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Objektklassifikation mit Mischverteilungen

  • Conference paper
Mustererkennung 1998

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

  • 123 Accesses

Zusammenfassung

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der Fragestellung, inwieweit ‚konventionelle‘Klassifikatoren aus der statistischen Mustererkennung für die Objektklassifikation in der Bildverarbeitung einsetzbar sind. Dazu wurde ein auf Mischverteilungen basierender Klassifikator implementiert. Zur Merkmalsanalyse wurden die hochdimensionalen Bilddaten geeignet in einen niederdimensionalen Merkmalsraum projiziert. Die Klassifikation der so dimensionsreduzierten Merkmalsvektoren erfolgt über die Bayes’sche Entscheidungsregel. Auf der ‚Chair-Image-Database‘des Max-Planck-Instituts [1] erzielen wir eine Fehlerrate von 0.64%.

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Literatur

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Authors and Affiliations

  1. Lehrstuhl für Informatik VI der RWTH Aachen, Ahornstraße 55, D-52056, Aachen, Germany

    J. Dahmen, K. Beulen & H. Ney

Authors
  1. J. Dahmen
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  2. K. Beulen
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  3. H. Ney
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Editor information

Editors and Affiliations

  1. IPVR - Institute für Parallele und Verteilte Höchstleistungsrechner, Universität Stuttgart, Breitwiesenstrasse 20-22, D-70565, Stuttgart, Germany

    Paul Levi  & Michael Schanz  & 

  2. AEG Sensorsysteme GmbH, Junkerstrasse 2, D-69469, Weinheim, Germany

    Rolf-Jürgen Ahlers

  3. Daimler Benz AG FT3/E, Wilhelm-Runge-Strasse 11, D-89081, Ulm, Germany

    Franz May

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© 1998 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Cite this paper

Dahmen, J., Beulen, K., Ney, H. (1998). Objektklassifikation mit Mischverteilungen. In: Levi, P., Schanz, M., Ahlers, RJ., May, F. (eds) Mustererkennung 1998. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_17

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_17

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-64935-9

  • Online ISBN: 978-3-642-72282-0

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