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Bildorientierte Videoindexierung mit Hidden Markov Modellen

  • Conference paper
Mustererkennung 1998

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

  • 124 Accesses

Zusammenfassung

In diesem Beitrag wird ein neuartiger Ansatz zur inhaltsorientierten Videoindexierung auf der Basis von Hidden Markov Modellen vorgestellt. Bei diesem Ansatz wird für jedes Bild der Videosequenz ein Merkmalsvektor berechnet, welcher mit Hidden Markov Modellen modelliert und klassifiziert wird. Dieser Ansatz hat viele Vorteile gegenüber anderen Videoindexierungsansätzen. Das System kann durch die Vorgabe von manuell indexierten Beispielen trainiert werden und ist dadurch sehr leicht an neue Erkennungsaufgaben adaptierbar. Das System benutzt ein Modell, das die Abfolge von Inhalts-klassen vorgibt, um die Erkennungsleistung zu verbessern.

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Authors and Affiliations

  1. Fachgebiet Technische Informatik, Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, 47057, Duisburg, Germany

    Stefan Eickeler & Gerhard Rigoll

  2. Fachbereich Elektrotechnik, Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, 47057, Duisburg, Germany

    Stefan Eickeler & Gerhard Rigoll

Authors
  1. Stefan Eickeler
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  2. Gerhard Rigoll
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Editors and Affiliations

  1. IPVR - Institute für Parallele und Verteilte Höchstleistungsrechner, Universität Stuttgart, Breitwiesenstrasse 20-22, D-70565, Stuttgart, Germany

    Paul Levi  & Michael Schanz  & 

  2. AEG Sensorsysteme GmbH, Junkerstrasse 2, D-69469, Weinheim, Germany

    Rolf-Jürgen Ahlers

  3. Daimler Benz AG FT3/E, Wilhelm-Runge-Strasse 11, D-89081, Ulm, Germany

    Franz May

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© 1998 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Cite this paper

Eickeler, S., Rigoll, G. (1998). Bildorientierte Videoindexierung mit Hidden Markov Modellen. In: Levi, P., Schanz, M., Ahlers, RJ., May, F. (eds) Mustererkennung 1998. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_41

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_41

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

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  • Online ISBN: 978-3-642-72282-0

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