Download e-book for kindle: Mustererkennung 1999: 21. DAGM-Symposium Bonn, 15.–17. by Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander (auth.),

By Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander (auth.), Wolfgang Förstner, Joachim M. Buhmann, Annett Faber, Petko Faber (eds.)

Die DAGM '99 steht unter dem Thema "Interpretation natürlicher Szenen: Von der medizinischen Bildverarbeitung bis zur Fernerkundung". Dieses Motto greift aktuelle Entwicklungen in der Mustererkennung auf, intelligente Datenanalyse für große Datensätze zu betreiben und damit der Wissensgesellschaft neuartige Analysewerkzeuge für natürliche Szenen, aber auch für Data Mining zur Verfügung zu stellen.
Im Tagungsband finden sich sowohl neue Entwicklungen auf dem Gebiet der Grundlagenforschung als auch interessante Anwendungen aus allen Bereichen der Mustererkennung wieder, wobei neben der Sprachverarbeitung vor allem Beiträge zu statistischen Verfahren, zur examine von Bildfolgen und zur Rekonstruktion der 3D-Geometrie aus Bildern dominieren.

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Gesenkschmieden by Dr.-Ing. Kurt Lange, Dr.-Ing. Heinz Meyer-Nolkemper (auth.) PDF

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Markov localization uses only dead reckoning measurements a and environment measurements 0; it ignores detections r. In the absence of detections (or similar information that ties the position of one robot to another), information gathered at different platforms cannot be integrated. e. independently of all others. The key idea of Markov localization is that each robot maintains a belief over its position. Let Bel~) (L) denote the belief of the n-th robot at time t. Here L denotes the random variable representing the robot position (we will use the terms position and location interchangeably), which is typically a three-dimensional value composed of a robot's x-y position and its orientation ().

5° (0° to 15° ). A point light source made the same circular movement 45° ahead of the observer but at a constant declination angle of 45° . 6. An example of the variation within one class is given in Fig. 3. From all images, 5 x 5 histograms (see Sect. 2 and Fig. 2) were concatenated into a feature vector. t f • .... r. 0 , '0'0 '- .. " I I " I . t . • • . ':0':0 .. ,,~u, . I. ". ltllr l I I :, • • ,U ,UII . , II . • • •, If :: :[] OJ:,, '[J'D]' n l li l l . ". • • • I " ... , , , . '''UIUI I I I I ..

The results given in Table 1 show a very stable hierarchy across different cross-validation runs. Confidence factors were calculated. Depending on the requested confidence, the classification result could either be a class label or a confusion class. If a threshold depending on the class probability (in this case 213 for uniform distributed data) is used, a decision criterion would be available. If 2 213 34 is selected as a threshold, in Fig. 7 the result would be bottle 3. In case of a threshold of 3 213 it would be bottle.

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