Erkennung von Personen anhand ihrer Kleidung und die ...
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Kapitel 6<br />
Fazit <strong>und</strong> Ausblick<br />
Im Rahmen <strong>die</strong>ser Bachelorarbeit wurde gezeigt, dass <strong>die</strong> <strong>Erkennung</strong> <strong>von</strong> <strong>Personen</strong><br />
<strong>anhand</strong> <strong>ihrer</strong> <strong>Kleidung</strong> in bestimmten Szenarien, wie z.B. einem Haushaltsroboter,<br />
möglich ist <strong>und</strong> Sinn macht. So lassen sich aus <strong>Kleidung</strong> verschiedene Merkmale, wie<br />
Farbhistogramme <strong>und</strong> Local Binary Patterns, extrahieren. Damit lassen sich schon<br />
mit relativ einfachen Klassifikatoren gute Klassifikationsergebnisse erzielen. Um <strong>die</strong><br />
Klassifikationsergebnisse auch unter erschwerten Bedingungen zu verbessern, gibt es<br />
mehrere Möglichkeiten. Zum Einen kann <strong>die</strong> Merkmalsextraktion verbessert werden.<br />
Für <strong>die</strong> Local Binary Patterns werden dafür in [13] mehrere Methoden vorgestellt, <strong>die</strong><br />
schon bei zur Gesichtserkennung eingesetzt wurden. Zum anderen kann, insbesondere<br />
bei den Local Binary Patterns, wo bisher nur ein sehr einfacher Klassifikator eingesetzt<br />
wurde, <strong>die</strong> Verwendung <strong>von</strong> besseren Klassifikatoren zu besseren Ergebnissen führen.<br />
Auch lassen sich Local Binary Patterns <strong>und</strong> Farbhistogramme kombinieren <strong>und</strong> so<br />
mehr unabhängige Merkmale in einer Klassifikation verwenden.<br />
Ein Ziel für <strong>die</strong> Zukunft ist <strong>die</strong> vollständige Integration der hier entwickelten<br />
Software in den Roboter Biron.<br />
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