Reinforcement Learning in a 3D-Environment Applied to View-Based Object Recognition

Beschreibung

Eine ansichts-basierte Objekterkennung mittels Bestärkenden Lernens wird untersucht.
In der Arbeit werden unterschiedliche Ansätze untersucht, wie eine spezielle Aufgabenstellung aus dem Bereich Computer-Vision von einem autonomen Software-Agenten gelöst werden kann. Die Aufgabenstellung besteht darin, zwischen sehr ähnlichen dreidimensionalen Objekten zu unterscheiden. Das Zustandssignal des Agenten beschränkt sich allein auf die visuelle Wahrnehmung, konkret auf Objektmerkmale, die mit den Methoden der Bildverarbeitung errechnet werden.

Autor*in

Klaus Häming
Klaus Häming ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrgebiet Mensch-Computer-Interaktion der FernUniversität in Hagen.

Themen in »Reinforcement Learning in a 3D-Environment Applied to View-Based Object Recognition«

reinforcement learning object recognition view-based

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