Hough-Transformation zur Bildverarbeitung bei der Blickrichtungsbestimmung

Die meisten Verfahren zur berührungslosen Blickrichtungsbestimmung sind kamerabasierend und werten das Bild des Auges aus. Häufig wird das Cornealreflexverfahren verwendet. Die Bildauswertung ist bei bisherigen Methoden stark störanßllig bei nicht geschlossenen Strukturen oder stark verrauschten Bildern. Ein robuster Ansatz bietet sich durch die Hough-Transformation (HT) [1] des Kantenbildes in einen Parameterraum (PR). Nachteilig ist der immense Rechenaußvand, der eine Echtzeitanwendung der generalisierten HT derzeit ausschließt. Als präferierte Lösung werden kombinierte Methoden fär eine speziell angepasste HT diskutiert, die die Parameterzahl verringern, den Rechenaufwand senken und die Stabilität erhalten

The Discriminative Generalized Hough Transform for Localization of Highly Variable Objects and its Application for Surveillance Recordings

This work is about the localization of arbitrary objects in 2D images in general and the localization of persons in video surveillance recordings in particular. More precisely, it is about localizing specific landmarks. Thereby the possibilities and limitations of localization approaches based on the Generalized Hough Transform (GHT), especially of the Discriminative Generalized Hough Transform (DGHT) will be evaluated. GHT-based approaches determine the number of matching model and feature points and the most likely target point position is given by the highest number of matching model and feature points. Additionally, the DGHT comprises a statistical learning approach to generate optimal DGHT-models achieving good results on medical images. This work will show that the DGHT is not restricted to medical tasks but has issues with large target object variabilities, which are frequent in video surveillance tasks. As all GHT-based approaches also the DGHT only considers the number of matching model-feature-point-combinations, which means that all model points are treated independently. This work will show that model points are not independent of each other and considering them independently will result in high error rates. This drawback is analyzed and a universal solution, which is not only applicable for the DGHT but all GHT-based approaches, is presented. This solution is based on an additional classifier that takes the whole set of matching model-feature-point-combinations into account to estimate a confidence score. On all tested databases, this approach could reduce the error rates drastically by up to 94.9%. Furthermore, this work presents a general approach for combining multiple GHT-models into a deeper model. This can be used to combine the localization results of different object landmarks such as mouth, nose, and eyes. Similar to Convolutional Neural Networks (CNNs) this will split the target object variability into multiple and smaller variabilities. A comparison of GHT-based approaches with CNNs and a description of the advantages, disadvantages, and potential application of both approaches will conclude this work.Diese Arbeit beschäftigt sich im Allgemeinen mit der Lokalisierung von Objekten in 2D Bilddaten und im Speziellen mit der Lokalisierung von Personen in Videoüberwachungsaufnahmen. Genauer gesagt handelt es sich hierbei um die Lokalisierung spezieller Landmarken. Dabei werden die Möglichkeiten und Limiterungen von Lokalisierungsverfahren basierend auf der Generalisierten Hough Transformation (GHT) untersucht, insbesondere die der Diskriminativen Generalisierten Hough Transformation (DGHT). Bei GHT-basierten Ansätze wird die Anzahl an übereinstimmenden Modelpunkten und Merkmalspunkten ermittelt und die wahrscheinlicheste Objekt-Position ergibt sich aus der höchsten Anzahl an übereinstimmenden Model- und Merkmalspunkte. Die DGHT umfasst darüber hinaus noch ein statistisches Lernverfahren, um optimale DGHT-Modele zu erzeugen und erzielte damit auf medizinischen Bilder und Anwendungen sehr gute Erfolge. Wie sich in dieser Arbeit zeigen wird, ist die DGHT nicht auf medizinische Anwendungen beschränkt, hat allerdings Schwierigkeiten große Variabilität der Ziel-Objekte abzudecken, wie sie in Überwachungsszenarien zu erwarten sind. Genau wie alle GHT-basierten Ansätze leidet auch die DGHT unter dem Problem, dass lediglich die Anzahl an übereinstimmenden Model- und Merkmalspunkten ermittelt wird, was bedeutet, dass alle Modelpunkte unabhängig voneinander betrachtet werden. Dass Modelpunkte nicht unabhängig voneinander sind, wird im Laufe dieser Arbeit gezeigt werden, und die unabhängige Betrachtung führt gerade bei sehr variablen Zielobjekten zu einer hohen Fehlerrate. Dieses Problem wird in dieser Arbeit grundlegend untersucht und ein allgemeiner Lösungsansatz vorgestellt, welcher nicht nur für die DGHT sondern grundsätzlich für alle GHT-basierten Verfahren Anwendung finden kann. Die Lösung basiert auf der Integration eines zusätzlichen Klassifikators, welcher die gesamte Menge an übereinstimmenden Model- und Merkmalspunkten betrachtet und anhand dessen ein zusätzliches Konfidenzmaß vergibt. Dadurch konnte auf allen getesteten Datenbanken eine deutliche Reduktion der Fehlerrate erzielt werden von bis zu 94.9%. Darüber hinaus umfasst die Arbeit einen generellen Ansatz zur Kombination mehrere GHT-Model in einem tieferen Model. Dies kann dazu verwendet werden, um die Lokalisierungsergebnisse verschiedener Objekt-Landmarken zu kombinieren, z. B. die von Mund, Nase und Augen. Ähnlich wie auch bei Convolutional Neural Networks (CNNs) ist es damit möglich über mehrere Ebenen unterschiedliche Bereiche zu lokalisieren und somit die Variabilität des Zielobjektes in mehrere, leichter zu handhabenden Variabilitäten aufzuspalten. Abgeschlossen wird die Arbeit durch einen Vergleich von GHT-basierten Ansätzen mit CNNs und einer Beschreibung der Vor- und Nachteile und mögliche Einsatzfelder beider Verfahren

