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Klassifikation von Mustern

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440 KAPITEL 4. NUMERISCHE KLASSIFIKATION (VK.2.3.3, 07.09.2005)<br />

rag replacements<br />

cm<br />

Aκ<br />

θint<br />

cm,θint<br />

θext<br />

cm,θext<br />

Aκ(ξ)<br />

Bild 4.9.3: An das Objekt angepasstes Objektfenster mit konstanter Form und Größe für Bewegungen<br />

in der Bildebene und variabler Form und Größe für Bewegungen aus der Bildebene<br />

heraus<br />

Zur Abkürzung wird für diesen Ausdruck auch geschrieben<br />

p( C |Ωκ) =<br />

=<br />

<br />

p CA|aκ, R, t<br />

<br />

N (c|xm, {aκ,m,ν,r, σκ,m,ν}, θy,ext, (θz, tx, ty)int) .<br />

xm∈A<br />

(4.9.20)<br />

Mit der Bezeichnung CA wird zum Ausdruck gebracht, dass lokale Merkmale nur im Objektfenster<br />

A berechnet werden; die klassenspezifischen Parameter sind in aκ = {aκ,m,ν,r, σκ,m,ν}<br />

zusammengefasst; die Lageparameter sind in Rotations- und Translationsparameter R und t<br />

bzw. in externe und interne Parameter θy,ext und (θz, tx, ty)int getrennt. Zur Schätzung der Parameter<br />

wird auf die in Abschnitt 4.11 zitierte Literatur verwiesen.<br />

In (4.9.20) wird das Produkt über die NA Normalverteilungen der Merkmalsvektoren im<br />

Objektfenster A gebildet. Wie Bild 4.9.3 zeigt, ist die Zahl NA i. Allg. nicht konstant, sondern<br />

<strong>von</strong> den externen Parametern und damit <strong>von</strong> der Klasse abhängig; statt NA ist also eine klassenspezifische<br />

Zahl NAκ zu verwenden. Daher ist eine Normierung der Wahrscheinlichkeiten<br />

zur Berücksichtigung der nicht konstanten Zahl <strong>von</strong> Merkmalsvektoren zweckmäßig. In experimentellen<br />

Untersuchungen hat sich das geometrische Mittel als geeignet erwiesen, sodass statt<br />

(4.9.20) der Ausdruck<br />

pgm( C |Ωκ) = NAκ<br />

<br />

zur <strong>Klassifikation</strong> verwendet wird.<br />

Ermittlung des Objektfensters<br />

p<br />

<br />

CAκ |aκ, R, t<br />

(4.9.21)<br />

Insbesondere zur Erfassung externer Transformationen ist ein Objektfenster konstanter Größe<br />

weniger geeignet, da sich die Objektgröße bei Bewegungen aus der Bildebene heraus stark verändern<br />

kann und damit viele Merkmale berechnet würden, die nicht zum Objekt gehören. Das<br />

reduziert die Erkennungsrate. Daher wird ein Objektfenster eingeführt, das an die Objektgröße<br />

angepasst wird, wie es Bild 4.9.3 zeigt.<br />

Bei internen Transformationen bleibt die Größe des Objektfensters konstant bei externen<br />

wird sie durch eine Funktion ξm(θext) angepasst, indem jeder Merkmalsvektor cm entweder<br />

dem Objekt oder dem Hintergrund zugewiesen wird. Mit Basisfunktionen ϕξ(θext) wird die

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