Universität Bonn: 1. Platz bei PASCAL segmentation and labeling challenge

Automatisierte Interpretation von Bildinhalten muss trainiert werden

[Auf dem Campus, 25.09.2010] Mathematiker der Universität Bonn haben den ersten Platz der internationalen „PASCAL segmentation and labeling challenge“ belegt – zusammen mit Forschern aus Barcelona:
Computer schlagen heute die weltbesten menschlichen Spieler im Schach. Wenn es jedoch um die Interpretation von Bildinhalten geht, sind sie selbst Kleinkindern weit unterlegen. Prof. Dr. Cristian Sminchisescu leitet am Bonner Institut für Numerische Simulation die Arbeitsgruppe „Computer Vision and Machine Learning“ – dort werden lernfähige Algorithmen zur automatisierten Erkennung von Bildinhalten entwickelt.
Bei der Bildsegmentierung geht es nicht nur darum, die Bildinhalte korrekt zu benennen – der Algorithmus soll auch die Konturen der abgebildeten Gegenstände oder Personen finden. Sminchisescu und seine Mitarbeiter Dr. Fuxin Li und João Carreira haben ihren Rechner mit „Trainingsbildern“ gefüttert. Ihr Algorithmus habe so lernen können, die Inhalte korrekt zu identifizieren, erklärt Li. Danach gaben die Ausrichter des Wettbewerbs einen neuen Satz Fotos frei, an dem die Algorithmen ihr Können beweisen mussten. Mit einer Trefferquote von 40 Prozent kam der Bonner Lösungsansatz auf Platz 1 – vor Berkeley (36 Prozent), Chicago (32 Prozent), Oxford-Brooks (31 Prozent) und Stanford (29 Prozent).

Weitere Informationen zum Thema:

universitätbonn, 21.09.2010
Preisgekrönt: Bonner Computer können am besten sehen / Forscher verweisen bei der Bilderkennung unter anderem die Universitäten Berkeley und Stanford auf die Plätze

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