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\date{18. M"arz 1999}
\begin{titlepage}

\title{Schnelle Objekterkennung f"ur die Robotik}

\author{Manfred Eckschlager (meckschl@cosy.sbg.ac.at)
\\Thomas Gangl (tgangl@cosy.sbg.ac.at)
\\Michael Liedlgruber (mliedl@cosy.sbg.ac.at)
\\
\\\textbf{Version: 0.1b}
\\ 
\\LV-Leiter: R. Schwaiger
}

\end{titlepage}

\clearpage
\begin{document}
\maketitle

\abstract
Dieses Dokument wurde im PS Bio-Informatik erstellt und stellt einen groben "Uberblick "uber Methoden zur schnellen Objekterkennung dar.
\\Im Zuge dessen, werden anfangs die der Objekterkennung zugrunde liegenden Verfahren betrachtet und verglichen. Erst danach erfolgt eine n"ahere Betrachtung der wichtigsten Algorithmen und deren Realisierung mit Hilfe von neuronalen Netzen. 

\tableofcontents

\chapter{Einleitung}

Dieses Dokument besch"aftigt sich mit den Methoden der schnellen Objekterkennung. Die Objekterkennung soll derart realisiert werden, da"s sie geometrische Strukturen aus einem "uber eine Hardware eingelesenen Rasterbild extrahieren kann. Dazu werden k"unstliche neuronale Netze (ANN) herangezogen.

\section{Was ist Objekterkennung}

Still to come...

\section{Motivation}

Das in diesem Projekt erarbeitete System soll in einem vom Institut f"ur Computerwissenschaften und Systemanalyse entwickelten Roboter namens EMMA\footnote{EMbedded Mobile Agent} eingesetzt werden. Die zur Verf"ugung stehende Hardware besteht aus einer CCD-Kamera mit 64 Graustufen und einer Aufl"osung von 80x60 Bildpunkten, 2x512kb RAM und einem SAB C176CR CPU. Dieser Roboter soll in einer homogenen Umwelt gegen einen anderen Roboter Fu"sball spielen. In dieser Umwelt existieren nur zwei Tore, ein Ball und der Gegner. EMMA erh"alt jede halbe Sekunde ein neues Bild von der CCD-Kamera, welches die Grundlange f"ur die Objekterkennung ist.

\section{Was sind Neuronale Netze}

Neuronale Netze (NN), oft auch als k"unstliche neuronale Netze (KNN) oder artificial neural networks (ANN) bezeichnet, sind informationsverarbeitende Systeme, die aus einer gro"sen Anzahl einfacher Einheiten (Zellen, Neuronen) bestehen, die sich Information in Form der Aktivierung der Zellen "uber gerichtete Verbindungen (connections, links) zusenden.\cite{snn_zell}
\newline
Neuronale Netze eignen sich aus folgenden Gr"unden am besten zur Objekterkennung sprich Analyse von eingelesenen Bildern: neuronale Netze sind lernf"ahig, das hei"st, sie k"onnen sich neuen Anforderungen anpassen, sie sind robust gegen"uber St"orungen oder verrauschten Daten und haben eine hohe Fehlertoleranz.
Au"serdem sind sie durch ihre starke Parallelit"at sehr schnell. 

\appendix

\chapter{Protokolle}

\section{10. M"arz 1999}

\textbf{Zeit:} 13:00 - 13:30\\
\textbf{Ort:} Raum 202.2, Institut f"ur Computerwissenschaften, Universit"at Salzburg\\
\textbf{Anwesende Personen:} R. Schwaiger, T. Gangl, M. Eckschlager und M. Liedlgruber \\

\textbf{Behandelte Punkte:}

\begin{itemize}
\item Einf"uhrung in die Problematik
\item Besprechung der Formalit"aten 
\item Hinweis auf weitere Quellen zum Thema
\end{itemize}

\section{17. M"arz 1999}



\textbf{Zeit:} 13:30 - 13:45\\
\textbf{Ort:} Raum 202.2, Institut f"ur Computerwissenschaften, Universit"at Salzburg\\
\textbf{Anwesende Personen:} R. Schwaiger, T. Gangl und M. Liedlgruber \\

\textbf{Behandelte Punkte:}

\begin{itemize}
\item Korrektur der bereits abgegebenen Einleitung
\item Besprechung der weiteren Vorgehensweise
\item Festlegung des Formats des Dokuments
\end{itemize}

\bibliographystyle{ieeetr}
\bibliography{main}

\end{document}