Farb-Klassifizierung mit LUT-Beschleunigung kann zur schnellen Identifizierung von Objekten verwendet werden.
Klassifikation ist die Zuordnung eines Objekts zu einer oder mehreren Kategorien, basierend auf zuvor definierten Eigenschaften. Bei der Arbeit mit Bildern sind die zu klassifizierenden Objekte in der Regel Pixel oder Regionen. Um ein Objekt einer bestimmten Klasse zuzuordnen, müssen die Klassenmerkmale zunächst durch ein Trainingsverfahren definiert werden. Bei der Klassifizierung eines unbekannten Objekts, wird auf die Klasse mit der größten Übereinstimmung aus den eintrainierten Merkmalswerten zurückgegriffen. Dieses Verfahren spart oft wertvolle Zeit bei der Erstellung eines neuen Klassifikators. Um diesen Prozess zu vereinfachen entwickelte MVTec das „Automatic Feature Selection Tool“. Dieses Tool stellt sicher, dass zum Aufbau eines neuen Klassifikators automatisch das beste Feature-Set verwendet wird.
MVTec Software-Produkte unterstützen verschiedene Klassifizierungstechniken einschließlich :
Support Vector Machines (SVM)
k-Nearest Neighbors (kNN)
Multi-Layer Perceptrons (MLP)
Gaussian Mixture Models (GMM)
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Die Klassifikatoren werden für folgende Verfahren verwendet:
Bildsegmentierung Um Bilder in Bereiche mit ähnlicher Farbe oder Textur zu segmentieren
Objekterkennung Um Objekte eines bestimmten Typs innerhalb eines Satzes von verschiedenen Objekttypen zu finden
Qualitätskontrolle Um zu entscheiden, ob Objekte gut oder schlecht sind
Novelty Detection Um Änderungen oder Defekte von Objekten zu erkennen
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