Modelle und Strukturen

Inhaltsverzeichnis

• Sprache.
• Automatische Erkennung zusammenhängend gesprochener Sprache.
• A Data Driven Parsing Strategy for a Transition Network Grammar Model.
• Mustererkennung im Bereich der inhaltlichen Erschließung von Texten.
• Industrie-Szenen.
• Ein Simulationsmodell zur Klassifikation binär modulierter Signale.
• Ein sequentiell arbeitendes Mustererkennungssystem mit Bezugsmodell.
• Automatische Analyse von Binärbildern aufgrund relationaler Modelle.
• Hierarchische Kombination eines strukturellen und numerischen Verfahrens zur Erkennung und Lagebestimmung überlappender Werkstücke.
• Bildfolgen.
• Untersuchung von Verschiebungsvektorfeidern in Bildfolgen.
• Zur Reproduzierbarkeit von markanten Bildpunkten bei der Auswertung von Realwelt-Bildfolgen.
• Restauration von G-efäß-Darstellungen in der intravenösen Angiographie.
• Quantitative Auswertung parametrischer Herzszintigramme — Vergleich mit laevokardiographischen und koronarangiographischen Befunden.
• 3D-Szenen.
• 3D-Information aus mehrfachen Ansichten.
• Modeling 3-D Structure.
• Stochastic Labeling Techniques for Recognition of Partially Visible 2-D und 3-D Objects.
• Klassifikation und räumliche Lagebestimmung von Objekten aus 3-D Rasterbildern.
• Zur Ermittlung gekrümmter Oberflächen bewegter Objekte aus Bildfolgen.
• Relationale Beschreibung.
• x00C4; hnlichkeitsmaße für hierarchisch aufgebaute Strukturen und ihre Anwendung in der Mustererkennung.
• Hierarchische Darstellung von Grautonbildern mit stufenweiser Annäherung durch Konvexmuster.
• Entwurf eines Datenbanksystems zur Unterstützung der Analyse von Bildfolgen.
• Automatische Darstellung und Interpretation von Linien- und Kantenstrukturen in Digitalbildern.
• Model Guided Image Analysis.
• Kartographie.
• Integration von Multi-Sensor Bilddaten und kartographischenDatenbanken.
• Organisation kartographischer Daten zur kenntnisgestützten Bildanalyse.
• Lokalisierung von durch Zeichnungen beschriebenen Strukturen in Bildern.
• Tomographie.
• Fehler linearer Rekonstruktionsverfahren der Computertomographie unter der Annahme eines statistischen Objektmodells.
• Seven Pinhole Computer Tomography. A Geometrical-Optical Approach.
• Modellgestützte Analyse von kranialen Computer-Tomogrammen.
• Modelle zur automatischen Befundung medizinischer Präparate.
• Strukturerkennung in gestörten Signalen mit Hilfe von Korrelationsverfahren.
• Lokale Leistungsspektren als Segmentierungshilfe.
• Ein iteratives Regionenwachstums-Verfahren mit flexibler Datenstruktur zur Segmentierung cytologischer Bilder.
• Medizin II.
• Detektion homogener Bildregionen mit Hilfe histogrammadaptiver Quantisierung.
• Adaptive Verarbeitung von visuell evozierten EEG-Potentialen.
• Merkmalsreduzierung mit Pourier-Deskriptoren bei elektrischen Potentialkarten des Herzens.
• Syntaktische Beschreibung.
• Ein mehrstufiges linguistisches Modell zur Erkennung von Linienmustern.
• Programmierte Graph-Grammatiken zur Repräsentierung des a priori Wissens für die Interpretation von Linienzeichnungen.
• Syntactic Models for Image Analysis.
• Systeme.
• Bausteine für ein Bilddeutungssystem.
• IPA — Ein Programmsystem zur interaktiven Mustererkennung.
• Texturanalyseverfahren zur Fehlermessung bei Glasbehältern.
• Ein Echtzeitsystem zur automatischen EEG-Schlafstadienklassifikation.
• Linien und Kanten.
• Skelettierung von Grautonlinienbildern.
• Konturbestimmung in Bildern mit dynamischer Programmierung.
• Automatische Erfassung von Leiterplattenzeichnungen.
• Dominante und Detailstrukturen in Bildgraphen für Binärbilder von Linienzeichnungen.
• Ein rekursives Linien- undKantendetektionsverfahren.
• Textur.
• Klassifikation von Bilddaten durch statistische und strukturelle Texturanalyse.
• Forensische Schreibererkennung mit Merkmalen aus einem regionalen Texturmodell.
• Merkmale für die Segmentation von Dokumenten zur automatischen Textverarbeitung.
• Yorverarbeitung von Bilddaten durch ein Augenmodell.
• Ein paralleler Algorithmus für die zweidimensionale Hadamard-Transformation.
• Modellbildung des menschlichen visuellen Systems.
• Hybride optisch-digitale Bildverarbeitung zur lageinvarianten Mustererkennung.
• Bilderzeugende Sensorsysteme für die Zielakquisition und Lenkung von Flugkörpern.
• Anwendung von Mustererkennungsmethoden in einem integrierten DB/IBS zur Konvertierung von Informationsstrukturen.
• Einflüsse der Digitalisierung auf bildanalytische Merkmale.
• Eine Methode zur automatischen Beseitigung des Bildrauschens.
• IPA — ein Programmsystem zur interaktiven Mustererkennung.
• Größenunabhängige Segmentierung von Textzeilen für Anwendungen im Büro.