Evolution von Bildverarbeitungsschichten

Sascha Lange
Neuroinformatik Gruppe
Universität Osnabrück

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, wie man auf von einer Kamera aufgenommenen Bilddaten lernen kann, ohne diese vorzuverarbeiten und/oder domänenspezifisches apriori Wissen bereitzustellen. Hierzu werden überwachtes Lernen und evolutionären Techniken zu einem hybriden Algorithmus kombiniert.

Die gelernten Kontrollprogramme sind - je nach den bereitgestellten Trainingsdaten - in der Lage, einen Roboter zu steuern oder Bilder zu klassifizieren.

Veröffentlichungen

Sascha Lange, Martin Riedmiller, Evolution of Computer Vision Subsystems in Robot Navigation and Image Classification Tasks, erscheint in: Proceedings of Robocup 2004, Lissabon, Portugal, 2004
Sascha Lange, Evolution von Bildverarbeitungsschichten, Master Thesis, Institut für Kognitionswissenschaft, Universität Osnabrück, 2004

Demonstrationsfilme

Hier finden sich einige Filme von Versuchen, die mit einem omnidirektionalen Roboter (Brainstormers Tribot) durchgeführt wurden.

Zu jedem Experiment enthält die folgende Tabelle eine kurze Beschreibung der Aufgabe und zwei Filme (Sammeln der Trainingsdaten, Test). Eine genauere Beschreibung der Aufgaben und des Verfahrens findet man in der Master Thesis.

Experiment Training Test Kurzbeschreibung

ausrichten balldrehendaten.avi balldrehentest.avi Der Roboter soll seine Vorderseite (Kicker) immer zum Ball ausrichten, ohne sich von der Stelle zu bewegen.

zum Tor torfahrendaten.avi torfahrentest.avi Der Roboter soll von jeder Position direkt zum gelben Tor fahren. Die Ausrichtung spielt dabei keine Rolle.

zum Ball ballfahrendaten.avi ballfahrentestgut.avi
ballfahrentestschlecht.avi Der Roboter soll von jeder Position direkt zum Ball fahren. Die Ausrichtung spielt hierbei eine Rolle: Der Kicker muss zum Ball zeigen.
Bei diesem Experiment trat ein Problem auf, dass in der Master Thesis eingehend diskutiert wird.

Experiment	Training	Test	Kurzbeschreibung
ausrichten	balldrehendaten.avi	balldrehentest.avi	Der Roboter soll seine Vorderseite (Kicker) immer zum Ball ausrichten, ohne sich von der Stelle zu bewegen.
zum Tor	torfahrendaten.avi	torfahrentest.avi	Der Roboter soll von jeder Position direkt zum gelben Tor fahren. Die Ausrichtung spielt dabei keine Rolle.
zum Ball	ballfahrendaten.avi	ballfahrentestgut.avi ballfahrentestschlecht.avi	Der Roboter soll von jeder Position direkt zum Ball fahren. Die Ausrichtung spielt hierbei eine Rolle: Der Kicker muss zum Ball zeigen. Bei diesem Experiment trat ein Problem auf, dass in der Master Thesis eingehend diskutiert wird.

Achtung: Alle Filme im DivX Format.

Trainingsdaten

Die Nachfolgende Tabelle enthält einige Trainingsdaten, so wie sie in den Experimenten verwendet wurden. Je Datensatz gibt es ein gepacktes Archiv und eine Gallerie zum Browsen. Jedes Archiv enthält alle Bilder eines Datensatzes und zwei (eine für die Trainings- und eine für die Testmenge) Textdateien, in denen die Zuordnung "Bild nach Ausgabesignal (Klasse)" vorgenommen wird.

Experiment Online-Gallerie Archiv

Spielsteine images/spielsteine/images.html spielsteine.tgz 11,3 MB

Würfel images/wuerfel/image.html wuerfel.tgz 2,8 MB

Figuren images/figuren/images.html figuren.tgz 42,3 MB

Experiment	Online-Gallerie	Archiv
Spielsteine	images/spielsteine/images.html	spielsteine.tgz 11,3 MB
Würfel	images/wuerfel/image.html	wuerfel.tgz 2,8 MB
Figuren	images/figuren/images.html	figuren.tgz 42,3 MB

Die Bilder wurden alle vom Autor dieser Arbeit persönlich angefertigt und dürfen mit seiner Erlaubnis - auf eigene Gefahr und ohne Einräumung irgendwelcher Garantien - frei verwendet werden, sofern durch die Verwendung nicht die Rechte Dritter verletzt werden.

Achtung: Die abgebildeten Gegenstände in dem Satz "Figuren" werden von den Firmen Ferrero, bzw. GamesWorkshop hergestellt und unterliegen vermutlich besonderem Schutz.

Fragen und Anregungen sind jederzeit willkommen!
Kontakt: sascha.lange@uos.de