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Computer Vision

Computer Vision ermöglicht Verständnis von Bildern und Videos

Wir helfen Inhalte von Bildern und Videos zu verstehen. Mittels DeepLearning entwicklen wir maßgeschneiderte Algorithmen zur Klassifizierung und Ortung von Inhalten.

Klassische Bilderkennungs-Algorithmen lassen sich in drei Kategorien zergliedern:

Klassifizierung

Ziel der Klassifizierung es es den Inhalt auf unterschiedliche Übereinstimmung zu Klassen oder Kategorien hin überprüfen. Es werden Trainingsdaten benötigt, welche genau diese Klassenzugehörigkeit abbilden.

Bounding-Box Detection

Bei diesem Typ wird vom Netzwerk die Position einer bestimmten Klasse abverlangt. Diese Position wird Anhand von zwei X/Y-Koordinaten zurückgegeben, welche die linke obere und rechte untere Ecke (die sog. Bounding-Box) darstellen.

Segmentation

Das Bild wird Pixel für Pixel auf seine Klassenzugehörigkeit überprüft und durch eine Wahrscheinlichkeit zurückgegeben, ob es zu der gesuchten Klasse oder Hintergrund gehört.

Hier eine exemplarische Herangehensweise bei der Erstellung eines neuen Netzes:

  1. Problem Formulierung
  2. Sammeln von Bestandsdaten
  3. Daten-Analyse
  4. Daten-Labeling
  5. Aufteilung der Daten für Training und Testen
  6. Model-Definition
  7. Trainieren des Netzes
  8. Messen der Accuracy
  9. zur Verbesserung des Models evtl. zurück zu 6
  10. Deployment des Model auf das Live-System
  11. Benchmarking
Gerne unterstützen wie in einzelnen Teilen oder setzen den gesamten Prozess um.

Adversarial Attacks

In vielen alltäglichen Bereichen werden Machine Learning Algorithmen eingesetzt um dem Nutzer mehr Komfort zu bieten oder Arbeitsabläufe zu beschleunigen.

Kennzeichenerkennung

Kennzeichenüberwachung in Deutschland In Teilen von Deutschland werden durch Systeme zur automatischen Kennzeichenerkennung (sog. AKLS) Daten auf Bundesstraßen und Autobahnen

Gesichtserkennung

Bei der Gesichtserkennung wird zwischen einer einfachen Lokalisierung von vorhandenen Gesichtern, sowie der biometrischen (Wieder-) Erkennung von bekannten Personen unterschieden.

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