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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
Fax: +49 721 - 608 45926

Willkommen am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

IES

Prof. Dr.-Ing. J. Beyerer

Aktuell

*Die ASB Vorlesung am Montag 23.12.19 findet nicht statt.

 

Klausur Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

Die schriftliche Prüfung im Fach ASB wird am Montag, 24.02.2020 - 14:00 bis 16:00 Uhr in Hörsaal Gerthsen stattfinden.

Klausur Mensch-Maschine-Wechselwirkung
•    Schriftlich Prüfung: Prüfungsdauer 60 Minuten, Gesamtdauer 90 Minuten
•    Ort: Gaede-Hoersaal
•    Termine:
        o    31. März 2020, 11 Uhr (Anmeldung über Campus-Management bis 24. März)
        o    29. Juli 2020, 11 Uhr (Nachholtermin, Anmeldung über Campus-Management bis 22. Juli)

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.

 
 
Auswahl von robusten Merkmalen gegenüber Rauschen, Translation, Rotation und Skalierung für die Zeichenerkennung
Typ:

Diplomarbeit

Betreuer:

Dipl.-Ing. Martin Grafmüller

Status:

abgeschlossen

Abgabedatum:

August 2010

Hintergrund:

Da auch in der Industrie die Zeichenerkennung immer mehr an Bedeutung gewinnt, steigt das Interesse an so genannten Smart Cameras. Sie ermöglichen es nicht nur Bilder zu erfassen, sondern sie werten diese auch aus. Dazu zählt die Segmentierung der Zeichen, Berechnung von Merkmalen, die Klassifikation und schließlich die Ausgabe des Ergebnisses. Das hat den Vorteil, dass externe Rechnersysteme weitgehend überflüssig werden, was zum einen die Kosten reduziert, aber auch eine Platzersparnis mit sich bringt.

Eine wesentliche Rolle, für die Zeichenerkennung, spielt die Berechnung von Merkmalen oder sogenannten Features, da sie den Berechnungsaufwand für den Klassifikator reduzieren und zudem Störeinflüsse unterdrücken sollen. Als Beispiel wäre hier die Discrete-Cosine-Transform (DCT) zu nennen, die auch sehr erfolgreich in der Bilddatenkompression (JPEG) eingesetzt wird. Dabei ist es von Vorteil, wenn das verwendete Merkmal invariant gegenüber Rauschen, Translation, Rotation und Skalierung ist. Leider ist die DCT hinsichtlich dieser Forderungen völlig ungeeignet, was die Untersuchung weiterer Verfahren notwendig macht. Diese Forderungen an die Merkmale sind wichtig, da sie den Klassifikator "entlasten", d.h. die Klassifikation der Zeichen wird nicht durch diese Veränderungen des Zeichens beeinträchtigt.

Aufgabe:

Um sich einen Überblick über bereits erfolgreich in der Zeichenerkennung eingesetzte Merkmale zu verschaffen, ist zunächst eine gründliche Literaturrecherche erforderlich. Darauf aufbauend sollen diejenigen untersucht werden, die gegenüber Rauschen, Translation, Rotation und Skalierung weitgehend invariant sind. Hinzu kommt die Möglichkeit verschiedene Merkmale zu kombinieren oder zu erweitern, damit das gesamte Merkmal die geforderten Eigenschaften erfüllt. Ziel der Arbeit ist der Vergleich von Merkmalen bezüglich Leistungsfähigkeit und Robustheit in Abhängigkeit von den genannten Einflüssen.
Die daraus gewonnenen Ergebnisse sind in einer schriftlichen Ausarbeitung festzuhalten und in einem Vortrag, hier am IES, vorzustellen.

Was Sie mitbringen sollten:

  • Freude am selbständigen Arbeiten
  • Programmierkenntnisse in C oder MATLAB