Exjobbsförslag från företag

Detta är ett uppsatsförslag hämtat från Nationella Exjobb-poolen. Klicka här för att komma tillbaka till samtliga exjobbsförslag.

Förslaget inkom 2003-04-04

Smart seende

OBS! ANSÖKNINGSTIDEN FÖR DETTA EXJOBB HAR LÖPT UT.
När vi observerar ett föremål beror självklart vår förmåga att identifiera detsamma på den betraktningsvinkel vi har. Dvs om föremålet inte är symmetriskt, t ex ett klot, boll, osv.
Vi kan från en viss vinkel se att det är en person, flyttar vi på oss, ser vi att det är en man och från en viss vinkel känner vi igen personen. Samma sak är tillämpart på bilar, flygplan etc.
Avsikten med detta examensarbete är att undersöka en algoritm (nedan) för att finna den bästa betraktningsvinkeln.

Algoritmen är ett pulskopplat neuronnät (PCNN) som härmar den förbearbetning som görs i synsystemet hos däggdjur. En bild omvandlas till en serie binära bilder som innehåller information om textur, kanter, gränsytor etc. Från PCNN är det också möjligt att få en signatur som identifierar ett föremål i bilden: t ex en bil. Signaturen kan göras oberoende av orientering, position och skala. Tanken är nu att använda denna signatur för att bestämma optimal betraktningsvinkel.

Examensarbetet kommer att genomföras i samarbete med Prof Jason Kinser vid George Mason University i USA och ev någon doktorand vid Fysikinst. Det kräver intresse för programmering (c++, java, python, etc), algoritmer och bildbehandling. Inget hindrar att två examensarbetare jobbar tillsammans om vi kan finna en väldefinierad gränsyta.

  GÅ TILL XJOBB.NU FÖR FULLSTÄNDIG INFO OM DETTA EXJOBB




Informationen om uppsatsförslag är hämtad från Nationella Exjobb-poolen.