Erkennung von Personen anhand ihrer Kleidung und die ...
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Ereignis FARB LBP FNN AAM<br />
Person 1 erkannt 10 / 10 10 / 10 10 / 10 8 / 10<br />
falsch klassifiziert 3 / 20 2 / 20 1 / 20 1 / 20<br />
Tabelle 5.3: Klassifikationsergebnisse der zweiten Serie<br />
Video Nr. FARB LBP FNN AAM<br />
+++ erkannt Fehler erkannt Fehler erkannt Fehler erkannt Fehler<br />
01 ja 0 ja 0 ja 0 ja 0<br />
02 ja 0 ja 0 ja 0 ja 0<br />
03 ja 0 ja 0 ja 0 ja 0<br />
04 ja 0 ja 1 ja 0 ja 0<br />
05 ja 0 ja 0 ja 0 nein 0<br />
06 ja 0 ja 1 ja 0 ja 0<br />
07 ja 0 ja 0 ja 0 ja 1<br />
08 ja 2 ja 0 ja 1 ja 0<br />
09 ja 1 ja 0 ja 0 nein 0<br />
10 ja 0 ja 0 ja 0 ja 0<br />
Tabelle 5.4: Klassifikationsergebnisse der zweite Serie nach Videos<br />
Widerum liefert der FNN-Klassifikator <strong>die</strong> besten Ergebnisse, d.h. das beste Verhältnis<br />
<strong>von</strong> Wiedererkennung <strong>und</strong> Rückweisung. Interessant sind <strong>die</strong> Ergebnisse des Videos<br />
08. In <strong>die</strong>sem Video tragen alle drei <strong>Personen</strong> schwarze Shirts (siehe Abbildung 5.2.2).<br />
Daher kommt es bei dem FARB-Klassifikator zu zwei <strong>und</strong> bei dem FNN-Klassifikator<br />
zu einer Fehlklassifikationen. Dagegen erkennt der LBP-Klassifikator <strong>die</strong> erste Person<br />
wieder <strong>und</strong> weist <strong>die</strong> anderen als unbekannt zurück. Das zeigt, entsprechend den<br />
Beobachtungen in der ersten Serie, dass, wie erwartet, <strong>die</strong> Extraktion <strong>von</strong> verschieden<br />
Merkmalen auch zu verschiedenen Ergebnissen bei der Klassifikation führt.<br />
Abbildung 5.1: Video 08<br />
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