Seminar im WS95/96:
Bildverarbeitung und Neuronale Netze
Fr. 10.15-11.45
L15,16 4.OG Seminarraum

Biologische Grundlagen zu Neuronalen Netzen

• Biologische Neuronen
  Wie sind sie aufgebaut? Wie verarbeiten sie Informationen? Wie werden sie in neuronalen Netzen umgesetzt?
• Kleine Verbände von Nervenzellen
  Wie sind sie aufgebaut? Wie verarbeiten sie Informationen?
• Gehirn des Menschen
  Wie ist es aufgebaut? Wie verarbeitet es Informationen? Gehen Sie ausführlich (!) darauf ein, wie der Mensch sieht!
• Was davon und wie wird dieses biologische Wissen in Neuronalen Netzen umgesetzt?

Vortrag (573976 bytes)von Achim Steinacker am 1.12.95




Feedforward-Netze und ihre Anwendung in der Bildverarbeitung

• Architektur von Perceptron und seiner mehrstufigen Erweiterungen (Feedforward-Netze)
• Welche Klassen von Problemen können sie lösen?
• Lernverfahren (Backpropagation)
• Anwendungen in der Bildverarbeitung (!)

Vortrag (882808 bytes) von Markus Werz am 1.12.95




Lernende Vektorquantisierung (LVQ) und ihre Anwendung in der Bildverarbeitung

• Architektur und Lernverfahren von LVQ
• Welche Klassen von Problemen kann sie lösen?
• Anwendungen in der Bildverarbeitung (!)

Vortrag (148176 bytes) von Gerd Danner am 8.12.95




Neocognitron

• Architektur und Lernverfahren von Neocognitron
• Welche Klassen von Problemen kann es lösen?
• Anwendungen in der Bildverarbeitung (!)

Vortrag (113435 bytes) von Stefan Kuhlins am 8.12.95




Mustererkennung ohne Neuronale Netze

• Was sind Muster? Was sind Muster in der Bildverarbeitung?
• Welche Eigenschaften haben Muster?
  (directionality, periodicity, randomness, roughness, regularity, coarseness, color distribution, contrast and complexity)
• Definieren Sie diese verschiedenen Eigenschaften
• Geben Sie an, wie diese Eigenschaften gemessen werden können! Stellen Sie die Algorithmen vor!

Vortrag (585063 bytes) von Andreas Meißner am 15.12.95

Mustererkennung mit Neuronalen Netzen


Vortrag (258929 bytes) von Patrick Seifried am 15.12.95




Einsatz der Farbe zum Segmentieren, Indizieren und Abfragen

• Farbräume und Farbwahrnehmung
• Farbeinsatz zur Segmentierung
• Farbeinsatz zum Indizieren und Abfragen

Vortrag (88124 bytes) von Martin Karsten am 12.1.96




Erkennung einzelner Personen in Bildern und Filmen

• Personen können anhand der Gesichter, der Gangart und anderer Eigenschaften erkannt werden. Stellen Sie die verschiedenen Ansätze vor. Gehen Sie sowohl auf konventionelle wie NN-Ansätze ein!

Vortrag (657591 bytes) von Daniel Hansch am 12.1.96




Videoanalyse-Systeme

• Welche Videoanalyse-Systeme gibt es? Stellen Sie sie vor und geben Sie an, nach welchen Prinzipien sie arbeiten.
  z.B. PowerTools, MoCA Workbench, MIT Football System, ...

Vortrag (82610 bytes) von Dennis Maier am 19.1.96




Image and Video Retrieval Systems

• Welche Image and Video Retrieval Systeme gibt es? Stellen Sie sie vor und geben Sie an, nach welchen Prinzipien sie arbeiten.
  z.B. PowerTools, MovEase, Media Stream, PICQUERY, QBIC, ...
  

Vortrag (1179722 bytes) von Peter Krüger am 19.1.96