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\title{PS: Einf"uhrung in die Bioinformatik (SS99)\\
       \textbf{Fast Object Recognition}}
\author{Obermair Christoph \textit{(cober@cosy.sbg.ac.at)}
        \\Schmidbauer Josef \textit{(jschmid@cosy.sbg.ac.at)}
	\\Stieglbauer Gerald \textit{(gstiegl@cosy.sbg.ac.at)}\\
        \\\textbf{Version 0.2}\\\\Gruppe 3\\Zeit: 17.45 - 18.15
	\\Lehrveranstaltungsleiter: Schwaiger Roland}
\date{}
\begin{document}
\maketitle
\tableofcontents

\abstract
Ziel des Projekts ist eine ausf"uhrliche Auseinandersetzung mit dem Thema "`Objekterkennung"'.
Dabei werden eingangs grundlegende Methoden der Objekterkennung betrachtet und verglichen.
In folge soll eine intensivere Auseinandersetzung mit der Objekterkennung mit Hilfe von
k"unstlichen neuronalen Netzen erfolgen. Daraus soll ein m"oglichst schnelles Verfahren
zur Objekterkennung gesucht werden, welches langfristig auf dem am Institut f"ur Computerwissenschaften
der Universit"at Salzburg entwickelten Roboter E.M.M.A. Einsatz finden soll.

\chapter{Einleitung}

\section{Was ist Objekterkennung?}
\label{EinleitungObjekterkennung}
Informationsverarbeitende Systeme (IVS) k\"onnen ihre Umwelt nur \"uber bestimmte Schnittstellen
wahrnehmen. Diese Schnittstellen empfangen Informationen von au\ss en (Input) und werden
als Sensoren bezeichnet. Die Sensordaten k\"onnen auf auf verschiedene Weise ausgewertet
werden. Ein wichtiges Gebiet ist dabei die "`Object Recognition"'.
\newline
Ein Objekt ist in diesem Kontext durch seine vordefinierten Eigenschaften eindeutig
bestimmt und grenzt sich dadurch von seiner Umwelt ab. Man verwendet bestimmte
Eigenschaften des Objektes um es von anderen unterscheiden zu k\"onnen.
\newline
Dieses Dokument beschr\"ankt sich darauf, nur jene Eigenschaften zu verwenden, die aus
Bildern bestimmt werden k\"onnen, wobei Bild in diesem Zusammenhang eine zweidimensionales
optische Abbildung der Umwelt ist.
\newline
\newline
Im weiteren verstehen wir im speziellen unter IVS Roboter. Damit diese intelligent und
effizient mit ihrer Umwelt interagieren k"onnen, mu"s der Roboter Objekte in dieser Umwelt
erkennen und lokalisieren k"onnen, was wie bereits erw"ahnt "uber Sensoren erfolgt. Diese
Aufgabe l"a"st sich in drei Gebiete unterteilen \cite{grimson}:
\begin{itemize}
\item Identitifikation der Gestalt des gesuchten Objektes in einer nat"urlichen Umgebung.
\item Untersuchung des gefundenen Objektes auf seine definierenden Merkmale.
\item Feststellung der Position des Objektes bez"uglich einer r"aumlichen Abbildung der
      Umwelt.
\end{itemize}
Weitere wichtige Aspekte der Objekterkennung \cite{grimson}:
\begin{itemize}
\item Welche Sensoren sind relevant, um ein bestimmtes Objekt zu erkennen?
\item Wie soll man die definierenden Merkmale eines individuellen Objekt bestimmen?
\item Wie k"onnen gro"se Mengen von Klassifizierungsmerkmalen effizient gespeichert werden?
\item Welche Adressierungsmethoden werden verwendet, um bestimmte Objekte aus einer solchen
      Datenbank ableiten zu k"onnen?
\item Welche Methoden werden verwendet, um eine Beziehung zwischen Sensordaten und
      Objekteigenschaften herzustellen?
\item Wie kann man aus Sensordaten die Position und Lage eines Objektes herleiten?
\item Wie werden Eigenschaften neuer Objekte erkannt und in der Datenbank gespeichert?
\item Welche Rolle spielt die Gewichtung bei der Auswahl derjenigen Sensordaten, die f"ur
      das Objekt wesentlich sind?
\item Welche Rolle spielt die Bewertung einer speziellen Situation bzw. die
      Wahrscheinlichkeit von Ereignissen bei der Erkennung?
\item Welchen Beitrag leistet die Funktion oder der Zweck eines Objektes zu dessen
      Identifikation?
\item Welche Rolle spielen die geometrischen Eigenschaften und Merkmale bei dessen
      Lokalisierung?
\end{itemize}

\section{Erkennung von Objekten in Bildern}
Die Erkennung von Objekten l"a"st sich wie in \ref{EinleitungObjekterkennung} beschrieben
in zwei Gebiete einteilen:
\begin{itemize}
\item Abgrenzen der Objekte von ihrer Umwelt
\item Klassifizieren von Objekten
\end{itemize}

