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Computer Vision / Talk 16-12-09 24.01.201013:23 Uhr

Einleitung in Self Organizing Maps

Nachdem in den vorigen Artikeln beschrieben wurde, wie die Aktionsklassifizierung über Event Tables funktionieren soll, geht es nun um das zugehörige Learning-Problem.

Eine verbreitete Learning-Methode sind Neuronale Netze (NN). Im Folgenden geht es um eine besondere Form von NN, nämlich um Self Organizing Maps (SOM).

SOMs bilden mathematisch gesehen einen hochdimensionalen Vektorraum in einen niedrigdimensionalen (in der Regel zweidimensionalen) Raum ab. Man kann beispielsweise ein SOM konstruieren, das Farben (bestehend aus den drei Komponenten Rot, Grün, Blau) auf einer Fläche anordnet. Die besondere Eigenschaft hierbei ist, das Nachbarschaftsbeziehungen erhalten bleiben.

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Computer Vision / Talk 16-12-09 07.01.201015:01 Uhr

Scene Graphs und Event Tables

Das hier vorgestellte Verfahren zur Aktionsklassifizierung basiert auf der Clusterung von mit einer Kamera aufgenommenen Bildsequenz. Dieses Vorgehen ist zunächst sehr verwandt mit dem menschlichen Sehen: Auch das Gehirn interpretiert Farbflächen als Einheit. Im Unterschied zum Menschen findet bei unserem Ansatz jedoch erstmal keine Objekterkennung statt - das gesamte Verfahren betrachtet nur die "rohen" Bildsegmente.

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Computer Vision / Talk 16-12-09 19.12.200921:10 Uhr

Perspective-independent Action Analysis

Grundlage für die nächsten Blog-Einträge (es wurde ja mal wieder Zeit) wird der Vortrag über meine bisherigen "Anstrengungen" im Rahmen meiner Diplomarbeit sein, den ich vor kurzem zu halten hatte.

Überthema ist Aktionsklassifizierung - nun, was ist das? Es geht dabei um das Vorhaben, Robotern die Möglichkeit zu geben, zwischen verschiedenen beobachteten Vorgängen (Aktionen) zu unterscheiden bzw. ähnliche Aktionen als solche wiederzuerkennen.

Die nächste Abbildung zeigt, dass dieser Vorgang aus mehreren Modulen besteht, die innerhalb unserer Arbeitsgruppe auch von verschiedenen Leuten entwickelt werden.

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