Untersuchung von Eigenwertspektren zur Klassifikation von Bildinformation

Benjamin Berger, Leibniz Universität Hannover, Masterarbeit
12/2010

Es gibt viele Gründe Verfahren zu entwickeln, die zu gegebenen Daten Duplikate oder "ähnliche" Versionen finden können. Die Anwendungen reichen von der Organisation von Datensammlungen über Mustererkennung bis zum Urheberrechtsschutz.

In dieser Arbeit soll ein solches Verfahren für Bilddaten vorgestellt werden. Bei den bisherigen Verfahren, sofern sie ähnlich wie das in dieser Arbeit beschriebene die Bilder in Eigenwertprobleme umwandeln und dann die Eigenwertspektren vergleichen, wurde kein Augenmerk darauf gerichtet, inwieweit sich Information über Bildteile, also von Kanten umgrenzte Gebiete einigermaßen gleichförmiger Helligkeit, im Eigenwertspektrum unterbringen lässt beziehungsweise in einer für den Ahnlichkeitsvergleich sinnvolllen Weise berücksichtigen lässt. Diese Arbeit ist ein erster Versuch, die Problemstellung des partiellen Matching mit derartigen eigenwertbasierten Methoden anzugehen.

Kontakt: Alexander Vais