Marcel Häselich

• Das Ziel der Arbeit besteht darin, Dominosteine in 2-D Bildern robust zu erkennen und zu klassifizieren. Als Eingabedaten fungieren alle Arten von Intensitätsbildern, und die Ausgabe besteht aus klassifizierten Dominosteinen. Das Problem, das gelöst werden soll, besteht darin, bei so vielen Dominosteinen wie möglich exakt zu bestimmen, um wlechen Dominstein es sich handelt. Zur Problemlösung werden Modellklassen verwendet, in denen explizites Wissen zur Merkmalsfindung und Objetkerkennung enthalten ist. Dazu wird eine Segmentierung entwickelt, die einem Dominostein ermöglicht, seine Bestandteile im Bild zu lokalisieren. Bei der Zuordnung zwischen den im Bild gefundenen und im Modell vorhandenen Komponenten entstehen mehrere Hypothesen. Um diese zu bewerten, werden unterschiedliche Abstandsfunktionen entwickelt und avaluiert. Für die Zuordnung von Segmentierungs Objekten zu Modellbestandteilene wir die Ungarische Methode verwendet.