Zusammenfassung
Es wird ein Objekterkennungssystem beschrieben, um damit die Fähigkeiten der Dynamic Link Architecture zu illustrieren. Bei dieser handelt es sich um ein neues System für neuronales Rechnen. Objekte werden durch dünne Graphen repräsentiert. Die Knoten der Graphen werden mit lokalen Leistungsspektren (Morlet Jets) etikettiert, die Kanten mit Abstandsvektoren. Objekte werden durch Graphenvergleich erkannt. Die Ähnlichkeit zwischen Objektgraphen und Bildgraphen wird durch einen Diffusionsprozeß in der Bildebene optimiert, wobei gleichzeitig die einzelnen Jet-Ähnlichkeiten maximiert und die metrische Graphenverzerrung minimiert werden. Wir haben das System auf einem Transputernetzwerk implementiert, um seine Parallelisierbarkeit zu demonstrieren. Es ist sehr erfolgreich im Erkennen von menschlichen Gesichtern anhand von frei aufgenommenen Kamerabildern.
Diese Arbeiten wurden vom BMFT (ITR-8800-H1), der AFOSR (88-0274), und dem Stimulus Programm der EG (BRAIN) gefördert. Der Text wurde in leicht abgewandelter Form als Abschlußbericht für den BMFT veröffentlicht.
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von der Malsburg, C., Würtz, R.P., Vorbrüggen, J.C. (1991). Bilderkennung mit dynamischen Neuronennetzen. In: Brauer, W., Hernández, D. (eds) Verteilte Künstliche Intelligenz und kooperatives Arbeiten. Informatik-Fachberichte, vol 291. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-76980-1_49
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