Zusammenfassung
Die Hierarchische Strukturcodierung ist eine kontextunabhängige Transformation für Grauwertbilder. Auf verschiedenen Auflösungsebenen werden Strukturelemente (Kanten-, Linien-, Flächenelemente) detektiert und unter Kontinuitätsprüfung verallgemeinert. Hierbei entsteht eine hierarchische Datenstruktur. Ein wissensbasiertes System zur Analyse komplexer Bildszenen, welches auf dem Hierarchischen Strukturcode (HSC) aufbaut und eine semantische Netzwerkstruktur zur Repräsentation des Wissens verwendet, konnte bereits vorgestellt werden. In diesem Beitrag wird über erste Ergebnisse berichtet, wie der Erwerb von Wissen, der bisher interaktiv erfolgte, durch das Lernen von Strukturbeschreibungen automatisiert werden kann. Hierbei werden zuerst elementare Beschreibungen aus einer Serie von Trainingsbildern bestimmt und generalisiert, die dann durch topologische Untersuchungen zu Substrukturen und Objekten gruppiert werden.
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Literatur
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Mertsching, B., Hartmann, G. (1989). Automatischer Wissenserwerb für ein Bildanalysesystem auf der Basis des Hierarchischen Strukturcodes. In: Burkhardt, H., Höhne, K.H., Neumann, B. (eds) Mustererkennung 1989. Informatik-Fachberichte, vol 219. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-75102-8_49
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