Zusammenfassung
In der vorliegenden Arbeit wird eine neue Idee vorgestellt, wie man beliebige planare Objekte durch geometrische Primitiva approximieren bzw. beschreiben kann. Dazu werden momentenbasierte Normalisierungsverfahren benutzt, welche gegenüber der verwendeten Transformationsgruppe eine invariante Anpassung der geometrischen Primitiva gewährleisten. Die wesentlichen Vorteile der neuen Fitting-Methode sind die Invarianz, die drastische Reduktion des numerischen Aufwandes gegenüber bekannten Fitting-Methoden und die Möglichkeit, auch nicht analytisch geschlossen beschreibbare Objekte (wie z.B. Dreiecke) sehr einfach fitten zu können. Damit kann die Methode in ein Objekterkennungssystem relativ einfach integriert werden, indem Objekte mit in der Datenbasis abgelegten Primitiva verglichen werden.
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Suesse, H., Voss, K. (1996). Fitting von Objekten durch Super-Quadriken. In: Jähne, B., Geißler, P., Haußecker, H., Hering, F. (eds) Mustererkennung 1996. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-80294-2_4
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