PreSInt
PREference-based Scene Interpretation

PreSInt

Projekttitel: Preference-based Scene INTerpretation
Laufzeit: Nov. 2007 - Nov. 2010
Projektbeschreibung:

Das Vorhaben befasst sich mit allgemeingültigen rechnerbasierten Methoden zur Deutung komplexer stationärer oder zeitveränderlicher visueller Szenen aus der Alltagswelt, z.B. Innenraumszenen im Kontext von Assistenzaufgaben oder Verkehrsszenen im Kontext von Überwachungsaufgaben. Szeneninterpretationen dieser Art erfordern einerseits umfangreiches Vorwissen über die relevanten Alltagsvorgänge, repräsentierbar mit Methoden der Wissensrepräsentation, andererseits probabilistische Modelle zur Steuerung unsicherer Entscheidungen und zur Prädiktion. In diesem Vorhaben wird eine besondere Form der Integration von probabilistischen Modellen mit formaler Wissensrepräsentation untersucht, bei der probabilistische Inferenzen mit klassischen logikbasierten Inferenzen bei der Szeneninterpretation kooperieren. Logikbasierte Inferenzen grenzen den Raum möglicher konsistenter Szeneninterpretationen ab, während probabilistische Inferenzen unter den logisch möglichen Interpretationen bevorzugte bestimmen.

Projektbeteiligte:

Leitung und Koordination:
Prof. Dr. Ralf Möller, Prof. Dr. Bernd Neumann

Doktoranden:
Tobias Näth
NN

Studenten:
NN

Publikationen:
  • Not yet...
Weitere Publikationen zum Thema:
  • Tobias H. Naeth. Analysis of the average-case behavior of an inference algorithm for probabilistic description logics. Diplomarbeit, TU Hamburg-Harburg, February 2007.
    Bibtex entry  Paper (PDF)
  • Alissa Kaplunova and Ralf Möller. Probabilistic LCS in a P-Classic Implementation. Technical report, Institute for Software Systems (STS), Hamburg University of Technology, Germany, 2007. Bibtex entry  Abstract  Paper (PDF)
  • R. Möller and B. Neumann. Ontology-based reasoning techniques for multimedia interpretation and retrieval. In Semantic Multimedia and Ontologies : Theory and Applications. 2007. to appear.
    Bibtex entry  Abstract  Paper (PDF)
  • B. Neumann and R. Möller. On Scene Interpretation with Description Logics. Image and Vision Computing, Special Issue on Cognitive Vision, 2007. to appear.
    Bibtex entry  Abstract  Paper (PDF)
  • Th. Mantay, R. Möller, and A. Kaplunova. Computing Probabilistic Least Common Subsumers in Description Logics. In Proceedings KI-99, 23. Deutsche Jahrestagung für Künstliche Intelligenz, pages 89–100. Springer-Verlag, 1999.
    Bibtex entry  Paper (PDF)
  • P-Classic: First implementation of a probabilistic description logic reasoner
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