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Ansätze zur lokalen Bayes’schen Fusion von Informationsbeiträgen heterogener Quellen

Sander, Jennifer

Abstract:

Die Lösung diverser Aufgaben profitiert von der Informationsfusion oder setzt sie sogar voraus. Die Bayes’sche Fusionsmethodik ist anschaulich, fundiert und erfüllt die essentiellen Anforderungen an eine sinnvolle Methodik auch zur Fusion der Beiträge heterogener Informationsquellen. In vielen praktisch relevanten Aufgaben verursachen Bayes’sche Verfahren hohen, oft nicht tragbaren Aufwand. In der Arbeit werden neuartige Ansätze zur Bewältigung Bayes’scher Fusion formuliert und untersucht.

Abstract (englisch):

The solution of various tasks benefits from information fusion or even requires it. The Bayesian fusion methodology is clear, well-founded and fulfills the essential requirements for a meaningful methodology also for fusing the contributions of heterogeneous information sources. In many practically relevant tasks, Bayesian methods cause high, often unacceptable effort. In the work, novel approaches to cope with Bayesian fusion in such situations are formulated and investigated.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000125447
Veröffentlicht am 04.05.2021
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Fakultät für Informatik – Lehrstuhl IES Beyerer: Interaktive Echtzeitsysteme (Lehrstuhl IES Beyerer: Interaktive Echtzeitsysteme)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 04.05.2021
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1062-8
ISSN: 1863-6489
KITopen-ID: 1000125447
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XX, 302 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 47
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Fakultät für Informatik – Lehrstuhl IES Beyerer: Interaktive Echtzeitsysteme (Lehrstuhl IES Beyerer: Interaktive Echtzeitsysteme)
Prüfungsdatum 24.06.2020
Schlagwörter Informationsfusion; heterogene Informationsquellen; Bayes’sche Theorie; Prinzip der Maximalen Entropie; Unsicherheit, information fusion; heterogeneous information sources; Bayesian theory; Maximum Entropy principle; uncertainty
Referent/Betreuer Beyerer, J.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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