COMET-Projekt iKM

Wissensextraktion aus visuellen Mustererkennungssystemen mit dem Ziel der schnelleren Anpassung an neue und geänderte Szenarien

Ziele / Forschungsthemen

Forschungsthemen in diesem Projekt leiten sich von Anwendungsfällen wie Verkehrsüberwachung, Beobachtung von Sportlern im Freien und änlichen Szenarien ab. Diese Szenareien sind gekennzeichnet durch eine hohe Variabilität, verursacht durch z.B. unterschiedliche Wetterbedingungen und daraus resultierenden unterschiedlichen Lichtvehältnissen, veränderliche Hintergrundcharakterstiken, etc.
Ziele sind unter anderem die

  • Reduktion des Trainingsaufwandes durch die Erstellung und Kalibrierung virtueller Referenzdaten aus ähnlichen Szenarios,
  • verbesserte Robustheit der Mustererkennungssysteme durch Verwendung einer verbesserten Trainingsdatenbank,
  • Entwicklung eines Ansatzs zur Erstellung einer Hierarchie von höherrangigen Konzepten von Bildeigenschaften, sowie
  • Entwurf und Optimierung verschiedener Lernansätze (machine, deep learning).

Methoden / Software / Proof of Concepts

Fördergeber

Das Projekt wird im Rahmen von COMET – Competence Centers for Excellent Technologies durch BMK, BMDW, Land Oberösterreich und den wissenschaftlichen Partnern des SCCH gefördert. Das Programm COMET wird durch die FFG abgewickelt.

Kontakt

Thomas Hoch

Hoch Thomas

Researcher Knowledge-Based Vision Systems
Telefon: +43 50 343 831

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