Die Arbeit beschäftigt sich mit der Repräsentation, der Nutzung und der Gewinnung von maschinell verwertbarem Wissen zur wissensbasierten Zieldetektion. Zusammenhänge zwischen einzelnen, für die militärische Fernaufklärung erforderliche, werden Wissenskategorien derart strukturiert, daß eine kontextsensitive Detailanalyse für die jeweils relevanten Ziele realisiert werden kann. Die kontextsensitive Datailanalyse basiert auf der relativen Trennung zwischen der dynamisch bestimmten Ziel- und Hintergrundklassenmenge. Es wird gezeigt, daß der Analyseablauf wissensbasiert und datenbasiert konfiguriert werden kann, sich eine geeignete Kontextdefinition herstellen läßt, alle Objekttypen von der 'low-level'- bis zur 'high-level'-Bildanalyse integrierbar sind, der Auswerter zumindest unterstützende Information zum Umgang mit den im System verfügbaren Bildverarbeitungskomponenten erhält, sowie daß der interaktive und automatische Wissenserwerb zur Optimierung des Systems unterstützt wird. Zur Eingrenzung der Aufgabe wurden folgende Beschränkungen gemacht: 3D- und Bewegungsaspekte werden nicht berücksichtigt, Rechenzeit und Speicherbedarf sind primär nicht von Interesse, zu jeder Problemstellung reicht jeweils eine Lösung als Ergebnis aus und jede suboptimale, aber konsistente Lösung, ist eine Lösung.
Strukturierung von Entscheidungsnetzen zur Konfigurierung der Bildverarbeitungkomponenten für die Detailanalyse in Aufklärungsbilddaten
1996
190 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
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