Zusammenfassung
Die Detektion und Verfolgung einer zeitlich variierenden Menge an Objekten ist für viele technische Anwendungen eine Grundvoraussetzung, wobei zukünftige Fahrerassistenzsysteme ein aktuelles Beispiel darstellen. Die Unsicherheiten der Sensorinformation lassen sich hierbei systematisch mit Hilfe der Bayes´schen Statistik handhaben. In diesem Beitrag werden zunächst der Ansatz für das PHD-Filter und anschließend einige ausgewählte Teilaspekte eines darauf basierenden Fusionsframeworks vorgestellt, sowie Fusionsergebnisse sowohl mit synthetischen als auch realen Messdaten präsentiert.
A novel trained filter based scheme for video de-interlacing is proposed and described in detail. This scheme uses different classifiers, called error functions, on the input, and mixes several sub-de-interlacers depending on them. The approach differs from the earlier works in this area due to focus on more complex classification rather than on complex sub-de-interlacers. The proposed scheme is flexible and allows various combinations of error functions with sub-de-interlacers. In this article we describe a test implementation of this concept with five different sub-de-interlacers and five error functions composing a spatial-temporal de-interlacing method. The description of the test implementation is supported by simulations where we evaluate the contribution of different sub-de-interlacers and error function to output de-interlacing quality.
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