Decision trees for probabilistic top-down and bottom-up integration
Terzic, Kasim ; Neumann, Bernd
URN | urn:nbn:de:gbv:18-228-7-946 |
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URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2009/94/ |
Dokumentart: | Report (Bericht) |
Schriftenreihe: | Berichte des Fachbereichs Informatik der Universität Hamburg |
Bandnummer: | 288 |
Sprache: | Englisch |
Erstellungsjahr: | 2009 |
Publikationsdatum: | 06.11.2009 |
SWD-Schlagwörter: | Bildverarbeitung , Ontologie |
Freie Schlagwörter (Englisch): | ontology , image processing |
DDC-Sachgruppe: | Informatik |
BK - Klassifikation: | 54.72 |
Kurzfassung auf Englisch:
Scene interpretation systems need to match (often ambiguous) lowlevel input data to concepts from a high-level ontology. In many domains, these decisions are uncertain and benet greatly from proper context. In this paper, we demonstrate the use of decision trees for estimating class probabilities for regions described by feature vectors, and show how context can be introduced in order to improve the matching performance.
Kurzfassung auf Deutsch:
Eine der Aufgaben, die Szeneninterpretationssysteme erledigen, ist die Zuordnung von mehrdeutigen Bildverarbeitungsergebnissen zu Konzepten aus einer Ontologie. Diese Entscheidungen sind in vielen Domänen unsicher und können durch Kontextinformationen verbessert werden. In diesem Bericht stellen wir einen Einsatz vor, wo die Klassenwahrscheinlichkeiten für Bildregionen mittels Entscheidungsbäumen geschätzt werden, und wir zeigen wie Kontextinformationen genutzt werden können, um die Klassikationsrate zu verbessern.
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