16 | 0:00:00 Starten0:02:06 Überblick0:02:12 Interaktion in der Merkmalsauswahl0:06:59 Ausblick Aktivitätserkennung0:07:53 Prinzip: Programmieren durch Demonstration0:08:35 Sensoren zur Handlungsbeobachtung0:09:56 Zyklus- Programmieren durch Vormachen0:12:17 Constraint Representation0:13:57 Bewegungsbeispiele0:15:10 Motions: Automatic model refinem…

15 | 0:00:00 Starten0:00:10 Robotik0:01:22 Überblick0:01:57 Greifen von Alltagsobjekten0:04:25 Planung von Greifoperationen0:04:52 Griffklassen0:06:47 Cutkosky-Griffhierarchie0:08:01 Bewegungstypen0:12:36 Griffgenerierung: Planungsschritte0:14:00 Griffgenerierung: Nebenbedingungen0:18:10 Wie generiert man ""gute"" Griffe?0:19:44 Ausweg: Griffe im G…

14 | 0:00:00 Starten0:01:34 Überblick0:02:36 Einführung0:14:57 Beispiel: Roboter ""ARMAR-|||""0:16:36 Gelenktypen0:18:31 Arbeitsraum0:24:25 Beispiele für Arbeitsräume0:25:41 Paralleler Roboter0:28:11 Kommerzielle Robotertypen0:29:06 Mobile Systeme, Lokomotion0:29:33 Radkonfigurationen0:31:30 Mecanum-Antrieb0:32:51 Aktuatoren0:33:24 Fluidscher Antri…

13 | 0:00:00 Starten0:00:10 Wissen und Planung II0:01:30 Kurze Wiederholung0:03:11 Repräsentation von Plänen0:04:31 STRIPS0:13:19 ADL0:16:56 Planungsstrategien0:24:10 A* - Suche0:27:55 Partial-Order-Planning0:38:28 Planungsgraphen0:43:52 Umweltmodell0:50:47 Objektmodellierung0:52:41 Kantenmodelle0:54:17 Oberflächenmodelle0:55:07 Volumenmodelle0:56:…

12 | 0:00:00 Starten0:00:12 Wissen und Planung I0:02:40 Gesichtserkennung0:05:48 Historischer Überblick0:08:23 Gesichtserkennung vs. Objekterkennung0:14:59 Merkmalsbasierte Gesichtserkennung0:19:46 Klassifikation0:21:04 Überblick0:33:07 Einführung0:49:03 Wissensrepräsentation: Grundlagen0:54:38 Wissensrepräsentation: Logik1:02:03 Aussagenlogik1:06:…

11 | 0:00:00 Starten0:00:37 3D-Bildverarbeitung0:01:30 Geometrische 3D-Transformationen0:10:32 Homogene Koordinaten0:18:10 Quaternionen0:31:02 Lochkamera (ideales Modell)0:31:46 Erweiteres Kameramodell0:39:46 Kamerakalibrierung0:42:35 Direkte Lineare Transformation0:43:37 Stereokonstruktion0:47:57 Epipolargeometrie0:53:21 Fundamentalmatrix0:54:39 S…

10 | 0:00:00 Starten0:02:02 Maschinensehen0:06:33 Sensorische Erfassung: Szene0:07:37 Sensorische Erfassung: Situation0:10:26 Zustandsprädikation auf Basis von Beobachtungen0:12:29 Visual Sensing Problems0:14:43 HDR: Image Capturing0:16:21 Visual Feature Extraction0:19:37 Inhalt der heutigen Vorlesung0:27:24 Schwellwertoperationen0:29:36 Multilevel…

08 | 0:00:00 Starten0:00:10 Speech0:00:49 Die Fundamentalformel der Spracherkennung0:13:27 Speech Recognition (Components)0:14:51 Hidden Markov Models0:22:04 Acoustic Modeling0:25:17 HMM Problems and SolutionsDr. Sebastian Stüker による

09 | 0:00:00 Starten0:00:10 HMM Problems And Solutions0:02:34 HMMs In Speech Recognition0:04:42 Model Topologies0:05:49 Forward-Backward Training for Continuous Speech0:06:26 Discrete HHM's Vector Quantization0:08:37 Acoustic Modeling0:12:38 Neural Net Approaches to Pattern Classification0:12:47 Simple NN Vowel Classification0:13:20 HMM-DeepNN Hybr…

07 | 0:00:00 Starten0:00:10 Lecture Demos0:00:42 Spectogram Controls0:09:49 Speech: State-of-the-Art0:14:09 Sloppy Speech0:16:47 Speech Recognition (System Overview)0:20:21 Voiced and Unvoiced Phonemes0:21:35 Analog to Digital0:21:50 Front End Processing0:23:49 Linear Sequence Alignment0:25:15 Problem with Linear Alignment0:28:08 Speech Recognition…

06 | 0:00:00 Starten0:00:22 Neural Networks0:00:29 The brain is:0:03:19 Von Neumann Computer - Neural Computation0:14:34 Coding of Speach: ""Bottleneck Features""0:15:34 Using Neural Nets0:16:56 Neural Models0:17:30 Apllications0:19:15 Advanced Neural Models0:19:29 Time Varying Patterns0:24:02 Classical Human - Computer Interaction0:25:16 Better Hu…

05 | 0:00:00 Starten0:00:06 Decision Function g(x)0:03:26 Perceptron - Nonlinearities0:04:11 The Perceptron0:05:44 Linear Discriminant Functions0:06:56 Perceptron0:08:36 Perceptron Criterion Function0:15:43 Linearly Separable Samples and the Solution Region in Weight Space0:20:04 Finding a Solution Region by Gradient Search0:24:40 Perceptron Learni…

04 | 0:00:00 Starten0:05:02 Non-Parametric Techniques: Parzen Windows0:10:45 K-Nearest Neighbors (KNN)0:19:28 KNN-Classifier: Problem0:20:50 Decision Function g(x)0:24:35 Linear Discriminant Functions0:35:49 Unsupervised Learning0:38:42 Unsupervised Classification0:58:31 Clustering1:19:18 Linear Discriminant Functions1:21:08 Perceptron Criterion Fu…

03 | 0:00:00 Starten0:00:11 Classification Problem0:07:56 Bayes Decision Theory0:20:49 Classifier Design in Practice0:24:59 GaussianClassifier0:51:12 Principal Component Analysis (PCA)1:07:28 Minimum Error Rate Classification1:11:38 Non-Parametric Techniques: Parzen WindowsProf. Dr. Alexander Waibel による

02 | 0:00:00 Starten0:01:23 Abtasten0:01:52 Digitalisierung von Signalen0:02:17 Quantisierung0:02:31 Faltung0:03:04 Idee der Fourier Transformation und Fourier-Reihen0:03:41 Fourier Reihenzerlegung0:04:54 Fourierreihen für Rechteckfunktion0:05:18 Fouriertransformation0:08:01 Eigenschaften von Fouriertransformierten0:10:53 Faltung0:18:49 Zusammenhän…

01 | 0:00:00 Starten0:00:10 Digitalisierung von Signalen0:03:34 Abtasten / Sampling und Rekonstruktion0:04:26 Sampling - Aliasing0:05:55 Beheben von Aliasing0:11:10 Quantisierung0:15:58 Quantisierung - Bilder0:17:28 Diracfunktion0:21:25 Faltung0:30:32 Demo0:33:51 Convolution Demo0:43:36 Beispiel Faltung0:45:19 Idee der Fourier Transformation und Fo…