Schmitt, Michael (2009)
Evaluation statistischer Verfahren zur Modellierung von Formvariation.
Technische Universität Darmstadt
Bachelorarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Statistische Modelle werden in vielen Bereichen der medizinischen Bildverarbeitung eingesetzt, aber auch zur Lösung von allgemeinen Aufgaben in Computer Vision und Computer Graphik, wie etwa bei der Gesichtserkennung, der Entrauschung von Bildern oder der Segmentierung. In der Theorie wurden mehrere statistische Methoden zur Verwendung bei den genannten Problemen entwickelt, die aber im praktischen Einsatz nur geringen Anklang finden. So wird im Kontext der statistischen Formmodelle größtenteils die Hauptkomponentenanalyse angewandt. In dieser Arbeit untersuche ich statistische Modelle, die im Rahmen des Active Shape Models zur Bildsegmentierung eingesetzt werden können. Das Ziel der Arbeit ist es, durch diese Untersuchung herauszufinden, worin die Diskrepanz zwischen Theorie und Praxis begründet ist. Ich suche also nach Ursachen dafür, dass zwar verschiedenste Technikenbekannt, in der Wirklichkeit aber nur die Hauptkomponentenanalyse eingesetzt wird. Dafür wurden zwei weitere wichtige Vertreter statistischer Modelle ausgewählt, welche im Folgenden vorgestellt und anhand ihrer Leistungsfähigkeit miteinander und mit der Hauptkomponentenanalyse verglichen werden.
| Typ des Eintrags: | Bachelorarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2009 |
| Autor(en): | Schmitt, Michael |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Evaluation statistischer Verfahren zur Modellierung von Formvariation |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2009 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Statistische Modelle werden in vielen Bereichen der medizinischen Bildverarbeitung eingesetzt, aber auch zur Lösung von allgemeinen Aufgaben in Computer Vision und Computer Graphik, wie etwa bei der Gesichtserkennung, der Entrauschung von Bildern oder der Segmentierung. In der Theorie wurden mehrere statistische Methoden zur Verwendung bei den genannten Problemen entwickelt, die aber im praktischen Einsatz nur geringen Anklang finden. So wird im Kontext der statistischen Formmodelle größtenteils die Hauptkomponentenanalyse angewandt. In dieser Arbeit untersuche ich statistische Modelle, die im Rahmen des Active Shape Models zur Bildsegmentierung eingesetzt werden können. Das Ziel der Arbeit ist es, durch diese Untersuchung herauszufinden, worin die Diskrepanz zwischen Theorie und Praxis begründet ist. Ich suche also nach Ursachen dafür, dass zwar verschiedenste Technikenbekannt, in der Wirklichkeit aber nur die Hauptkomponentenanalyse eingesetzt wird. Dafür wurden zwei weitere wichtige Vertreter statistischer Modelle ausgewählt, welche im Folgenden vorgestellt und anhand ihrer Leistungsfähigkeit miteinander und mit der Hauptkomponentenanalyse verglichen werden. |
| Freie Schlagworte: | Forschungsgruppe Medical Computing (MECO), Statistical shape models (SSM), Medical image processing, Evaluation, Model based segmentations |
| Zusätzliche Informationen: | 41 S. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 12 Nov 2018 11:16 |
| Letzte Änderung: | 12 Nov 2018 11:16 |
| PPN: | |
| Export: | |
| Suche nach Titel in: | TUfind oder in Google |
 |
Frage zum Eintrag |
Optionen (nur für Redakteure)
 |
Redaktionelle Details anzeigen |
Drucken
Impressum