Erkennung von Personen anhand ihrer Kleidung und die ...

Kapitel 3
Theoretische Grundlagen
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit sollen Kleidungsstücke mit Hilfe von numerischen
Klassifikatoren klassifiziert werden. Damit dies möglich ist, muss ein von einer Kamera
aufgenommenes und digitalisiertes Bild f(x) mit Hilfe einer Transformation T r zu
einem Merkmalsvektor c ∈ R n transformiert werden.
c = T r (f(x)) (3.1)
Das Ziel der Transformation T r ist es, die Dimension des Merkmalsvektors gegenüber
der Dimension des Bildes f(x) zu reduzieren und Merkmale zu finden, welche die
zu klassifizierenden Klassen, in diesem Fall verschiedene Kleidungsstücke, gut unterscheidbar
machen. Im Folgenden werden die Ansätze für zwei, bei dieser Bachelorarbeit
eingesetzten, Transformationen T r beschrieben. [6] [14]
3.1 Farbhistogramme
Eine Möglichkeit einer solchen Transformation T r ist die Berechnung des Farbhistogrammes
eines Bildes.
Wird ein Bild durch eine (m × n) Matrix M = (m ij ) dargestellt, wobei der
Eintrag (m ij ) dem Farbwert des Pixels an der Stelle (i, j) im Bild entspricht, und
hat dieses eine Farbtiefe von n, so lässt sich der Merkmalsvektor c ∈ N n wie im
Algorithmus 1 als Pseudocode dargestellt, berechnen.
Input : Matrix M
Output : Vektor c
Setze den Wert aller Einträge von c auf 0 ;
foreach Pixel in M do
fw ← Farbwert des Pixels ;
Erhöhe den Wert des fw-ten Eintrages von c um 1 ;
Algorithmus 1 : Berechnung eines Histogrammes
Bei Farbbildern, die meist durch Farbräume mit drei Kanälen dargestellt werden (z.B.
RGB, YUV), bestimmt man die Histogramme einzeln für jeden Farbkanal und setzt
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