Objekterkennung in einem selbstorganisierenden neuronalen System
Wir stellen hier ein System fur invariante und robuste Erkennung von Objekten aus Kamerabildern vor. Das System beansprucht, sowohl ein Modell fur biologisches Objektsehen (zumindest fur eine ontogenetisch fruhe Form davon) zu sein, als auch auf der Hohe des technischen Fortschritts zu stehen. Unser Modell basiert auf den Prinzipien zeitlicher Merkmalsbindung und schneller reversibler synaptischer Plastizitat. Objekte werden in Form zweidimensionaler Ansichten gespeichert. Diese werden kompetitiv an Testbilder angepast. Wahrend des Anpassungsprozesses werden vollstandige Matrizen dynamischer Bindungen zwischen dem Bild und allen Modellen durch einen Prozes rascher Selbstorganisation verfeinert, wobei im Endzustand nur noch einander entsprechende Punkte im Bild und in den Objektmodellen (besonders dem erkannten) verbunden sind. Als Datenformat fur die Reprasentation von Bildern benutzen wir lokale Mengen („jets“) von Gabor-basierten Wavelets. Wir demonstrieren das Leistungsvermogen unseres Systems, indem wir es menschliche Gesichter wiedererkennen lassen, u.zw. aus Datenbasen von mehr als hundert Bildern. Das System ist invariant hinsichtlich retinaler Position und es ist robust hinsichtlich Kopfdrehung, Skalierung, Gesichtsdeformation und Beleuchtung.