Vertiefung und Diskussion der Strukturellen Mustererkennung an Hand von Beispielen aus neuesten Publikationen.
(räumliche, zeitliche) Relationen zwischen Mustern; Repräsentation von Struktur: Strings, Arrays, Baumstrukturen, Graphen, Karten, Grammatiken; Form und Kontext; Einbettung in nD-Raum, Distanzen auf einer Struktur; Graphspektrum, Exzentrizität; Operationen auf und mit Strukturen: Erkennen (parsing), exaktes und inexaktes Matching, Veränderungen von Struktur bei Bewegung, Verfolgen; Topologie und Homologiegruppen (nD-Löcher, Persistenz); Anwendungsgebiete.
lecture 15h
homework:
specify problem 15h
design and select methodology 24h
evaluation concept 5h
presentation 2h
report 14h
Schriftlich und mündlich.
Digital Image Processing, Pattern Recognition, basic mathematical concepts: order theory, relations;
data structures: strings, arrays, trees, graphs, fromal grammars.