The Alternative for Germany’s radicalization in historical-comparative perspective

This article chronicles the AfD’s rightward repositioning and compares it with the programmatic development of three postwar German parties on the ideological wings. By highlighting factors that tilt the balance of power away from moderate reformers towards hardliners, this comparative analysis sheds light on the conditions that lead a relatively successful party on the ideological wings, such as the AfD, to radicalize its programme. Four variables stand out: whether party hardliners take the blame for the recent election loss; whether they offer a convincing programmatic and strategic alternative to the reformers; whether changes in party composition strengthen hardliners; and whether external factors enhance their weight within the party. The essay concludes that the AfD’s radicalization was unusual, but not exceptional. It is however too early to conclude that the Federal Republic’s distinctive institutions and political culture no longer impose significant costs on parties that shift their programmes away from the centre

The treatment of corner and pole-type singularities in numerical conformal mapping techniques

This paper is a report of recent developments concerning the nature and the treatment of singularities that affect certain numerical conformal mapping techniques. The paper also includes some new results on the nature of singularities that the mapping function may have in the complement of the closure of the domain under consideration

VLSI Implementierung eines parallelen Hough-Transformations-Prozessors mit dynamisch nachladbaren Mustern

In 1.0 5m CMOS Technik wurde ein Prozessor zur parallelen Verarbeitung einer speziellen Hough-Transformation entwickelt. Bei der auf 50 MHz ausgelegten Taktfrequenz koennen 6.4 x 10E+10 Objektmuster pro Sekunde detektiert werden. Bis zu 5 x 10E+7 zu detektierende Suchmuster koennen pro Sekunde in den Prozessor geladen werden. Damit koennen erstmals Echtzeitapplikationen in der Bildverarbeitung im Mikrosekundenbereich erschlossen werden

Lineage-specific gene expression and the regulative capacities of the sea urchin embryo: a proposed mechanism

Three aspects of early sea urchin development are reviewed, and conclusions derived that lead to a unified concept of how the initial specifications of differential gene activity may occur in this embryo. i. The embryo has an invariant cell lineage, and the lineage founder cells can be considered as regulatory spatial domains. That is, from each of these cells descend clones of progeny the members of which express the same set of lineage-specific genes. ii. From the extensive classical literature on blastomere plasticity, and some key modern experiments, are derived a system of inductive blastomere interactions, which accounts for the conditionality of lineage founder cell specification. That is, the fates of many of the lineage founder cells can apparently be altered if the normal spatial interrelationships within the embryo are perturbed. iii. Recent studies have been carried out by gene transfer, and are supported by in vitro analyses of DNA-protein interactions in the regulatory regions of two genes that are expressed in a lineage- specific manner. Expression of both of these markers of cell fate specification is controlled by diffusible DNA-binding factors (i.e. within each nucleus). A molecular mechanism is proposed, based on inductive effects on gene regulatory factors, which in principle provides a specific explanation of the regulative capacities for which this embryo is famous