\subsection{Abgrenzen der Objekte von ihrer Umwelt}
\begin{quote}
(Genauere Behandlung zu einem sp"ateren Zeitpunkt!)
\end{quote}
\subsection{Klassifizieren von Objekten}
Die konventiellen Klassifizierungstechniken f"ur Objekte lassen sich in Anlehnung an 
\cite{kulkarni} grob in zwei Kategorien eingeteilt werden:
\begin{enumerate}
\item{{\bf Statistische Methoden}\\
      Verwendet statistische Eigenschaften im Objekt-Eigenschafts-Raum (Feature Space) um
      Objekte zu klassifizieren.}
\item{{\bf Syntaktische Methoden}\\
      Verwendet eventuell wichtige, strukturelle Beziehungen zwischen Eigenschaften um
      Objekte zu klassifizieren.}
\end{enumerate}
Weiters kann man die Klassifizierungstechniken auch in
\begin{enumerate}
\item{{\bf "Uberwachte (supervised) Methoden}\\
      Hier steht f"ur jede Klasse eine Anzahl von "Ubungsbeispielen zur Verf"ugung, welche
      verwendet werden um das System zu trainieren}
\item{{\bf Nicht-"uberwachte (unsupervised) Methoden}\\
      Bei nicht "uberwachten Verfahren stehen keine Beispiele zur Verf"ugung. Das System 
      versucht die Daten selbst zu klassifizieren.}
\end{enumerate}
einteilen.\\
Vor der Klassifizierung wird eine Vorverarbeitung durchgef"uhrt. Dabei werden wichtige
Eigenschaften von Objekten extrahiert und in einem n-dimensionalen Raum, den sogenannten
Feature-Raum (oder Eigenschafts-Raum), eingetragen \cite{chenpauwang}, \cite{kulkarni}. 
Methoden zum Klassifizieren von Objekten setzen auf diesen Feature-Raum auf und versuchen 
anhand der darin enthaltenen Daten Objekte einzuteilen.\\
Jede verwendete Eigenschaft eines Objektes wird auf einer Achse im Feature-Raum abgebildet.
Je gr"o"ser die Anzahl der verwendeten Eigenschaften (Features) ist, desto besser k"onnen
die Objekte im allgemeinen differenziert werden, aber die Performance (Geschwindigkeit)
sinkt mit der Anzahl der verwendeten Features \cite{annforpat}. Durch eine vorangehende
Reduzierung des Feature-Raums (Veringerung der Dimension des Raumes) auf die jeweils 
wesentlichsten Eigenschaften kann man die Komplexit"at verringern und die Geschwindigkeit
erh"ohen \cite{chenpauwang}.

\appendix
\chapter{Protokolle}
\section{Besprechungsprotokolle}
\subsection{09.03.1999}
\begin{tabbing}
Teilnehmende Personen: \=Stieglbauer Gerald, \kill \\
Teilnehmende Personen: \>Schwaiger Roland\\
                       \>Obermair Christoph\\
		       \>Schmidbauer Josef\\
		       \>Stieglbauer Gerald
\end{tabbing}		       
Protokollf"uhrer: Stieglbauer Gerald\\
Ort: B"uro von Schwaiger Roland\\
Zeit: 17.55 - 18.10\\\\
Einf"uhrende Besprechung "uber das Projekt und erste Aufgabenstellung
\newline
\newline
Spezifikation des abzugebenden Projektberichtes:
\begin{itemize}
\item Zu verwendendes Satzsystem: \LaTeX
\item Eigene Titelseite
\item Abstract ("Ubersicht)
\item Einleitung (Um was geht es?)
\item Literatur"ubersicht
\item Literaturverzeichnis
\end{itemize}
Abgabe der Projektberichte jeweils bis Montag 13.00 Uhr
\newline
\newline
Erste Fragestellung:
\begin{itemize}
\item{Was ist Object Recognition?}
\end{itemize}

\subsection{16.03.1999}
\begin{tabbing}
Teilnehmende Personen: \=Stieglbauer Gerald, \kill \\
Teilnehmende Personen: \>Schwaiger Roland\\
                       \>Obermair Christoph\\
		       \>Schmidbauer Josef\\
		       \>Stieglbauer Gerald
\end{tabbing}		       
Protokollf"uhrer: Schmidbauer Josef\\
Ort: B"uro von Schwaiger Roland\\
Zeit: 17.45 - 18.05\\\\
Vorzunehmende Verbesserungen am Projektbericht:
\begin{itemize}
\item{Angaben auf der Titelseite um Lehrveranstaltung, Version, Zeit, Gruppe,
      E-Mail-Adressen und Lehrveranstaltungsleiter erg"anzen}
\item{Abstract hinzuf"ugen}
\item{Einf"uhrung von Abk"urzungen f"ur h"aufig verwendete Begriffe}
\item{Angaben im Protokoll um Zeit, Ort und teilnehmende Personen erg"anzen}
\item{Abgabe via E-Mail mit Subject "`Bioinformatik, Gruppe 3"'}
\end{itemize}
Aufgaben bis zum 23.03.1999:
\begin{itemize}
\item{Suche nach Beschreibung f"ur "`Object Recognition"' in anderen B"uchern}
\item{Suche nach weiteren Verfahren zur Objekterkennung}
\item{Ausf"uhrlichere Beschreibung der statistischen Objekterkennung}
\item{Warum ist die statistische Objekterkennung so wichtig?}
\item{Stufen der Vorverarbeitung (Pre-Processing) eines Bildes,\\
      Analyse in einem anderen Abbildungsraum}
\end{itemize}
\bibliographystyle{ieeetr}
\bibliography{bio_paper}
\end{document}
