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Mustererkennung 1989

11. DAGM-Symposium Hamburg, 2.–4. Oktober 1989 Proceedings

  • Conference proceedings
  • © 1989

Overview

Editors:
  1. Hans Burkhardt

    1. Technische Informatik I, Technische Universität Hamburg-Harburg, Hamburg 90, Deutschland

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  2. Karl Heinz Höhne

    1. Institut für Mathematik und Datenverarbeitung in der Medizin, Universität Hamburg, Hamburg 20, Deutschland

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  3. Bernd Neumann

    1. Fachbereich Informatik, Universität Hamburg, Hamburg 50, Deutschland

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Part of the book series: Informatik-Fachberichte (INFORMATIK, volume 219)

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Table of contents (84 papers)

  1. Front Matter

    Pages I-XIX
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  2. Digitale Geometrie, Morphologie, Topologie

    1. Application of Mathematical Morphology to Machine Vision

      • Hyonam Joo, Robert M Haralick
      Pages 1-27

    2. Objekterkennung durch Monomorphie von Anordnungsgraphen

      • Herbert Müller
      Pages 28-35

    3. Geometrische Transformationen in der Diskreten Ebene

      • Albrecht Hübler
      Pages 36-43

    4. Lage- und skalierungsinvariante Skelette zur robusten Beschreibung und Erkennung binärer Formen

      • Robert Ogniewicz, Olaf Kübler, Fernand Klein, Ulrich Kienholz
      Pages 44-51

    5. Parametrization of the Hough Transform

      • Ulrich Eckhardt, Gerd Maderlechner
      Pages 52-59

    6. Texturanalyse, Fraktale und Scale Space Filtering

      • Uwe Müssigmann
      Pages 60-67

    7. Plakate

      1. Interpretation von Icons auf Topologischen Listen
        • R. Bollhorst, F. Leschonski
        Pages 68-71
      2. Ein neues Verfahren zur Verdünnung von Binärbildern
        • Yu Ji
        Pages 72-76
      3. Intrinsic Topology of Medial Axis
        • Zhangzheng Yu
        Pages 77-81

  3. Dreidimensionale Bildauswertung

    1. Verwendung einer Bildauswertungsmethode für polyedrische Szenen zur Erkennung von Werkstücken aus gebogenem Blech

      • Claus Müller, Susanne Rössle, Hans-Hellmut Nagel
      Pages 82-89

    2. Ein Attributiertes Relaxationsverfahren zur 3D-Lageerkennung von Objekten

      • M. Heuser, C.-E. Liedtke
      Pages 90-97

    3. Adaptive Light Encoding for 3-D-Sensing with Maximum Measurement Efficiency

      • R. Malz
      Pages 98-105

    4. Gewinnung von Oberflächenformen aus einem Grauwertbild durch Shape from Shading

      • Heinz Brünig, Reinhard Prechtel
      Pages 106-113
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Keywords

About this book

Mustererkennung heißt, ähnlich wie bei Sinneswahrnehmungen mit Sensoren Signale aus der technischen Umwelt zu empfangen und mit Hilfe zuvor gelernter Situationen momentane Messungen zu interpretieren und dabei im Hinblick auf neue Eindrücke lernfähig zu sein. Anläßlich des 11. DAGM-Symposiums wurden zu diesem Themenkomplex nahezu 100 Arbeiten eingereicht, von denen 42 Vorträge und 38 Plakatpräsentationen zur Tagung und für dieses Buch ausgewählt wurden. Der Band enthält Aufgabenstellungen, Denkweisen und neuere Forschungsergebnisse aus den Gebieten Mustererkennung, Bildverstehen, Bildfolgen, Wissensverarbeitung und Spracherkennung.

Editors and Affiliations

  • Technische Informatik I, Technische Universität Hamburg-Harburg, Hamburg 90, Deutschland

    Hans Burkhardt

  • Institut für Mathematik und Datenverarbeitung in der Medizin, Universität Hamburg, Hamburg 20, Deutschland

    Karl Heinz Höhne

  • Fachbereich Informatik, Universität Hamburg, Hamburg 50, Deutschland

    Bernd Neumann

Bibliographic Information

  • Book Title: Mustererkennung 1989

  • Book Subtitle: 11. DAGM-Symposium Hamburg, 2.–4. Oktober 1989 Proceedings

  • Editors: Hans Burkhardt, Karl Heinz Höhne, Bernd Neumann

  • Series Title: Informatik-Fachberichte

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-75102-8

  • Publisher: Springer Berlin, Heidelberg

  • eBook Packages: Springer Book Archive

  • Copyright Information: Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1989

  • Softcover ISBN: 978-3-540-51748-1Published: 20 September 1989

  • eBook ISBN: 978-3-642-75102-8Published: 13 March 2013

  • Series ISSN: 0343-3005

  • Edition Number: 1

  • Number of Pages: XIX, 575

  • Number of Illustrations: 142 b/w illustrations

  • Topics: Pattern Recognition, Artificial Intelligence, Complexity, Health Informatics, Computer Appl. in Life Sciences

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