Department of Computer Science Technische Universitaet Muenchen
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Themen

Bei den Themen handelt es sich um eine vorläufige Auswahl, die unter Umständen noch angepasst werden kann.

  • Thema 1: Überblick und Einordnung bisheriger Ansätze
    Einführung in das Thema.
  • Thema 2: Grundlagen: Bildverarbeitung / Objekterkennung
    Harris Corner Detector, RANSAC, Farbklassifizierung, Template Matching ...
  • Thema 3: Particle-Filter / Condensation algorithm
    Verfolgung deformierbarer Konturen in Videosequenzen.
  • Thema 4: Joint Probabilistic Data Association Filter
    Verfahren zur gleichzeitigen Verfolgung mehrerer Objekte.
  • Thema 5: Klassifikation: Support Vector Machines
    Aktuelles Verfahren zur Klassifikation und mögliche Anwendungen.
  • Thema 6: G. Mori, J. Malik: Recovering 3d Human Body Configurations Using Shape Contexts
    Erkennung menschlicher Posen durch Abgleich mit Trainingsdaten.
  • Thema 7: Christopher R. Wren: Real-Time Tracking of the Human Body
    Detektion menschlicher Gesten und Anwendungen zur Mensch-Maschine Kommunikation.
  • Thema 8: D. Ramanan: Tracking People and Recognizing their Activities
    Selbstinitialisierende, gliedmaßenbasierte Erkennung und Verfolgung von Personen in Videosequenzen.
  • Thema 9: D. Moore, I. Essa: Recognizing Multitasked Activities using Stochastic Context-Free Grammar
    Kontextabhängige und regelbasierte Erkennung menschlicher Aktionen.

Computer Science IX | Technische Universität München