entsprechende Punkte im Bild und in den Objektmodellen (besonders dem erkannten) verbunden sind. Als Datenformat für die Repräsentation von Bildern benutzen wir lokale Mengen („jets“) von Gabor-basierten Wavelets. Wir demonstrieren das Leistungsvermögen unseres Systems, indem wir es menschliche Gesichter wiedererkennen lassen, u.zw. aus Datenbasen von mehr als hundert Bildern. Das System ist invariant hinsichtlich retinaler Position und es ist robust hinsichtlich Kopfdrehung, Skalierung, Gesichtsdeformation und Beleuchtung.

Diese Arbeit erhielt Förderung vom deutschen Bundesministerium für Wissenschaft und Technologie (413-5839-01 IN 101 B/9), von AFOSR (F49620-93-1-0109), von der Europäischen Union (ERBCHRX-CT-930097) und vom Human Frontier Science Program. Das Originalmanuskript der Autoren wurde aus dem Englischen übersetzt von Theodor Leiber (Augsburg).

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Authors and Affiliations

  1. Institut für Neuroinformatik, Ruhr Universität Bochum, D-44780, Bochum, Germany

    Laurenz Wiskott & Christoph von der Wiskott

  2. Gegenwärtig am Wissenschaftskolleg zu Berlin, Wallotstraβe 19, D-14193, Berlin, Germany

    Laurenz Wiskott

  3. Auch Department of Computer Science and Section for Neurobiology, University of Southern California, CA 90089, Los Angeles, USA

    Christoph von der Wiskott

Authors
  1. Laurenz Wiskott
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  2. Christoph von der Wiskott
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Editors and Affiliations

  1. Lehrstuhl für Philosophie und Wissenschaftstheorie, Institut für Interdisziplinäre Informatik, Universität Augsburg, Universitätsstrasse 10, D-86135, Augsburg, Germany

    Klaus Mainzer

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© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Wiskott, L., von der Wiskott, C. (1999). Objekterkennung in einem selbstorganisierenden neuronalen System. In: Mainzer, K. (eds) Komplexe Systeme und Nichtlineare Dynamik in Natur und Gesellschaft. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60063-0_10

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