Eignungsuntersuchung von Klassifikations- und Deep-Learning-Verfahren zurkamerabasierten Erkennung natürlicher Objekte - Lars Drössler (2017)
In dieser Arbeit wird eine Auswahl an Verfahren vorgestellt und auf ihre Eignung zur Klassifizierung natürlicher Objekte untersucht. Hierzu werden eine Reihe von Experimenten basierend auf publizierten Verfahren durchgeführt, in denen überprüft wird, wie gut die entsprechenden Verfahren natürliche Objekte in Fotos erkennen können. Als natürliche Objekte wurden für diese Testreihe verschiedene Gemüse- und Obstsorten gewählt. Diese Arbeit ist dazu ausgelegt, als Entscheidungshilfe für die Erstellung von Anwendungen zu dienen, in welchen es notwendig ist natürliche Objekte korrekt zu klassifizieren.
Keywords: Convolutional Neural Network; SIFT; SURF; ORB; AKAZE; Deep-Learning; Food; Computer Vision; Haar-like Features; Convolutional Neural Network; SIFT; SURF; ORB; AKAZE; Deep Learning; Food; Computer Vision; Haar-like features