Sehen und Horen sind Sinneswahrnehmungen, die fur die Leistungsfahigkeit von Mensehen und Tieren von erheblieher Bedeutung sind. Die Anwendung der Mustererkennung. des masehinellen Verstehens von Bildern und Spraehe, wird eine entspreehende Leistungssteigerung bei teehnisehen Systemen be wirken. Die Vorteile, die sieh dureh den Einsatz intelligenter Sensorik erzielen lassen, werden bereits in zunehmenden MaBe erkannt. Die gro~e Zahl anwendungsbezogener Beitrage zum 8. DAGM-Symposium zeigt insbeson dere aueh die Vielfalt der mogliehen Einsatzgebiete. Sehen und Horen erfordern neben der Signalverarbeitung Abstraktionspro zesse, an denen umfangreiehe, in ihrer Funktion erst ansatzweise verstan dene Teile des Gehirns beteiligt sind. Bei der Komplexitat dieser Pro zesse ist es nieht uberrasehend, daB die Mustererkennung als Teilaufgabe im Arbeitsgebiet Kunstliehe lntelligenz verstanden wird. So war es aueh zu erwarten, daB sieh unter den Beitragen zum 8. DAGM-Symposium ein zwei ter Sehwerpunkt bei den wissensbasierten Erkennungsmeehanismen herausge bildet hat. Wenn ieh einmal - ohne Grenzen ziehen zu wollen - die anwendungsbezogene Umsetzung der Mustererkennung eher den lngenieuren, die Arbeiten auf dem Gebiet der Kunstliehen lntelligenz eher den lnformatikern zuordne, dann werden sieh eehte Fortsehritte nur dureh interdisziplinare Arbeit erzie len lassen. leh glaube, daB die Mustererkennung schon immer ein Kristallisationspunkt fur die Zusammenarbeit vieler wissensehaftlieher Disziplinen gewesen ist. leh hoffe, daB unser Arbeitsgebiet aueh in Zukunft dazu herausfordert, Grenzen zu ubersehreiten und ieh wunsehe mir, daB unser 8. DAGM-Sympo sium ein dafur geeignetes Diskussionsforum bieten mage.

Inhalt
Anwendungen der Mustererkennung.- Automatische Fehlererkennung in Holzoberflächen.- Verstehen von Landkarten.- A Coded Light Approach for Depth Map Acquisition.- Vereinzelung sich berührender Objekte durch euklidische Skelette mit geometrisch-hierarchisch geordneten Elementen.- Lernendes Verfahren zur Segmentierung industrieller Szenen.- Wissensgesteuerte Formularinterpretation mit Hilfe von Petrinetzen.- Interpretation bildhafter Bürodokumente mittels Objektorientierter Wissensrepräsentation und hypothesengesteuerter Kontrollstrategien.- Ein Arbeitsplatz zur halbautomatischen Luftbildanalyse.- Bildverarbeitung und Mustererkennung.- Übersichtsvortrag: Methoden der digitalen Signalverarbeitung in der Bildverarbeitungund Mustererkennung.- Ein erweiterter Viterbi-Algorithmus zur Berechnung der n besten Wege in zyklenfreien Modellgraphen.- Signalrekonstruktion aus unvollständigen Datenstrukturen.- Ein lichtmikroskopisches Verfahren zur zweieinhalbdimensionalen Auswertung von Oberflächen.- Hochauflösende digitale Bildabtastung mit optischnumerischer Sensororientierung.- Merkmale und Klassifikation.- Grauwert- und Kurvenpyramide, das ideale Paar.- Deklarative Merkmalsbeschreibung in Pyramidalstrukturen.- Invariante Formbeschreibung in verschiedenen Auflösungsebenen.- Merkmalsdetektion in Farbbildern als Grundlage zur Korrespondenzanalyse in Stereo-Bildfogen.- Ein leistungsfähiger Algorithmus zur Gewinnung spektraler Texturmerkmale.- Systeme für die Sprach- und Bildverarbeitung.- Übersichtsvortrag: die Messung der Leistungsfähigkeit von SpracherkennungsSystemen.- Quantitative Eignungsanalyse für Bildauswertesysteme.- Synchroner Datenflußrechner zur Echtzeitbildverarbeitung.- Eine Hardware-Architektur zur ikonischen Bildverarbeitung auf der Basis derhierarchischen Formcodierung.- Sprach- und Geräuscherkennung.- Ein Konzept für die Nutzung prosodischer Information bei der automatischen Spracherkennung.- Suchstrategien zur syntaktischen Analyse in der automatischen Spracherkennung.- Kontrollalgorithmen für ein wissensbasiertes System zum automatischen Sprachverstehen.- Motordiagnose unter Anlaufbedingungen mit Hilfe von Mustererkennungsverfahren.- Werkzeuge für Wissensbasierte Systeme.- Query-by-Structure-Example: Objektorientierter Datenbankzugriff für bildbeschreibende Strukturen.- Wissensbasierte Mustererkennung in gestörten Linienbildern gestützt auf Verfahren der Graphentheorie, der ganzzahligen Optimierung und des Prädikatenkalküls.- BPI: Ein Blackboard-basiertes Produktionssystem für die automatische Bildauswertung.- Konzept einer universellen Programmiersprache für Bildverarbe itungsanwendungen.- Bildfolgen.- Ein Verfahren zur Erkennung des Straßenverlaufs im Fahrerdisplay durch Texturanalyse.- Detektion und Verfolgung mehrerer Objekte in Bildfolgen.- Lokalisierung und Verfolgung von Objekten in Echtzeit.- Experimente zur Bestimmung kinematischer Parameter aus dem optischen Fluß basierend auf einem robusten Verschiebungs schätzverfahren.- Ein Datenmodell für die Extraktion von Episoden aus Bildfolgen.- Bildfolgenanalyse in der Umweltphysik: Wasseroberflächen wellen und Gasaustausch zwischen Atmosphäre und Gewässern.- Wissensbasierte Mustererkennung.- Übersichtsvortrag: Wissensbasierte Konfigurierung von Bildverarbeitungssystemen.- Repräsentation der relevanten Wissensinhalte in einem selbstadaptierenden regelbasierten Bilddeutungssystem.- Ein wissensbasiertes System für die Analyse von Luftbildern.- Hierarchien über Relationengebilden.- Modellgestützte Kontrolle in der Bildanalyse.-Wissensbasiertes Bilddeutungsverfahren zur vollautomatischen Gewinnung von Modellbeschreibungen für die Szenenanalyse.- Repräsentation und Nutzung zeitlicher Bezüge in semantischen Netzen.- Modellgestützte Erkennung hierarchisch codierter Objekte.- Anwendungen in der Medizin.- Ein Ansatz für die Interpretation von MR Bildern.- Texturanalyse des spongiösen Knochenbereiches aus Röntgenaufnahmen.- Bestimmung globaler Bewegungsgrößen von Objekten in Bildfolgen durch Auswertung lokaler Texturmerkmale angewandt auf spektrale Zellbildsequenzen.- 3D-Modellbildung für die diskrete Relaxation zur Interpretation von kranialen Computertomogrammen.- Digitale Subtraktions Angiographie mit einer synthetischen Maske aus einer Bildfolge von Herzaufnahmen.- Lokale Bewegungsanalyse mit der Dynamischen Pyramide.- Analyse der Bewegung von biologischen Zellen.- Poster.- Autorenindex.