Untersuchungen zur Objektklassikation in digitalen Bildfolgen des Straÿenverkehrs

Kurzfassung

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung verschiedener Ansätze zur Klassifikation von Verkehrsobjekten in Bildfolgen aus Verkehrsvideos und die Implementierung ausgewählter Verfahren. Der Prozess der Objektklassifikation als Ganzes wird grob skizziert und die einzelnen Arbeitsschritte Merkmalsbestimmung, Merkmalsdeskription sowie Klassifikation geschildert. Der Stand der Technik wird auf Basis einer Literaturrecherche dargelegt. Verfahren der Merkmalsdeskription, die hierbei zur Anwendung kamen, werden vorgestellt. Basierend auf den Erkenntnissen der Literaturrecherche werden Fourier Deskriptoren für die Merkmalsbeschreibung und zwei Clusteringverfahren sowie drei Klassifikationsverfahren (MDC, k-NN, SVM) ausgewählt. Grundlegende Verfahren, auf die sich die Arbeit stützt, wie z.B. die Fourier Transformation, werden erläutert. Die ausgewählten Verfahren werden in Matlab implementiert und ihre Leistungsfähigkeit sowie ihr Potential durch Experimente abgeschätzt. Als Datenbasis für die Experimente dienen 1.757 Objektkonturen, die aus Bildfolgen realer Verkehrsszenen extrahiert und von Hand vorklassifiziert (annotiert) wurden.