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Rasteranalyse wird ein Verfahren zu Bilderkennung und automatischen Klassifizierung in der Informatik bezeichnet. Dabei wird das Bild, in größer werdende Teile gerastert (gepixelt) und dann das unschärfere Bild mit bekannten Ansehen verglichen. Im Gegensatz zu anderen Verfahren (wie wie Clusteranalyse) ist das Ziel jedoch lediglich, das gesamte Teil auf dem Bild zu einteilen ohne es dabei in kleinere Unterklassen zu teilen (globale Klassifizierung).Bild:Wikipixel.png
Wikipedialogo in mehreren Rasterschritten
Beispiel
zur Veranschaulichung der globalen Kategorisierung folgendes Beispiel aus der Gesichtserkennung:
| Klassifikator | global | konventionell
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| Bild | Bild:Norbi fenced.jpg | Bild:Norbi fenced.jpg
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| erkannte Klassen | Gesicht | Auge, Nase, Mund
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| Zweck | das Bild wird als eines erkannt, auf dem ein Gesicht zu sehen ist es kann von anderen Bildern unterschieden werden | Das Gesicht wird erkannt und kann von anderen Gesichtern unterschieden werden.
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Touch Device: Mobiltelefon bekommt akustischen Touchscreen: Ein britisches Unternehmen hat eine Software entwickelt, die aus jedem Mobiltelefon ein Gerät mit Touchscreen macht. Das Mikrofon des Telefons nimmt die Geräusche der Fingereingabe auf, die Software analysiert die Geräusche und setzt sie in Steuerbefehle um. (
Touchscreen,
Multitouch)...
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Freund von Strauß -
Schreiber "enttarnt" toten Kanadier
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Karlheinz Schreiber hat vor Gericht einen toten kanadischen Politiker als Verantwortlichen für eine Tarnfirma genannt. Der Waffenlobbyist selbst will nur eine Nebenrolle gespielt haben.
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Algorithmus
Rasterung
Das Verfahren der Granularität lässt sich mathematisch erfassen. Dazu überträgt man die Bildpunke (Pixel) in eine Matrix. Bei Schwarz-Weiss-Bildern wird der Farbwert eingetragen, bei einem Farbbild ein 3-Tupel der RGB-Farbwerte.
<math>begin{pmatrix}
{x_{11}} & cdots & {x_{1b}}
vdots & ddots & vdots
{x_{1a}} & cdots & {x_{ab}}
end{pmatrix}</math>
Es wird aber und abermal ein neuer Durchlauf gestartet, bis das Bild einer bekannten Klasse angegliedert werden kann.
Für Durchlauf <math>lambda</math> gilt zeilenweise: <math>x_{cd}=sum_{n=1}^{2lambda+1} x_{n1}+x_{n2}+cdots+x_{nb}</math>
wobei:<math>{(c,d)inmathbb{N}^2|c=gamma2lambda and d=delta2lambda and gamma,delta in mathbb{N}}</math>
Klassifikation
- das entstandene Muster wird mit den bekannten Mustern verglichen
- wenn es keine Übereinstimmung gibt wird ein neuer Durchlauf der Rasterung gestartet
- sobald ein gleiches Muster gefunden wird, ist die Zielklasse gefunden
- wenn bis zum Maximalraster kein gleiches Muster gefunden wird, werden die erzeugten Muster rückwärts auf bekannte ähnliche Klassen geprüft, (es werden also je nur <math>ab-lambda</math> Rastersegmente verglichen)
- sobald <math>ab-lambda</math> Rastersegmente gleich sind, ist die Zielklasse gefunden
Anmerkung: Die Wahrscheinlichkeit, dass keine Zielklasse gefunden wird, ist bei diesem Verfahren sehr gering. Jedoch besteht die Gefahr, dass die Zielklasse nicht sinnvoll bzw. falsch ist, wenn die Lernphase zu kurz war.
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Der Winter bleibt Deutschland treu. In weiten Teilen des Landes haben Schnee und Eis bereits zu reichlich Chaos geführt. Jetzt bringt Tief "Miriam" weiteren Schnee-Nachschub.
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siehe auch
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