Klassifikation von Bildsequenzen

Stefan Nölle, Leibniz Universität Hannover, diploma thesis
06/1999

In der heutigen "Multimediawelt" werden die Eingabemedien zunehmend optisch und akustisch unterstützt. Z.B. gibt es in der Textverarbeitung Verfahren zur Erkennung von diktierten Worten anhand von akustischen Signalen. Interessant ist hierbei die Frage, in wieweit eine Worterkennung allein auf der Grundlage von optischen Informationen realisiert werden kann. Dies führt dann zum Erkennen von Bewegungsabläufen in Bildsequenzen. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Verfahren aus der Mustererkennung zum Klassifizieren von Formen in Bildern auf ein Klassifizieren von Bewegungen in Bildsequenzen zu erweitern. Neben verschiedenen Erweiterungskonzepten wird das Verfahren zum besseren Verständnis zusätzlich geometrisch betrachtet.

Kontakt: Franz-Erich Wolter