Mustererkennung 1997: 19. DAGM-Symposium Braunschweig, 15.17. September 1997 [Paperback]

Eingeladene Vortr?ge.- Image Structure.- Prosodische Information: Begriffsbestimmung und Nutzen f?r das Sprachverstehen.- Segmentierung und Invarianten.- Ein Farbkovarianzmodell zur Analyse und Synthese von Farbtexturen.- Regionensegmentierung von Farbbildfolgen.- Orientierungs- und skalierungsinvariante Erkennung von Objekten in komplexen Szenen.- Rotations- und skaleninvariante Textursegmentierung mit Mehrkanalfilterung.- Lageinvariante Erkennung von konturierten 3D-Objekten.- Klassifikation und Neuronale Netze.- Detektion von Fingerspitzen in Videobildern.- Echtzeitf?hige Videosequenzerkennung mit statistischen Verfahren.- Farb- und strukturbasierte neuronale Verfahren zur Lokalisierung von Gesichtern in Real-World-Szenen.- Ein lokal und global trainiertes neuronales Netz f?r Aufgaben der Mustererkennung.- A Feature Map Approach to Real-Time 3-D Object Pose Estimation from Single 2-D Perspective Views.- Schritthaltende hybride Objektdetektion.- Grundlegende Konzepte.- Zur automatischen Modellwahl bei der Kalibrierung von CCD-Kameras.- On the Computation of Visual Events in Aspect Graph Generation.- What can Grassmann, Hamilton and Clifford tell us about Computer Vision and Robotics.- Aktives Sehen und Objektverfolgung.- Sensor Based View Planning Using Vague Scene Representation.- A 3D Object Recognition System with Decision Reasoning under Uncertainty.- Ein echtzeitf?higes System zur Erkennung der Blickrichtung des menschlichen Auges.- A Tensor Approach for Precise Computation of Dense Displacement Vector Fields.- COBOLT: Ein System zur datengetriebenen Verfolgung bewegter Objekte in Echtzeit.- 3D Akquisition und Analyse.- 3D Formrekonstruktion an der Aufl?sungsgrenze konfokaler Laserscan-Mikroskope.- A Parametric Method of Shape-from-Shading and Experimental Comparisons.- 3D-Analyse von Gu?fehlern.- Schrift und Sprache.- Pseudo zweidimensionale HMM zur Erkennung handgeschriebener Betr?ge.- Large Vocabulary On-Line Handwriting Recognition with Context Dependent l“7