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Raum-zeitliche Filter für eine top-down Steuerung der Bewegungsanalyse

  • Michael Mohnhaupt
  • David Fleet
Part of the Informatik-Fachberichte book series (INFORMATIK, volume 181)

Zusammenfassung

Wir untersuchen in diesem Beitrag eine Integration von top-down Information in die Bewegungsana- lyse. Aufgrund von sprachlichen Äußerungen berechnete Vorerwartungen über eine Szene werden dazu benutzt, räumliche und zeitliche Beschränkungen für die Bewegungsanalyse zu berechnen. Mit diesen Einschränkungen kann gezielt und effektiv nach den erwarteten Objekten und deren Trajektorien gesucht werden. Unsere Überlegungen werden durch experimentelle Ergebnisse gestützt.

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Literatur

  1. [Adelson + Bergen 85]
    Spatiotemporal energy models for the perception of motion. Edward H. Adelson, James R. Bergen. Journal of the Optical Society of America A2 (1985) 284–299Google Scholar
  2. [Adelson + Bergen 86]
    The extraction of spatiotemporal energy in human and machine vision. Edward H. Adelson, James R. Bergen, in: Workshop on Motion: Representation and Analysis, South Carolina, May 1986Google Scholar
  3. [Ball + Sekuler 81]
    Cues reduce direction uncertainty and enhance motion detection. Karlene Ball, Robert Sekuler. Perception and Psychophysics 30 (1981) 119–128CrossRefGoogle Scholar
  4. [Daugman 80]
    Two-dimensional analysis of cortical receptive fields. J. G. Daugman. Vision Research 20 (1980) 846–856CrossRefGoogle Scholar
  5. [Fleet 84]
    The Early Processing of Spatio-Temporal Visual Information. David J. Fleet. Technical Report, RBCV-TR-84-7, University of Toronto, 1984Google Scholar
  6. [Fleet + Jepson 84]
    A cascaded filter approach to the construction of velocity selective mechanisms. David J. Fleet, Allan D. Jepson. Technical Report, RBCV-TR-84-6, University of Toronto, 1984Google Scholar
  7. [Fleet + Jepson 85a]
    On the hierarchical construction of orientation and velocity selective filters. David J. Fleet, Allan D. Jepson. Technical Report, RBCV-TR-85-8, University of Toronto, 1985Google Scholar
  8. [Fleet 88]
    Implementation of Velocity-Tuned Filters and Image Encoding. David J. Fleet. Mitteilung, FBI-HH, Universität Hamburg, 1988Google Scholar
  9. [Fleet + Jepson 88]
    On the hierarchical construction of orientation and velocity selective filters. David J. Fleet, Allan D. Jepson. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (1988) to appearGoogle Scholar
  10. [Gabor 46]
    Theory of communication. D. Gabor. J. IEE London 93 (1946) 429–457Google Scholar
  11. [Heeger 88]
    Optical Flow Using Spatiotemporal Filters. David J. Heeger. International Journal of Computer Vision 1 (1988) 279–302CrossRefGoogle Scholar
  12. [Marr 82]
    Vision. David Marr. W. H. Freeman, San Francisco 1982Google Scholar
  13. [Mohnhaupt 87]
    On Modelling Events with an Analogical Representation. Michael Mohnhaupt. Proc. German Workshop on Artificial Intelligence GWAI-11, 1987, 31–40Google Scholar
  14. [Mohnhaupt + Neumann 88]
    Some aspects of learning and reorganisation in an analogical representation. Michael Mohnhaupt, Bernd Neumann. Proc. International workshop on knowledge representation and knowledge (re)organisation in machine learning, to appearGoogle Scholar
  15. [Oppenheim + Schafer 75]
    Digital Signal Processing. Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer. Prentice-Hall 1975zbMATHGoogle Scholar
  16. [Rock 83]
    The logic of perception. Irvin Rock. MIT Press, Cambridge 1983Google Scholar
  17. [Sekuler + Blake 85]
    Perception. Robert Sekuler, Randolph Blake. Alfred A. Knopf, Inc., 1985Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1988

Authors and Affiliations

  • Michael Mohnhaupt
    • 1
  • David Fleet
    • 2
  1. 1.Fachbereich InformatikUniversität HamburgHamburg 50Deutschland
  2. 2.Department of Computer ScienceUniversity of TorontoTorontoCanada

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