Salienz-basiertes Bildmatching für mobile Systeme

• Antragstellerin: Professorin Dr. Simone Frintrop
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2008 bis 2015
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 96642244

In dem vorgestellten Projekt soll ein kognitives Framework erstellt werden, das die Salienz (Auffälligkeit) von Bildregionen bestimmt und diese nutzt, um eine stabile und robuste Wiedererkennung von bekannten Regionen, Plätzen und Objekten zu ermöglichen. Ein solches Erkennungssystem ist speziell von Interesse für mobile Systeme wie Roboter oder handgeführte Kameras, da viele existierende Ansätze zu zeit- und speicheraufwändig für eine online-Verarbeitung der Daten sind. Das Framework soll auf der biologisch motivierten Detektion salienter Bereichen beruhen, die aufgrund ihrer Auffälligkeit eine hohe Wiedererkennungswahrscheinlichkeit haben. Hier soll untersucht werden, wie Auffälligkeit und Auftretenswahrscheinlichkeit zusammenhängen und wie diese Konzepte in einem gemeinsamen Framework zur kognitiven Wahrnehmung integriert werden können. Verbessert werden soll das System durch aktive Kamerasteuerung, indem der Ansatz zu einem entscheidungstheoretischen Framework erweitert wird. Entscheidungen zur Steuerung der Kamera sollen dabei auf der Wiedererkennungswahrscheinlichkeit einer visuellen Landmarke und dem erwarteten Informationsgewinn bei Wiedererkennung der Landmarke basieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen