Objekterkennung und Bayes Flashcards
1
Q
Computer Grafik
A
Ezeugung, Manipulation und Darstellung von visuellen Inhalten
2
Q
Computer Vision
A
Aufnahme, Verarbeitung und Interpretation von visuellen Informationen
3
Q
Lochkamera
A
4
Q
Erkennung
A
-Schwierigkeit des Erkennens
-Rolle des Zusammenhangs
-Beschreibung
.Lokale Beschreibung:Mrekmale
.Globale Anordnung der lokalen Merkmale
5
Q
Bayes Entscheidungstheorie
A
klausuren
6
Q
Ziel
A
Wahrscheinlichkeit der Fehlklassifikation eliminieren
Entscheiden Ck wenn:
P(Ck|x) > P(Cj|x) fur alle j != k*
oder p(x|Ck)p(Ck) > p(x|Cj)P(Cj) fur alle j !=k
7
Q
Verwendung von d Merkmalen(Naiver Bayes Klassifikator)
A
Annahme : alle Merkmale Xi sind statistisch unabhangigg(oft nicht gegeben)
P(Ck|x1,..,xd) =
8
Q
Appearance Based methods
A
- Repräsentation des Objekts
‣ Lokale Merkmale
‣ Globale Anordnung der Merkmale - Trainingsdaten
‣ Positive und negative Beispiele - Klassifikator und Lernmethode
9
Q
Erkennungsarten
A
- Verifikation
‣ Nachweis, dass ein vermuteter oder behaupteter Sachverhalt wahr ist - Identifikation
‣ Vorgang, dass die Identität einer Person festgestellt wird
