Mensch-Maschine-Kommunikation: Grundlagen von sprach- und bildbasierten Benutzerschnittstellen (German Edition)

Ausgehend von den gängigen und bekannten Ein- und Ausgabegeräten gibt das Buch einen Überblick über die heute mögliche Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK). Dazu werden der Seh- und der Hörsinn, die momentan wichtigsten Modalitäten für die MMK, vorgestellt. Anschließend werden die Grundlagen der Dialogsysteme, der Wissensrepräsentation und der künstlichen Intelligenz entwickelt (Grammatiken, Zustandsautomaten, Suchverfahren) - unverzichtbare Elemente heutiger Mensch-Maschine-Schnittstellen. Die grundlegenden Algorithmen werden beschrieben, die in der Spracherkennung Verwendung finden (Abstandsklassifikatoren, Hidden-Markov-Modelle). Bei der bildbasierten MMK erfolgt zunächst eine Einführung in die Grundlagen der Bildverarbeitung (Signaldarstellung in zwei Dimensionen, Filterung, morphologische Operationen). Danach werden die Methoden der bildbasierten MMK vorgestellt und algorithmische Lösungen vorgeschlagen: Gesichtsdetektion (z.B. Viola-Jones), Gesichtsidentifikation (z.B. Eigenfaces, Active Appearance Models) und Gesichtsverfolgung (z.B. ConDenSation). Jedes Kapitel enthält Übungen mit ausführlichen Lösungen. Springer 3642054560 1 Mensch-Maschine- Kommunikation 3 Vorwort 5 Inhaltsverzeichnis 6 1 Einleitung 13 1.1 Mensch-Maschine-Kommunikation in der Informations- und Kommunikationstechnik 13 1.2 Grundbegriffe der Mensch-Maschine-Kommunikation 14 1.3 Disziplinen der Mensch-Maschine-Kommunikation 16 1.4 Literaturverzeichnis 17 2 Ein-/Ausgabegeräte 18 2.1 Datenrate verschiedener Ein-/Ausgabegeräte 18 2.2 Eingabegeräte 19 2.2.1 Loch- und Markierungskarte 19 2.2.2 Tastatur 21 2.2.3 Maus 24 2.2.4 Joystick 27 2.2.5 Touchscreen 28 2.2.6 Grafiktablett 32 2.2.7 Scanner 33 2.2.8 Videokamera 36 2.2.9 Mikrofon 37 2.2.10 Nutzung weiterer Modalitäten 38 2.3 Ausgabegeräte 39 2.3.1 Bildschirm 39 2.3.2 Lautsprecher 46 2.4 Übungen 47 2.5 Literaturverzeichnis 49 3 Menschliche Sinnesorgane 54 3.1 Übersicht über die Sinne 54 3.2 Sehen 55 3.2.1 Aufbau des Auges 55 3.2.2 Prinzip des Sehens 56 3.2.3 Psychooptische und physikalische Messgrößen 57 3.2.4 Farbsehen 59 3.2.5 Gesichtsfeld 61 3.2.6 Farbmischung 62 3.3 Hören 66 3.3.1 Das Ohr 67 3.3.2 Psychoakustik 68 3.4 Übungen 75 3.5 Literaturverzeichnis 80 4 Dialogsysteme 82 4.1 Grundlagen intelligenter Systeme 82 4.1.1 Suchverfahren 83 4.1.2 Einfache Suchstrategien 84 4.1.3 Heuristische Suche/A-Algorithmus 87 4.1.4 A∗-Algorithmus (A Star) 89 4.2 Logik und Theorembeweisen 90 4.2.1 Aussagenlogik 90 4.2.2 Prädikatenlogik 91 4.3 Wissensrepräsentation 98 4.3.1 Prädikatenlogik zur Wissensrepräsentation 99 4.3.2 Produktionsregeln 99 4.3.3 Semantische Netze 101 4.3.4 Rahmen (Frames) 103 4.4 Grammatiken 104 4.4.1 Kontextfreie Grammatiken 105 4.4.2 Normalformen von Grammatiken 106 4.4.3 Kontextfreie Sprachen und Parsing 107 4.4.4 Anwendung von Grammatiken in der KI-Forschung 110 4.5 Automatentheorie 111 4.5.1 Zustandsautomaten 112 4.5.2 Kellerautomaten (push-down automaton) 114 4.6 Dialoggestaltung 117 4.6.1 Modellierung einfacher Dialoge mit Zustandsautomaten 120 4.6.2 Intelligente interaktive Systeme 120 4.7 Übungen 125 4.8 Literaturverzeichnis 129 5 Sprachkommunikation 133 5.1 Klassifizierung 134 5.2 Abstandsklassifikatoren 134 5.2.1 Quadratischer (Euklidischer) Abstand 135 5.2.2 Mahalanobis-Abstand 135 5.3 Hidden-Markov-Modelle als statistische Klassifikatoren 136 5.3.1 Markov-Modelle 137 5.3.2 Hidden-Markov-Modelle 138 5.3.3 Klassifizierung mit HMM 139 5.3.4 Training von HMM 143 5.3.5 Viterbi-Algorithmus 145 5.4 HMM in der Spracherkennung 146 5.4.1 Merkmalsextraktion 146 5.4.2 Modelle 147 5.4.3 Training 148 5.4.4 Erkennung 150 5.5 Übungen 151 5.6 Literaturverzeichnis 158 6 Handschrifterkennung 161 6.1 Offline- und Online-Erkennung 161 6.2 Vorverarbeitung 162 6.2.1 Ortsäquidistante Neuabtastung 163 6.2.2 Korrektur der Zeilenneigung 163 6.2.3 Korrektur der Schriftneigung 165 6.2.4 Normierung der Schriftgröße 166 6.2.5 Vorverarbeitungskette 167 6.3 Merkmalsextraktion 167 6.4 Erkennung 169 6.4.1 Modelle 169 6.4.2 Training und Erkennung 170 6.5 Übungen 171 6.6 Literaturverzeichnis 173 7 Grundlagen der Bildverarbeitung 175 7.1 Kontinuierliche zweidimensionale Signale 175 7.1.1 Separierbarkeit 175 7.1.2 Spektraldarstellung 176 7.1.3 Faltung 178 7.2 Diskrete Signale 178 7.2.1 Ideale Abtastung 179 7.2.2 Spektraldarstellung 181 7.2.3 Quantisierung 182 7.2.4 Faltung 184 7.3 Bildaufzeichnung und Bildstörung 184 7.3.1 Additive Störungen 185 7.3.2 Lineare, ortsinvariante Bildstörungen 186 7.4 Bildrestauration und Bildverbesserung 187 7.4.1 Rauschkompensation 187 7.4.2 Medianfilter 189 7.4.3 Blur-Kompensation 190 7.4.4 Histogrammausgleich 190 7.5 Kantenhervorhebung 194 7.5.1 Gradientenfilter 194 7.5.2 Laplace-Filter 196 7.5.3 Binarisierung 197 7.6 Morphologische Operatoren 197 7.6.1 Erosion 199 7.6.2 Dilatation 199 7.6.3 Öffnen und Schließen 200 7.6.4 Anwendung morphologischer Operationen 201 7.7 Übungen 202 7.8 Literaturverzeichnis 210 8 Gesichtsdetektion 213 8.1 Farbbasierte Gesichtsdetektion 213 8.1.1 Das YUV-Farbsystem 214 8.1.2 Das HSV-Farbsystem 215 8.1.3 Hautfarben-Segmentierung 217 8.2 Blockbasiertes Viola-Jones-Verfahren 218 8.2.1 Gaußpyramide 219 8.2.2 Überblick Viola-Jones-Verfahren 219 8.2.3 Merkmalsgewinnung 220 8.2.4 Merkmalsselektion 222 8.2.5 AdaBoost-Algorithmus 224 8.2.6 Detektionsfenster mit variabler Größe 226 8.2.7 Kaskadierung mehrerer Klassifikatoren 227 8.2.8 Verbesserung des Viola-Jones-Verfahrens 228 8.3 Übungen 228 8.4 Literaturverzeichnis 230 9 Gesichtsidentifikation 233 9.1 Merkmalsgewinnung durch Eigengesichter 234 9.1.1 Bestimmung der Eigengesichter 235 9.1.2 Identifikation mit Eigengesichtern 238 9.2 Merkmalsgewinnung mit Formmodellen 238 9.2.1 Affine Transformationen 239 9.2.2 Prokrustes-Analyse 240 9.2.3 Objektabhängige Formen 242 9.2.4 Point-Distribution-Model 244 9.2.5 Anwendung des PDM auf Bilder 246 9.2.6 Gesichtsidentifikation mit ASM 249 9.2.7 Weitere Einsatzgebiete der ASM 250 9.3 Merkmalsgewinnung mit „Appearance“-Modellen 251 9.3.1 Triangulation 252 9.3.2 Warping 255 9.3.3 Mittelwerttextur 257 9.3.4 Texturmodell 258 9.3.5 Kombination von Form- und Texturmodell 258 9.3.6 Anpassung der Appearance-Parameter 260 9.3.7 Weitere Einsatzgebiete von AAM 263 9.4 Übungen 264 9.5 Literaturverzeichnis 267 10 Objektverfolgung 271 10.1 Dynamische Bildsequenz 271 10.2 Realisierung der Objektverfolgung 273 10.2.1 Objektverfolgung mithilfe von Differenzbildern 274 10.2.2 Stochastische Objektverfolgung 275 10.2.3 Condensation-Algorithmus 280 10.2.4 Condensation-Algorithmus mit Verwendung von ASM 282 10.3 Übungen 283 10.4 Literaturverzeichnis 286 11 Musterlösungen zu den Übungen 289 11.1 Lösung zu Abschnitt 2.4 289 11.2 Lösung zu Abschnitt 3.4 297 11.3 Lösung zu Abschnitt 4.7 309 11.4 Lösung zu Abschnitt 5.5 332 11.5 Lösung zu Abschnitt 6.5 347 11.6 Lösung zu Abschnitt 7.7 352 11.7 Lösung zu Abschnitt 8.3 368 11.8 Lösung zu Abschnitt 9.4 371 Abkürzungsverzeichnis 385 Sachverzeichnis 387 ISBN-13:,9783642054563 Ausgehend von den gngigen Ein- und Ausgabegerten gibt das Buch einen berblick ber die mglichen Formen der Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK). Dazu werden der Seh- und Hrsinn sowie die derzeit wichtigsten Modalitten fr die MMK vorgestellt. Die Autoren behandeln die Grundlagen der Dialogsysteme, der Wissensreprsentation, der knstlichen Intelligenz und der Bildverarbeitung sowie die Methoden der bildbasierten MMK. Ferner beschreiben sie die verwendeten grundlegenden Algorithmen. Jedes Kapitel enthlt bungen mit ausfhrlichen Lsungen. Front Matter....Pages i-xiii Einleitung....Pages 1-5 Ein-/Ausgabegeräte....Pages 7-42 Menschliche Sinnesorgane....Pages 43-70 Dialogsysteme....Pages 71-121 Sprachkommunikation....Pages 123-150 Handschrifterkennung....Pages 151-164 Grundlagen der Bildverarbeitung....Pages 165-202 Gesichtsdetektion....Pages 203-222 Gesichtsidentifikation....Pages 223-260 Objektverfolgung....Pages 261-278 Musterlösungen zu den Übungen....Pages 279-374 Back Matter....Pages 375-387 Ausgehend von den gangigen Ein- und Ausgabegeraten gibt das Buch einen UEberblick uber die moeglichen Formen der Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK). Die Autoren behandeln die Grundlagen der Dialogsysteme, der Wissensreprasentation, der kunstlichen Intelligenz und der Bildverarbeitung sowie die Methoden der bildbasierten MMK.