Zusammenfassung
Zur Echtzeitanalyse von Bildfolgen müssen zwei Voraussetzungen gegeben sein: eine schritthaltende Algorithmik sowie Spezialhardware, die eine genügend schnelle Berechnung ermöglicht. Schritthaltend heißt, daß synchron und fortlaufend zu den Eingangssignalen Analyseergebnisse erzeugt werden. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der algorithmischen Grundlage für die Echtzeitverarbeitung.
Zur Motivation werden Charakteristika von Bildfolgen im allgemeinen und Aspekte der Interpretation von Bildfolgen zur Steuerung mobiler Systeme erörtert. Daraus werden Anforderungen für die Inferenzkomponente eines wissensbasierten Systems abgeleitet. Die Beschreibung der Konzeption und einer ersten Realisierung einer Schritthaltenden Kontrolle für ein auf semantischen Netzen basierendes Bildanalysesystem bildet den Hauptteil.
This is a preview of subscription content, log in via an institution.
Buying options
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Learn about institutional subscriptionsPreview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
B. Anderson, J. Moore: Optimal Filtering. Information and System Sciences, Prentice Hall, INC., Englewood Cliffs, New Jersey, 1979.
K. Brammer, G. Siffling: Kalman-Bucy-Filter. R.Oldenbourg-Verlag, München, 1975.
P. Burt: Attention Mechanisms for Vision in a Dynamic World. In Int. Conference on Pattern Recognition, S. 977–987, Rome, 1988.
C. Chui, G. Chen: Kalman Filtering. Springer Verlag, Berlin, 1987.
E. Dickmanns, V. Graefe: Dynamic Monocular Vision. Machine Vision and Applications, 1(4): S. 223–240, 1988.
R. Jain: Dynamic Vision. In Int. Conference on Pattern Recognition, S. 226–235, Rome, 1988.
V. Johnston, P. Lopez, D. Partridge, C. Burleson: Attentional Algorithms for Rapid Scene Analysis. In Conference on Intelligent Autonomous Systems, S. 290–293, Amsterdam, 1986.
Kum91] F. Kummert: Flexible Steuerung eines sprachverstehenden Systems mit homo- gener Wissensbasis. Dissertation, Universität Erlangen-Nürnberg, 1991.
D. Lawton, T. Levitt, C. McConnell, P. Nelson, J. Glicksman: Environmental Modeling And Recognition For An Autonomous Land Vehicle. In Image Understanding Workshop, S. 107 — 121, Los Angeles, 1987.
H. Nägel: Schritthaltende Instantiierung. Studienarbeit, in Vorbereitung. Bayerisclies Forschungszentrum für Wissensbasierte Systeme, Forschungsgruppe Wissensverarbeitung, 1991.
H. Niemann, G. Sagerer, S. Schröder, F. Kummert: ERNEST: A Semantic Network System for Pattern Analysis. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 9: S. 883–905, 1990.
N. Nilsson: Principles of Artificial Intelligence. Springer Verlag, Berlin, 1982.
S. Peng, G. Medioni: Spatio-Temporal Analysis for Velocity Estimation of Con- tours in an Image Sequence with Occlusion. In Int. Conference on Pattern Recognition, S. 236 — 241, Rome, 1988.
G. Sagerer: Automatisches Verstehen gesprochener Sprache. Vol. 74 von Reihe Informatik, BI Wissenschaftsverlag, Mannheim, 1990.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1991 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Weighardt, C., Niemann, H. (1991). Eine Inferenzkomponente für die Bildsequenzanalyse. In: Radig, B. (eds) Mustererkennung 1991. Informatik-Fachberichte, vol 290. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-08896-8_13
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-08896-8_13
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-54597-2
Online ISBN: 978-3-662-08896-8
eBook Packages: Springer Book Archive