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Komponentenorientiertes Konzept zur Nutzung von Modellen und Wissen bei der Objektwiedererkennung in Bildern und Bildfolgen

Fachliche Zuordnung Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Förderung Förderung von 2008 bis 2012
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 55375730
 
Erstellungsjahr 2012

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Ziel des Projekts STOR war die Entwicklung eines Komponentenorientierten Konzepts zur Nutzung von Modellen und Wissen bei der Objektwiedererkennung in Bildern und Bildfolgen. Ein solches Konzept soll es einem Forscher ermöglichen, schnell, einfach und mit hoher Wiederverwendungsrate Experimente durchzuführen, um neue Verfahren zur Objektwiedererkennung entwickeln, testen und evaluieren zu können. Im Teilprojekt STOR-ST wurden die softwaretechnischen Aspekte eines solchen Ansatzes bearbeitet. Um eine nachhaltige Fortentwicklung der entwickelten Konzepte und der zugehörigen Software zu gewährleisten, wurden zuerst die für die Domäne der Bildvearbeitung relevanten Konzepte in Form eines Glossars und die bekannten Verfahren in Form eines Operatorkatalogs erfasst, die zusammen eine Taxonomie für die Modelle und die Komponenten ergaben. Zur Modellierung sowohl der aus Bildern extrahierten Information (Bildmodelle) als auch der durch die Bilder darstellbaren Objekte (Objektmodelle) wurde ein Referenzschema entwickelt, das als Metamodell in homogener Form alle relevanten Modellelemente erfasst. Das anwendungsspezifische Wissen kann durch zusätzliche Semantikpakete ergänzt werden. Durch dieses Schema wurde eine Standardisierung für zu erstellende Bild- bzw. Objekt-Modelle für hierauf arbeitenden Komponenten erreicht. Gleichzeitig stellt es eine Spezifikation der Repräsentation der Modelle durch Graphen dar. Dieses Referenzschema ist auch geeignet, als normierte Darstellung für Modelle aus Bildverarbeitung, Computergraphik und Geoinformatik zu dienen und ermöglicht die Interoperabilität mit Beschreibungsformaten existierender Werkzeuge, beispielsweise aus der Geoinformatik. Die verarbeitenden Komponenten wurden aufbauend auf dem Ansatz der Java-Beansals Strategieobjekte mit definierten Daten- und Benutzungsschnittstellen definiert, die gemäß der Taxonomie selbstauskunftsfähig sind. Hiermit ergab sich eine Standardform von Softwarebausteinen, die ein hohe Kombinationsfähigkeit haben und somit eine hohe Wiederverwendung erwarten lassen. In Fallstudien zur Erkennung flacher Objekte (Dominosteine, Pokerkarten, Flaggen) und zur Aufbereitung drei-dimensionaler urbaner Objekte wurden diese Ansätze eingesetzt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • Graph-based urban object model processing. In Uwe Stilla, Franz Rottensteiner, and Nicolas Paparoditis, editors, Object Extraction for 3D City Models, Road Databases and Traffic Monitoring - Concepts, Algorithms and Evaluation (CMRT), volume XXXVIII, pages 115 – 120, Paris, France, Europe, 2009. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing
    Kerstin Falkowski and Jürgen Ebert
  • Semi-automatic generation of full CityGML models from images. In Wolfgang Reinhardt, Antonio Kruger, and Manfred Ehlers, editors, Geoinformatik 2009, pages 101–110. Akademische Verlagsgesellschaft AKA, 2009
    Kerstin Falkowski, Jürgen Ebert, Peter Decker, Stefan Wirtz, and Dietrich Paulus
  • A reference schema for interoperability between geo data and 3d models. In Angela Schwering, Edzer Pebesma, and Kai Behncke, editors, Geoinformatik 2011, Heidelberg, 2011. Akademische Verlagsgesellschaft AKA
    Kerstin Falkowski and Jürgen Ebert
 
 

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