@inproceedings{Froehlich10:SS,
    type = {inproceedings},
    key = {Froehlich10:SS},
    title = {Semantische Segmentierung},
    author = {Björn Fröhlich},
    booktitle = {Informatiktage 2010: Fachwissenschaftlicher Informatik-Kongress},
    year = {2010},
    month = {3},
    pages = {231-234},
    publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
    series = {Lecture Notes in Informatics},
    volume = {S-9},
    abstract = {Das automatische Erlernen und Erkennen von Objektkategorien und deren Instanzen gehören zu den wichtigsten Aufgaben der digitalen Bildverarbeitung. Aufgrund der aktuell sehr weit fortgeschrittenen Verfahren, die diese Aufgaben beinahe so gut wie ein Mensch erfüllen können, hat sich der Schwerpunkt von einer groben auf eine genaue Lokalisierung der Objekte verlagert. In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Techniken für die Pixel genaue Klassifikation von Bildern, auch semantischen Segmentierung genannt, analysiert. Dieses relativ neue Gebiet erweitert die grobe Lokalisierung von Objekten in Bildern um eine punktgenaue Klassifikation. Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist es, aktuelle Verfahren der semantischen Segmentierung zu vergleichen. Dabei werden verschiedene Methoden zur Ermittlung von Merkmalen, Merkmalstransformationen, Klassifikation und zur globalen Optimierung, wie zum Beispiel durch die Betrachtung von formbasierten Eigenschaften, vorgestellt. Abschließend werden die präsentierten Verfahren in umfangreichen Experimenten auf verschiedenen, frei zugänglichen Datensätzen verglichen und analysiert.},
    keywords = {Semantische Segmentierung, Random Forests, SMLR, GMM},
}