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Task Specific Description of Visual Color Information

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Farbinformationen zur Objekterkennung verwenden

Algorithmen zur Objekterkennung basieren in der Regel auf Lumineszenzdaten. Informationen zu Farben werden nicht berücksichtigt. EU-geförderte Forscher erzielten wichtige Fortschritte im Hinblick auf die Automatisierung der Farbdeskription bei bestimmten Objektklassen. Die automatische Farbdeskription könnte in vielen Bereichen kommerziell genutzt werden.

Industrielle Technologien

Computern beizubringen, "menschliche" Aufgaben auszuführen, ist in der heutigen Zeit, in der die Automatisierung immer weiter zunimmt und es für viele Vorgänge entscheidend ist, mögliche menschliche Fehler auf ein Minimum zu reduzieren, zu einem wichtigen Thema geworden. Die automatische Farberkennung ist für viele Bereiche von zentraler Bedeutung, z. B. für die Robotik, die Computerspielindustrie und die Fotobearbeitung. EU-geförderte Forscher initiierten das Projekt "Task specific description of visual color information" (TS-VICI). Ziel dieses Projekts war die Entwicklung neuer Methoden zur Integration von Daten zu Farbe und Form in Algorithmen zur Objekterkennung. Die Wissenschaftler arbeiteten an der Entwicklung einer automatisch adaptierbaren Farberkennung. Dazu kombinierten sie fotometrische Invarianten (wiederholbare Merkmale in Bezug auf Veränderungen der Lichtverhältnisse) mit Klassifikationsraten (Unterscheidbarkeit bzw. Nützlichkeit eines Unterscheidungsmerkmals zur Klassifizierung). Außerdem schlugen die Forscher vor, dass die Leistungsfähigkeit des Farbdeskriptors durch Integration aufgaben- oder klassenspezifischer Daten optimiert werden sollte. Farbdeskriptoren helfen z. B. bei der Bestimmung farbinvarianter Objekte wie Flamingos. Bei farbvarianten Objekten wie Autos bietet der Farbdeskriptor keine weiteren Unterscheidungsmerkmale. Aus den Projektergebnissen war ersichtlich, dass durch die Verwendung des Farbdeskriptors zur Bestimmung der Formdeskription bessere Ergebnisse erzielt wurden als durch die Verwendung bestehender Verfahren zur Kombination von Daten zu Farbe und Form. Die Projektresultate umfassten Forschungsergebnisse zur physikalisch realisierbaren Neufärbung von Objekten, die in der Fotobearbeitung, der Werbung oder in Computerspielen eingesetzt werden. Das TS-VICI-Projekt trug erheblich zur Verbesserung von Theorien und Algorithmen im Zusammenhang mit automatischer Bildanalyse und Objekterkennung bei. Diese Erkenntnisse sind besonders wertvoll im Bereich der Robotik, des maschinellen Sehens und der Fotobearbeitung und bieten wichtiges Potenzial zur kommerziellen Nutzung.

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