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Im Rahmen sensomotorischer Aufgabenstellungen ist es häufig sinnvoll, sensorische Repräsentationen zu bilden, d.h., ähnliche sensorische Situationen zu Zuständen zusammenzufassen. Diese vereinfachte Darstellung der Umwelt ermöglicht dann eine Reduzierung des Berechnungsaufwands, der für weitere Verarbeitungsschritte, wie z.B. die Bestimmung geeigneter Aktionen, erforderlich ist. Durch die Bildung sensorischer Repräsentationen können jedoch auch Situationen zusammengefasst werden, die im Kontext der Aufgabe eines handlungsgenerierenden Systems eine unterschiedliche Bedeutung besitzen und deshalb verschiedene Aktionen des Systems erfordern. In diesem Artikel wird daher am Beispiel von FuzzyART ein Verfahren vorgestellt, das eine Berücksichtigung der Bedeutung sensorischer Situationen für die Handlungsauswahl schon bei der Bildung von Repräsentationen zulässt. Weiterhin erfolgt die Diskussion eines FuzzyART-basierten Ansatzes, der zusätzlich eine Begrenzung der benötigten Ressourcen in Form der erforderlichen Anzahl an Neuronen ermöglicht, wobei die Stabilitäts- und die Plastizitätseigenschaft erhalten bleiben. Es wird gezeigt, dass beide Verfahren eine verbesserte Grundlage für das Erlernen und Anwenden von Verhaltenswissen bilden.

In dieser Arbeit werden nonverbale Aspekte in der Mensch-Roboter-Interaktion und bildbasierte Objektverfolgungsmethoden für Ambient Assisted Living untersucht. Zunächst werden Methoden zur Erkennung von Gesten und Mimik entwickelt, dabei werden verschiedene Verfahren aus der Mustererkennung eingesetzt. Graphische Modelle werden in dieser Arbeit zur Gestaltung des bildbasierten Verfolgungsprozesses von Objekten verwendet. Ein Spieleszenario auf einem Roboter greift die entwickelten Methoden auf. In this thesis, non-verbal aspects of human-robot interaction and image-based tracking methods for Ambient Assisted Living are investigated. First, methods for gesture and facial expression recognition are developed; therefore, various methods of pattern recognition techniques are applied. Graphical models are used in this thesis for the design of image-based object tracking. A game scenario on a social robot serves as application platform for the developed methods.

In dieser Arbeit werden vier verschiedene Probleme der Personenerkennung behandelt. Als Erstes wird eine Authentifikation auf frontalen Gesichtsbildern umgesetzt, die entscheiden soll, ob Passagiere, die ein Flugzeug betreten, die gleichen sind, die eingecheckt haben. Als Zweites werden Methoden zur Bearbeitung einer blickrichtungsunabhängigen Identifikation vorgeschlagen. Hier sollen Personen, egal welche Orientierungen ihre Köpfe gerade haben, erkannt werden. Danach wird aufgezeigt, wie ein Paarvergleich von Gesichtsbildern umgesetzt werden kann, bei dem für zwei Bilder entschieden werden soll, ob jeweils die gleiche Person zu sehen ist. Der letzte Anwendungsfall geht von Tiefendaten mehrerer Personen mit verschiedenen Blickwinkeln und Gesichtsausdrücken aus. Hier wird eine vollautomatische Verarbeitungskette erläutert, die die Identität der Personen feststellen kann. In this thesis four different problems of face recognition will be discussed. Firstly, an authentication using frontal faces is realized to decide, if persons boarding an airplane are the same as the ones, that have checked in. Secondly, methods to solve a view-independent identification are suggested. Persons should be recognized, no matter how their heads are orientated. Next it is described, how the problem of unconstrained pair matching of face images can be solved, where it should be recognized, if two images are showing the same person. In the last case, range data of multiple persons with different head poses and emotions is available. A fully automatic processing chain, how to identify these persons, is suggested.

Die vorliegende Arbeit beschreibt verschiedene Aspekte der automatischen On- und Off-Line Schrifterkennung, die auf der Verwendung von Hidden Markov Modellen (HMM) basiert. Neben der Erkennung kursiver Handschrift werden auch gedruckte Dokumente untersucht, wobei die Vorverarbeitungs- und Merkmalextraktionsmethoden jeweils dem Schrifttyp angepaßt werden. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt jedoch auf der Untersuchung von hybriden Modellierungstechniken für die HMMs und der Entwicklung von Kontextmodellen, der Einbeziehung von Sprachmodellen (Zeichen N-Gramme) zur Erkennung von Worten mit unbegrenztem Vokabular und verschiedenen Adaptionsverfahren. Für die Adaption von Erkennungssystemen auf bestimmte Schreiber oder bestimmte lokale Schreibweisen werden außerdem unterschiedliche Konfidenzmaße verglichen. The presented work describes several aspects for automatic on- and off-line script recognition, which is based on Hidden Markov Models (HMM). The recognition performance for cursive handwritten words as well as machine-printed documents is examined, whereas specific methods for preprocessing and feature extraction have been chosen for the current type of script. However, the topic of this work is the examination of hybrid modeling techniques for HMMs and the development of context models, the usage of language models (character n-grams) for word recognition with open vocabulary and different adaptation methods. Furthermore, for adaptation of recognition systems to a certain writer or a local writing style different confidence measures are compared.