Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, die grundlegenden Datenstrukturen und Repräsentationen der strukturellen Mustererkennung: Relationen, Graphen und Graphenpyramiden, kombinatorische Karten, Form und Kontextrepräsentationen, formale und Graph-Grammatiken, Struktur in Bewegung und Topologie zu benennen und die darauf anzuwendenden Methoden mit ihren Vor-und Nachteilen für ausgewählte Anwendungen zu begründen.

(räumliche, zeitliche) Relationen zwischen Mustern; Repräsentation von Struktur: Strings, Arrays, Baumstrukturen, Graphen, Karten, Grammatiken; Form und Kontext; Einbettung in nD-Raum, Distanzen auf einer Struktur; Graphspektrum, Exzentrizität; Operationen auf und mit Strukturen: Erkennen (parsing), exaktes und inexaktes Matching, Veränderungen von Struktur bei Bewegung, Verfolgen; Topologie und Homologiegruppen (nD-Löcher, Persistenz); Anwendungsgebiete.

siehe Lehrinhalt

lecture 15h

homework:

specify problem 15h

design and select methodology 24h

evaluation concept 5h

presentation 2h

report 14h

- schriftliche und mündliche Dokumentation eines selbst gewählten und spezifizierten Teilproblems,

- gemeinsam mit dem Design und der Auswahl der dafür geeigneten Methodik

- Evaluierung und kritische Analyse der Resultate.

Digitael Bildverarbeitung, Mustererkennung, grundlegende math. Konzepte: Relationen

Datenstrukturen: Zeichenketten, Arrays, Baumstrukturen, Graphen, fromale Grammatik.