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Begriffliche Situationsanalyse aus Videodaten bei unvollständiger und fehlerhafter Information

Münch, David

Abstract:
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Erkennung komplexer Situationen in Bildfolgen im Videoüberwachungskontext. Bei der Behandlung von Daten aus natürlichen Umgebungen ergeben sich Schwierigkeiten. Diese Arbeit erweitert dazu den verwendeten Formalismus um die Behandlung von Unschärfe, fehlender Information und Komplexität, zeigt die Robustheit der Situationserkennung bei natürlichen Szenarien und stellt die generische Anwendbarkeit auch über Diskursbereichsgrenzen hinaus heraus.

Abstract (englisch):
This work addresses the automatic detection of complex situations in image sequences in the video surveillance context. There are difficulties when dealing with data from natural environments. This work expands the formalism of FMTHL and SGTs to deal with erroneous, missing, and noisy data and complexity, demonstrates the robustness of situational recognition in natural scenarios, and expands generic applicability beyond discourse boundaries.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000066975
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2017
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0644-7
ISSN: 1863-6489
urn:nbn:de:0072-669756
KITopen-ID: 1000066975
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XVII, 241 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 32
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 31.01.2017
Referent/Betreuer Prof. R. Stiefelhagen
Schlagwörter Situationsanalyse, Kognitives Sichtsystem, situation recognition, cognitive vision system
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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