GWAI-87 11th German Workshop on Artificial Intelligence

Es wurde gezeigt, dass das Bootstrap-Problem bei der geometrischen Szenenrekonstruktion eine wichtige Rolle spielt und dass das Problem der physikalischen Korrespondenz als eine spezielle Sichtweise des Rekonstruktionsproblems gesehen werden kann. Weiterhin wurde ein wissensbasier- ter Ansatz vorgestellt, um das Bootstrap-Problem zu umgehen. Literatur Bajcsy + Lieberman 76 : Texture Gradient as a Depth Cue, R. Bajcsy und L.1. Lieberman, Computer Graphics and Image Processing 5, 52-67 (1976). Bartsch u.a. 86 : Merkmalsdetektion in Farbbildern als Grundlage zur Korrespondenzanalyse in Stereo-Bildfolgen, Thomas Bartsch, Leonie S. Dreschler-Fischer und Carsten Schroder, DAGM-86, pp. 94-97. Binford 81 : Inferring Surfaces /rom Images, Thomas O. Binford, Artificial Intelligence 17, 205-244 (1981) siehe auch: Brady 81, pp. 75-116. Blostein + Ahuja 87 : Representation and Three-Dimensional Interpretation of Image Texture: An Integrated Approach, Dorothea Blostein und Narendra Ahuja, ICCV-87, pp. 444-449. Brady 81 : Computer Vision, J.M. Brady (Rrsg.), North Holland Publ. Comp. Amsterdam 1981, reprinted /rom Artificial Intelligence 17 (1981).Clocksin 78 : Determining the Orientation of Surfaces /rom Optical Flow, W.F. Clocksin, Proc. AISB/GI-78 on Artificial Intelligence, Hamburg, July 18-20, 1978, pp. 73-102. Crowley 84a: A Computational Paradigm for Three Dimensional Scene Analysis, James 1. Crowley, Technical Report CMU-RI-TR-84-11 The Robotics Institute, Carnegie- Mel10n University, Pittburgh, PA (April 1984). Dreschler + Nagel 82b : Volumetrie Model and 3D-Trajectory of a Moving Car Derived /rom Monocular TV Frame Sequences of aStreet Scene, L. Dreschler und H.-H. Nagel, Computer Graphics and Image Processing 20, 199--228 (1982).