Skip to main content
SpringerLink
Log in

Hierarchien über Relationengebilden

  • Conference paper
GWAI-86 und 2. Österreichische Artificial-Intelligence-Tagung

Part of the book series: Informatik-Fachberichte ((2252,volume 124))

Zusammenfassung

Relationalstrukturen sind ein geeignetes Werkzeug zur modellgestützten Bildinterpretation. Sowohl ihr Aufbau als auch die Abbildungen zwischen relational beschriebenen Modellobjekten und relational beschriebenen Bildern sind einfach zu formulieren und doch ausreichend mächtig, um auch komplexe Interpretationsaufgaben zu lösen. Darüber hinaus erleichtern Relationalstrukturen, im Vergleich zu anderen ähnlich mächtigen Repräsentationsstrukturen wie Semantischen Netzen oder Frames, in hohem Maße tolerante Abbildungen zwischen Modellen und den oft unvollkommen vorverarbeiteten Bilder.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. B. Radig: Image Sequence Analysis Using Relational Structures, Pattern Recognition 17, 1984, pp. 161–167

    Article  Google Scholar 

  2. H.G. Barrow, A.P. Ambler, R.M. Burstall: Some Techniques for Recognising Structures in Pictures, in: Frontiers of Pattern Recognition, S. Watanabe (ed), Academic Press New York, San Francisco, London, 1972, pp. 1–29

    Google Scholar 

  3. C. Sielaff: Hierarchische Dekomposition und Sythese von Objekten, in: GWAI-85, Informatik Fachberichte 118, H. Stoyan(ed), Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York Tokyo, 1986, pp. 348–355

    Google Scholar 

  4. B. Radig: Symbolische Beschreibung von Bildfolgen I: Relationengebilde und Morphismen, Universität Hamburg, Bericht IfI-HH-8–90/82 des Fachbereichs Informatik, 1982

    Google Scholar 

  5. R. Nevatia: Structural Descriptions of Complex Curved Objects for Recognition and Visual Memory, Stanford Artificial Intelligence Laboratory MEMO AIM-250, 1974

    Google Scholar 

  6. D.H. Ballard, C.M. Brown: Computer Vision, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1982

    Google Scholar 

  7. N. Nilsson: Principles of Artificial Intelligence Tioaga Publ., Palo Alto, 1980

    MATH  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. Fachbereich Informatik Universität Hamburg, Schlüterstr. 70, D-2000, Hamburg 13, Deutschland

    Christian Sielaff

Authors
  1. Christian Sielaff
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Editor information

Editors and Affiliations

  1. IBM Deutschland GmbH, Abt. LILOG 3504, Postfach 800880, D-7000, Stuttgart 80, Germany

    Claus-Rainer Rollinger

  2. Institut für Medizinische Kybernetik und Artificial Intelligence, Universität Wien, Freyung 6, A-1010, Wien, Austria

    Werner Horn

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 1986 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

About this paper

Cite this paper

Sielaff, C. (1986). Hierarchien über Relationengebilden. In: Rollinger, CR., Horn, W. (eds) GWAI-86 und 2. Österreichische Artificial-Intelligence-Tagung. Informatik-Fachberichte, vol 124. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-71385-9_21

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-71385-9_21

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-16808-9

  • Online ISBN: 978-3-642-71385-9

  • eBook Packages: Springer Book Archive

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation