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34. Forum, Roche Diagnostics GmbH, Mannheim, 3. Juli 2007 Lernende Bildverarbeitung Jedem, der sich schon mit praktischen Bildverarbeitungsproblemen beschäftigt hat, sind zwei Probleme wohlvertraut: zum einen der große Aufwand, bis eine schon vorhandene Bildverarbeitungslösung an eine ähnliche Aufgabenstellung angepasst ist und zum anderen die umfangreichen Trainingsläufe, die man benötigt, um überhaupt eine optimale Erkennung von Fehlern bei gleichzeitig möglichst geringer Zurückweisung von fehlerfreien Prüfstücken zu erreichen. Wie schön wäre es doch, wenn die maschinelle Bildverarbeitung so einfach und schnell wie ein Mensch lernen und sich scheinbar mühelos und effektiv auf eine neue Aufgabe optimal einstellen könnte. Zukunftsmusik? Ja und nein! In den letzten Jahren hat es erhebliche Fortschritte in der Bildanalyse und der Mustererkennung gegeben, die es der Bildverarbeitung wesentlich einfacher machen, eine neue Aufgabenstellung ohne ein aufwändiges Training zu lernen bzw. sich halbautomatisch an eine modifizierte Aufgabenstellung anzupassen. Diese Fortschritte werden in einer Reihe von Beiträgen vorgetragen, anschaulich aufbereitet und mit Beispielen aus der Praxis beleuchtet werden. Prof. Dr. Bernt Schiele, Universität Darmstadt:
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