Wie Technology Review berichtet, haben Forscher am MIT-Labor für künstliche Intelligenz, CSAIL, um den Informatiker Jason Chang ein Verfahren entwickelt, das das Auffinden von Kanten in digitalen Aufnahmen bis zu 50.000-mal effizienter beherrschen soll als bisherige Techniken. Chang sagt: "Wir wollten einen Algorithmus, der Bilder so segmentiert, wie das Menschen tun". Um die richtigen Kanten zu ermitteln, entwickelte sich aus diesem Ansatz ein Verfahren, das zahlreiche Versuche unternimmt. "So kommen wir in etwa darauf, was ein Mensch machen würde."

Es gibt in der Bildbearbeitung und -erfassung kaum ein schwierigeres und wichtigeres Problem als die saubere Erkennung von Abgrenzungsbereichen zwischen zwei Objekten. Nicht nur bei der automatischen Bearbeitung von Urlaubsfotos, sondern auch für Roboter, die beispielsweise erkennen müssen, wo der Teppichboden aufhört und ein auf ihm stehender Gegenstand beginnt.

Mit dem neuen Algorithmus versucht der Computer, sich näherungsweise an die richtigen Kanten heranzutasten, bis die ideale Trennung gefunden ist. Allerdings dauert das allein noch zu lange, weswegen Chang und sein Team mit einem Bewertungsverfahren arbeiten. Dabei werden die verschiedenen Kandidaten auf Faktoren wie Farbtrennung, Einfachheit der Kantendarstellung oder Verteilung der Bildpunkte auf beiden Seiten einer Kante untersucht.

(ez, hannover)

(siehe auch Heise News-Ticker :)

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