Matthias Oberländer

One-pass encoding of connected components in multivalued images

A method of representing connected components in multivalued images is proposed, and an efficient, sequential, one-pass algorithm for generating the border-line chain code for each component is introduced. Simultaneously, the algorithm produces for each component a list of all neighboring components that are encountered during a walk around the border line, thus providing full topological information. The number of different pixel values does not affect performance.<<ETX>>

Reinforcing the reliability of pedestrian detection in far-infrared sensing

In this contribution we describe a method to improve the reliability of monocular far-infrared pedestrian detection. In contrast to many other solutions using heuristic approaches, we use a statistical approach, i.e., a pixel classification for head detection in comparison with a classifier for body detection to investigate the performance of pedestrian detection. Using a head detector leads to a significant improvement in the detection precision and promises further advantages in combination with a body detector.

Writing style detection by statistical combination of classifiers in form reader applications

The authors deal with the recognition of writing style (whether a data field is hand or machine printed) in the context of form reading applications. Due to the form readers hardware restrictions, the approach had to be based only on the knowledge of the surrounding rectangles of the black connected components of the data field. Different statistical classifiers were developed which were adapted to different feature vectors calculated separately for each data field. The output of these classifiers was combined, allowing a much higher performance than each single classifier. The combination was carried out by another polynomial (statistical) classifier using the estimations, not decisions, of these classifiers as the new feature vector. The improvement by combination was significant. Meanwhile the approach has proven its practical viability while running successfully in commercially distributed form readers.<<ETX>>

Towards the Understanding of Printed Documents

Document analysis aims at the transformation of data presented on paper and addressed to human comprehension into a computer-revisable form. The pixel representation of a scanned document must be converted into a structured set of symbolic entities, which are appropriate for the intended kind of computerized information processing. It can be argued that the achieved symbolic description level resembles the degree of understanding acquired by a document analysis system. This interpretation of the term ‘understanding’ shall be explained a little more deeply. An attempt shall be made to clarify the important question: “Up to what level can a machine really understand a given document?” Looking at the many problems still unsolved, this is indeed questionable.

Efficient monocular vehicle orientation estimation using a tree-based classifier

For automotive assistance systems, on-road vehicle detection is a key challenge to forward collision warning. Along with detecting existence, determining a vehicles orientation plays an important role in correctly predicting maneuvers.

Ein single-pass Algorithmus für die schnelle Konturcodierung von Binärbildern

Vorgestellt wird ein Algorithmus zur Zusammenhangsanalyse, der sich von den bekannten Methoden durch eine inkrementelle Vorgehensweise unterscheidet. In einem Durchlauf (single-pass) wird die Transformation eines Rasterbildes in eine Konturbeschreibung erreicht; dabei wird lediglich ein Zwischenspeicher von zwei Bildzeilen benotigt. Nach Abarbeiten der letzten Bildzeile ist auch die symbolische Beschreibung komplett, die neben den Konturcodes auch Informationen uber die Verschachtelung der Gebiete umfast. Optional konnen weitere Merkmale wie Flache und Umfang berechnet werden. Der Rechenzeitbedarf fur die Konturverfolgung ist im wesentlichen durch die Anzahl der Ecken im Bild bestimmt.

Ein erweiterter Viterbi-Algorithmus zur Berechnung der n besten Wege in zyklenfreien Modellgraphen

Gegenstand ist die Realisierung eines erweiterten Yiterbi Algorithmus (kurz nVA) zur Berechnung der n besten Wege in einem einfachen oder erweiterten Trellis (i.e. zyklenfreien, gerichteten Graphen). Dabei erfolgt eine strenge Trennung zwischen dem algorithmischen Teil der Viterbi-Technik (Wegsuchverfahren) und der anwendungsspezifischen Modellvorstellung (z.B. Markov-Ketten, Stringvergleich, etc.). Erreicht wird dies durch die Definition der abstrakten Datentypen TRELLIS und VALUATION_FUNCTION. Der nVA erlaubt die Berechnung mehrerer Losungen und damit eine echte Alternativenreduktion im Gegensatz zur blosen Alternativenelimination des klassischen Viterbi-Algorithmus. Die konkrete Anwendung wird kurz vorgestellt anhand drei unterschiedlicher Ansatze im Bereich der Texterkennung: Stringvergleich, Sprachkontext (m-Gramm Technik) und Schreiblinienkontext.