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Bildklassifikation unter Verwendung kompressionsbasierter Methoden

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manipulationen unbekannter Art zu detektieren. Soweit sind wir heute aber<br />

noch nicht. Wir konnten jedoch ausschließlich mit Bildern der Ziffer 2 einen<br />

Klassifikator trainieren, der anschließend mit überzeugender Korrektheit Bilder<br />

mit anderen Ziffern als Nicht-2 klassifiziert hat. Bilder die tatsächlich eine 2<br />

zeigen, wurden in den allermeisten Fällen auch also solche erkannt. Die Funktionsweise<br />

von Negative Selection basiert prinzipiell auf der Beschreibung des<br />

positiven Konzepts mittels Detektoren. Die Menge aller Detektoren beschreibt<br />

am Ende das Konzept.<br />

Bei uns erfolgt die Generierung der Detektoren zwar zufällig, jedoch basierend<br />

auf einer in der Trainingsphase gelernten spezifischen Wahrscheinlichkeitsverteilung.<br />

Diese reduziert gezielt die Wahrscheinlichkeit für das Vorhandensein<br />

der für die Ziffer 2 besonders spezifischen Merkmale in den Detektoren.<br />

Während unserer Forschungsarbeit zur Definition solcher Detektoren haben wir<br />

beispielsweise mit viel Aufwand versucht, mittels der PPM-basierten Distanz<br />

gute Ergebnisse zu erzielen. Dabei wurden manipulierte Statistiken als Detektoren<br />

eingesetzt. Die Manipulation erfolgte besonders an solchen Kontexten,<br />

bei denen wir eine hohe Relevanz für die Klassifikationsentscheidung vermuteten.<br />

Mit dieser Strategie lag die Klassifikationsgüte anschließend leicht über der<br />

Qualität zufälligen Ratens. Auf eine ausführliche Darstellung dieser Ergebnisse<br />

haben wir jedoch verzichtet, um dem sehr erfolgreichen Ansatz mit Hammingabstand<br />

gebührenden Platz einzuräumen.<br />

Soweit wir wissen, hat niemand zuvor Negative Selection in dieser Form eingesetzt.<br />

Aus diesem Grund existieren auch keine Vergleichswerte. Mit unserern<br />

Ergebnissen konnten wir jedoch zeigen, daß es sich lohnt in diesem Bereich<br />

weitere Forschungsarbeit zu betreiben.<br />

Kommen wir zum Abschluß noch einmal auf das in der Einleitung erwähnte<br />

prominente Beispiel für Bildmanipulation zurück. Vielleicht können wir mit<br />

Hilfe von Negative Selection ja schon in naher Zukunft zielsicher erkennen, wie<br />

gut es um die Sportlichkeit von Präsident Sarkozy tatsächlich bestellt ist. Und<br />

wenn wir das gar nicht wissen wollen, dann finden sich bestimmt auch noch<br />

interessantere Einsatzmöglichkeiten. Ganz sicher.<br />

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