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Kontakt
Karlsruher Institut für Technologie
Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

Prof. Dr.- Ing. Jürgen Beyerer
c/o Technologiefabrik
Haid-und-Neu-Str. 7
76131 Karlsruhe

Tel:  +49 721 - 608 45910

Willkommen am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

IES

Prof. Dr.-Ing. J. Beyerer

Aktuell

** Prüfungsankündigung Mustererkennung

Bitte finden Sie die Informationen und Sonderregelungen auf der Vorlesungsseite.

 

Neue Vorlesung: Optimierungsverfahren für Maschinelles Lernen und Ingenieurwissenschaften

Die Vorlesung wird im Wintersemester 2020/21 beginnen. Weitere Info finden Sie im Modulhandbuch.

 

** Klausur Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

  • Ort: Audimax
  • Termine: 15. September 2020, 08:00 - 10:00 Uhr
  • Bitte mitbringen: Studierendenausweis, Personalausweis, Alltagsmaske. Es herrscht Maskenpflicht von vor Betreten des Raumes bis zum zugeteilten Platz und vom Verlassen des Platzes bis zum Verlassen des Raumes. Während dem Schreiben der Klausur darf die Maske abgenommen werden.

 

** Klausur Mensch-Maschine-Wechselwirkung

  • Ort: Gerthsen-Hörsaal
  • Termine: 29. Juli 2020, 08:00 - 09:30 Uhr
  • Für die Studierende mit Schreibverlängerung:
    • Ort: Otto-Lehmann-Hörsaal
    • Termine: 29. Juli 2020, 08:00 – 10:30 Uhr
  • Bitte mitbringen: Studierendenausweis, Personalausweis, Alltagsmaske. Es herrscht Maskenpflicht von vor Betreten des Raumes bis zum zugeteilten Platz und vom Verlassen des Platzes bis zum Verlassen des Raumes. Während dem Schreiben der Klausur darf die Maske abgenommen werden.
  • Alle Studierenden, die die Klausur in Mensch-Maschine-Wechselwirkung: Basiswissen schreiben möchten, müssen in den Gerthsen-Hörsaal kommen.
    Eine Studierende mit Schreibverlängerungsgenehmigung wird nach der Begrüßung und der Beantwortung eventueller Fragen in den Otto-Lehmann-Hörsaal begleitet werden.
    Daher die zwei Raumangaben.

 

** Vorlesung Mustererkennung

Der Termin für die zusätzliche virtuelle Sprechstunde mit Prof. Beyerer wurde auf Donnerstag, den 23.07.2020, um 17.00 Uhr verschoben. Eine Beschreibung, wie Sie der virtuellen Sprechstunde beitreten können, finden Sie im ILIAS-Kurs zur Vorlesung.

Sehr geehrte Studierende,

da die Vorlesung Mustererkennung nicht in gewohnter Weise stattfinden kann, haben wir die Aufnahmen der Vorlesung der zurückliegenden Jahre für Sie bereitgestellt. Opencast Informatik KIT - Mustererkennung . Die Folien im pdf-Format finden Sie unter Vorlesung Mustererkennung.

Bis die Vorlesung wieder im Hörsaal stattfinden kann, sollten Sie im Wochenrhythmus die Mitschnitte der einzelnen Vorlesungstermine anschauen/anhören und dann nochmals die Folien gründlich durchschauen, ob Sie auch alles verstanden haben.

Um Verständnisfragen zu klären, werden im zweiwöchigen Rhythmus virtuelle Sprechstunden über Zoom stattfinden. Der erste Termin ist Mittwoch, der 06.05.2020, um 14.00 – 15.30 Uhr. Eine Beschreibung, wie Sie der virtuellen Sprechstunde beitreten können, finden Sie im ILIAS-Kurs zur Vorlesung.

Bitte schauen Sie auch immer wieder nach Neuigkeiten zur Vorlesung Mustererkennung auf dieser Seite.

Probabilistiche Planung

Bitte beachten Sie, dass die Vorlesung Probabilistische Planung nicht länger angeboten wird. Die Unterlagen zur letzten Vorlesungsreihe finden sie hier.

Neue Adresse

Der Lehrstuhl ist an einen neuen Standort in der Technologiefabrik umgezogen.

Lehrbuch zur Mustererkennung

Am 11. Dezember 2017 erschien das Lehrbuch "Beyerer, Richter, Nagel: Pattern Recognition: Introduction, Features, Classifiers and Principles". Weitere Information finden Sie auf der Seite des De Gruyter Verlags.

