Automatischer Wissenserwerb für ein Bildanalysesystem auf der Basis des Hierarchischen Strukturcodes
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Die Hierarchische Strukturcodierung ist eine kontextunabhangige Transformation fur Grauwertbilder. Auf verschiedenen Auflosungsebenen werden Strukturelemente (Kanten-, Linien-, Flachenelemente) detektiert und unter Kontinuitatsprufung verallgemeinert. Hierbei entsteht eine hierarchische Datenstruktur. Ein wissensbasiertes System zur Analyse komplexer Bildszenen, welches auf dem Hierarchischen Strukturcode (HSC) aufbaut und eine semantische Netzwerkstruktur zur Reprasentation des Wissens verwendet, konnte bereits vorgestellt werden. In diesem Beitrag wird uber erste Ergebnisse berichtet, wie der Erwerb von Wissen, der bisher interaktiv erfolgte, durch das Lernen von Strukturbeschreibungen automatisiert werden kann. Hierbei werden zuerst elementare Beschreibungen aus einer Serie von Trainingsbildern bestimmt und generalisiert, die dann durch topologische Untersuchungen zu Substrukturen und Objekten gruppiert werden.
[1] Heinrich Niemann,et al. Künstliche Intelligenz in Bild- und Sprachanalyse , 1987, Leitfäden und Monographien der Informatik.
[2] Gerhard Sagerer,et al. Darstellung und Nutzung von Expertenwissen für ein Bildanalysesystem , 1985, Informatik-Fachberichte.
[3] Bärbel Mertsching,et al. Modulare Modellierung von hierarchisch-strukturcodierten Objekten und Szenen durch ein semantisches Netzwerk , 1988, DAGM-Symposium.