Vordergrund-Hintergrund-Separierung in unbekannten Indoor-Umgebungen

Die Erkennung von Objekten in Bildern ist für die Robotik und viele andere intelligente Systeme (wie etwa Fahrassistenzsysteme) unerlässlich. Einen wichtigen Stellenwert hat hierbei aber auch die Erkundung bisher unbekannter Objekte und die Erkennung von Gemeinsamkeiten mit bereits bekannten Objekten. Daraus ergibt sich jedoch das Problem, dass die Anforderungen an eine Bildverarbeitung, die den Bedingungen eines solchen Wahrnehmungs-Handlungs-Systems entspricht, in gewisser Weise einander entgegengesetzt sind. Zum einen ist es wichtig, dass die Bildverarbeitung die Aufgabe erfüllt, Objekte zuverlässig zu erkennen, die dem Roboter bereits bekannt sind. Zum anderen soll die Bildverarbeitung es dem Roboter aber auch ermöglichen, noch völlig unbekannte Objekte in seiner Umgebung wahrzunehmen und in den Wahrnehmungs-Handlungs-Zyklus einzubinden. Diese Arbeit hat daher das Ziel, ein Verfahren vorzustellen, das eine leistungsfähige Vordergrund-Hintergrund-Separierung von Bildern ermöglicht und Bildregionen, die Objekte enthalten, zuverlässig findet.

Autorentext
Nils Kurowsky studierte an der Universität Duisburg-Essen Informatik und erwarb mit dieser Arbeit den Master of Science. Aktuell ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Duisburg-Essen in der Entwicklung von E-Learning-Tools sowie in der Betreuung der Umsetzung von E-Learning-Projekten tätig.

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