Perzeptives Gruppieren von Ko- und Kurvilinearitäten mittels Markov Random Fields

Hierarchisches perzeptives Gruppieren mit Integration dualer Bildbeschreibungen

Effiziente nichtlineare Registrierung mittels diskreter Optimierung

Kurzfassung. In diesem Beitrag wird eine neuartige Methode für die nichtlineare Bildregistrierung vorgestellt. Dabei wird das klassische Energieminimierungsproblem Intensitäts-basierter Methoden in eine Markov Random Field Formulierung eingebettet. Dieses ermöglicht die Nutzung von effizienten diskreten Optimierungsmethoden, die unabhängig von der tatsächlich verwendeten Kostenfunktion eine qua...

Der Einfluss von Schwankungen der Übertragungsreichweite auf die Leistungsfähigkeit von Ad-Hoc Netzwerken

Die Leistungsfähigkeit eines drahtlosen, mobilen Ad-Hoc Netzwerkes wird im wesentlichen durch die Fhigkeit der Protokolle bestimmt, auf Änderungen der Netzwerktopologie effektiv zu reagieren. Die für diese Netzwerke charakteristische Eigenschaft der Dynamik in der Netztopologie basiert im wesentlichen auf der Mobilität der Knoten und auf Schwankungen der Funkreichweite. Während der Mobilitätsas...

Learning and Evaluating Markov Random Fields for Natural Images

Many problems of computer vision are (mathematically) ill-posed in the sense that there are many solutions; those problems are therefore in need of some form of regularization that guarantees a sensible and unique solution. This is also true for problems in low-level vision, which are addressing visual information at a basic level (e.g. pixels of an image), and are of interest for this work. Ma...

E-Learning aus Prozessperspektive

In diesem Artikel wird das Verfahren und das Potenzial der Analyse von E-Learningprozessen mittels explorativ-heuristischer Optimal-Matching Analyse dargestellt. Ziel ist das Identifizieren von Mustern, Regelmäßigkeiten und Strukturen in Navigationsprozessen. E-Learning als Prozess der Interaktion von Lernern mit einer Online-Lernumgebung wird so analysierbar. Auf Grundlage der Levenshtein-Dist...