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Untersuchung von Eigenwertspektren zur Klassifikation von Bildinformation

Benjamin Berger, Leibniz Universität Hannover, masters thesis
12/2010

Es gibt viele Gr√ľnde Verfahren zu entwickeln, die zu gegebenen Daten Duplikate oder "√§hnliche" Versionen finden k√∂nnen. Die Anwendungen reichen von der Organisation von Datensammlungen √ľber Mustererkennung bis zum Urheberrechtsschutz.

In dieser Arbeit soll ein solches Verfahren f√ľr Bilddaten vorgestellt werden. Bei den bisherigen Verfahren, sofern sie √§hnlich wie das in dieser Arbeit beschriebene die Bilder in Eigenwertprobleme umwandeln und dann die Eigenwertspektren vergleichen, wurde kein Augenmerk darauf gerichtet, inwieweit sich Information √ľber Bildteile, also von Kanten umgrenzte Gebiete einigerma√üen gleichf√∂rmiger Helligkeit, im Eigenwertspektrum unterbringen l√§sst beziehungsweise in einer f√ľr den Ahnlichkeitsvergleich sinnvolllen Weise ber√ľcksichtigen l√§sst. Diese Arbeit ist ein erster Versuch, die Problemstellung des partiellen Matching mit derartigen eigenwertbasierten Methoden anzugehen.

Kontakt: Alexander Vais

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