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Bildkategorisierung anhand von Farb- und Texturmerkmalen

Name: Thomas Pönitz Art: Praktikumsendbericht

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When Mar 11, 2008
from 04:00 pm to 04:30 pm
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Name: Thomas Pönitz


Art: Praktikumsendbericht

Titel: Bildkategorisierung anhand von Farb- und Texturmerkmalen

Abstrakt:
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Eignung von Farb- und Texturmerkmalen für die visuelle Kategorisierung von Bildern anhand eines bestimmten Bildersets festzustellen. Als Methode wurde dafür der Bag of Keypoints Ansatz gewählt. Diese Methode basiert auf der Erstellung eines visuellen Vokabulars und der Zuordnung von image patches zu dessen Elementen anhand ihrer Merkmale. Die Häufigkeiten der auftretenden Vokabeln bilden den feature vector eines Bildes. Für die Kategorisierung wurden support vector machines gewählt. Als Merkmale dienen Farb- und Texturhistogramme in Kombination, sowie SIFT features als Vergleichsmöglichkeit. Für die Experimente wurden zwei region detectors verwendet (MSER und Hessian-Affine). Zuletzt werden Ergebnisse für ein Bilderset mit 5 verschiedenen Tierkategorien präsentiert. Anhand dieser Ergebnisse zeigt sich eine Überlegenheit von Farb- und Texturmerkmalen gegenüber SIFT features bei spezifischen Bildersets.
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