Klassifikation von Mustern

24 KAPITEL 1. EINFÜHRUNG (VK.1.3.3, 16.03.2003)
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Datenbank für Ergebnisse
Bild 1.3.5: Ein datenbankorientiertes System
on jeweils auszuführen ist. Damit ist i. Allg. die Reihenfolge der Verarbeitungsschritte abhängig
von dem zu verarbeitenden Muster. Diese als datenbankorientiertes System bezeichnete Struktur
enthält das hierarchische System als Spezialfall. Wenn nämlich der Kontrollmodul für alle
(oder fast alle) Muster die gleiche Folge von Verarbeitungsschritten auswählt, dann kann man
auf ihn verzichten und diese Schritte explizit in einer Struktur gemäß Bild 1.3.3 festhalten.
Die Ansätze zur Lösung des Problems der Analyse sind äußerst heterogen, was z. T. daran
liegt, dass die Elemente der Beschreibung B je nach Anwendung sehr verschieden sind. Um
jedoch einen ersten Eindruck auch von dieser Vorgehensweise zu geben, wird ein möglicher Ansatz
kurz skizziert. Man repräsentiert a priori Wissen über den Problemkreis in einem Modell
M, das als ein Netzwerk (oder Graph) von Konzepten C aufgebaut ist. In Frage kommen z. B.
semantische Netze oder BAYES-Netze. Ein Konzept ist die rechnerinterne Darstellung eines
Begriffs, Objekts, Sachverhalts oder Ereignisses. Auch das Ziel der Analyse wird als Konzept,
nämlich als Zielkonzept Cg, repräsentiert. Für ein zu analysierendes Muster wird eine initiale
Segmentierung A berechnet, z. B. eine Segmentierung in Linien. Es gibt eine Schnittstelle
zwischen der initialen Segmentierung und dem Modell. Wenn also z. B. die initiale Segmentierung
Linien liefert, muss es im Modell Konzepte geben, die Linien repräsentieren. Als Ergebnis
der Analyse werden Instanzen von Konzepten berechnet. Während das Konzept den allgemeinen
Begriff repräsentiert, z. B. ein Haus, das Attribute wie Breite, Länge und Dachfarbe hat,
repräsentiert eine Instanz einen speziellen im Muster gefundenen Begriff, z. B. ein Haus an
bestimmter Stelle mit bestimmter Breite, Länge und Dachfarbe. Jedes Konzept, auch das Zielkonzept,
hat eine zugeordnete Bewertungsfunktion G, mit der die Güte oder Zuverlässigkeit
einer Instanz des Konzepts berechnet werden kann. Die Analyse läuft dann darauf hinaus, die
bestbewertete Instanz des Zielkonzepts zu berechnen, wenn ein bestimmtes Modell und eine
bestimmte initiale Segmentierung gegeben sind, also
B = I ∗ (Cg)
= argmin
{I(Cg)}
G (I(Cg)|M, A) . (1.3.8)
Die Analyse von Mustern ist also ein Optimierungsproblem. Damit ist auch eine formalere Definition
des Begriffs „symbolische Beschreibung“ gegeben. Da I ∗ (Cg) selbst von vorangehenden
Instanzen abhängt, ergibt sich ein Netzwerk von Konzepten (1.2.9). Auf weitere Einzelheiten
wird im Rahmen dieses Buches nicht eingegangen.
Eine weitere Strukturvariante, die in Bild 1.3.6 angedeutet ist, ergibt sich im Falle des aktiven
Eingreifens eines Systems zur Mustererkennung in den Prozess der Aufnahme von Mustern,
indem Aktionen zur Wahl der Kameraparameter, der Parameter von Aktoren und/oder der
Beleuchtungsparameter bestimmt werden. Dieses wird insbesondere für bestimmte Anwendungen
durch aktives Sehen als wichtiger Ansatz verfolgt. In diesem Fall sind die Parameter der
Aufnahmebedingungen ϱ Ξσ in (1.2.4) für jede Aufnahme eines Musters durch eine Steuerungs-