Feature selection and information fusion in hierarchical neural networks for iterative 3D-object recognition [Elektronische Ressource] / vorgelegt von Rebecca Fay

Universit¨at UlmFakult¨at fur¨ Ingenieurwissenschaftenund InformatikInstitut fur¨ NeuroinformatikDirektor: Prof. Dr. Gun¨ ther PalmFeature Selection and Information Fusionin Hierarchical Neural Networksfor Iterative 3D-Object RecognitionDissertation zur Erlangung des DoktorgradesDoktor der Naturwissenschaften (Dr. rer. nat.)der Fakult¨at fur¨ Ingenieurwissenschaften und Informatikder Universit¨at Ulmvorgelegt vonRebecca Fayaus LichUlm 2007Amtierender Dekan der Fakult at fur Ingenieurwissenschaften und Informatik:Prof. Dr. Helmut PartschGutachter: Prof. Dr. Gun ther Palmhter: Prof. Dr. Heiko NeumannGutachter: Prof. Dr. Friedrich W. von HenkeTag der Promotion: 20. Juli 2007to my familyiZusammenfassungDie zuverl¨assige Erkennung von dreidimensionalen Objekten anhand von zweidi-mensionalen Kamerabildern stellt immer noch ein großes Problem der Bildver-arbeitung sowie der kunstlic¨ hen Intelligenz dar. Hierfur¨ existiert eine Vielzahlvon Ans¨atzen, die jedoch im Allgemeinen weder die grundlegende hierarchischeNatur von Klassifikationsproblemen ausnutzen noch das Hinzulernen neuer Ob-jekte w¨ahrend der Erkundungsphase erm¨oglichen.BeiObjekterkennungsaufgabenhandeltessichimAllgemeinenumMulti-Klassen-probleme, bei der die Anzahl der Klassen deutlich gr¨oßer als zwei ist.