Vorlesungsangebot
Das Vorlesungsangebot des Lehrstuhls finden Sie hier.

Lehrbuch zur Automatischen Sichtprüfung
Am 30. September 2012 erschien das Lehrbuch "Beyerer, Puente León, Frese: Automatische Sichtprüfung, Grundlagen, Methoden und Praxis der Bildgewinnung und Bildauswertung". Weitere Information finden Sie auf der Lehrbuch-Seite oder auf der Seite vom Springer-Verlag.

Karlsruher Zentrum für Materialsignaturen
Der Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme hat sich mit anderen Instituten des KIT und dem Fraunhofer IOSB zum Karlsruher Zentrum für Materialsignaturen KCM zusammengeschlossen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite des KCM.

Bachelor-, Master-, Studien- und Diplomarbeiten zu vergeben: Weitere Informationen finden Sie hier.

 
 
 
Einsatz des Bayes-Theorems zur Erkennungsunterstützung
Typ:

Diplomarbeit

Links:
Diplomandin:

Susanne Eckel

Betreuer:

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer
Priv.-Doz. Dr. D. Kadelka (Institut für Stochastik)

Status:

abgeschlossen

Abgabedatum:

April 2006

Die präzise Identifizierung von Flugzeugen aus Satellitenbildern ist im Gegensatz zur Identifikation aus dem Luftbild eine schwierige Aufgabe (siehe Abbildung): erstens wegen der geringen Auflösung dieser Bilder, zweitens wegen der hohen Vielfalt an Flugzeugtypen und deren Varianten, die sich oft äußerlich kaum unterscheiden.

 
Abbildung: Verschiedene Flugzeugtypen im Luftbild (links) und im Satellitenbild (rechts).

Automatische Klassifizierungsverfahren der Computer Vision können dabei unterstützen. Meistens grenzen sie aber nur auf eine Teilmenge von Typen ein, die in der Regel noch sehr mächtig ist. Der letzte Identifizierungsschritt ist nach wie vor Menschen vorbehalten. Auch erfahrene Bildanalytiker müssen sich dabei auf Referenzwerke stützen, die meist in Form umfangreicher Objektkataloge vorliegen. Diese Kataloge sind, auch wenn sie in der Regel heute auf dem Rechner verfügbar sind, für eine bildgestützte Identifizierung wenig geeignet. Am Fraunhofer IITB in Karlsruhe wurde deshalb mit dem System MENTOR ein Expertensystem für die Objekterkennung entwickelt, das den Bildanalytiker anhand automatisch als nützlich errechneter Erkennungsmerkmale durch den Identifizierungsprozess zum Ziel leitet. Dieser Ansatz setzt voraus, dass die Referenzdaten im Stammdatensatz exakt eingegeben sind und der Bildanalytiker stets exakte Angaben über seine Beobachtungen im Bild machen kann (z. B. Anzahl und Typ der Triebwerke, Flügelform, Abmessungen). Dies ist jedoch in der Realität nicht immer der Fall.

Ziel der Diplomarbeit ist es, einen Ansatz zur Erkennungsunterstützung zu entwickeln, der die Werte deskriptiver, d. h. durch den Menschen objektiv feststellbarer Merkmale technischer Objekte (hier Flugzeuge) als Wahrscheinlichkeitsverteilungen über Nominal-, Ordinal-, Intervall- oder Verhältnisskalen abbildet und damit Unsicherheiten in den Werten modelliert. Basierend darauf ist die Anwendbarkeit des Bayes-Theorems der bedingten Wahrscheinlichkeiten (in der »Degree-of-belief«-Deutung) zur Eingrenzung der Objekte über ihre Merkmale zu untersuchen. Dabei ist sind die Ergebnisse von [Hurler 2002] zu berücksichtigen. Die im Rahmen der Arbeit erzielten Ergebnisse sind für die Erkennung von Flugzeugen exemplarisch zu implementieren.

Gerne vergeben wir auch Teilaufgaben als Studienarbeit. Auch als studentischer Mitarbeiter sind Sie uns für dieses Themenfeld herzlich willkommen.

Weitere Auskunft erhalten Sie von
Dipl.-Ing. Elisabeth Peinsipp-Byma, Tel. 07 21 -60 91-39 3, peinsipp-byma@iitb.fraunhofer.de.

Literatur: B. Hurler, Kostenoptimale interaktive Objektidentifizierung am Beispiel der Gesteinsbestimmung, Diplomarbeit, Universität Karlsruhe (TH), 2002.