Decision trees for probabilistic top-down and bottom-up integration
Kasim Terzić, Bernd Neumann · 2009
Scene interpretation systems need to match (often ambiguous) lowlevel input data to concepts from a high-level ontology. In many domains, these decisions are uncertain and bene t greatly from proper context. In this paper, we demonstrate the use of decision trees for estimating class probabilities for regions described by feature vectors, and show how context can be introduced in order to improve the matching performance. Eine der Aufgaben, die Szeneninterpretationssysteme erledigen, ist die Zuordnung von mehrdeutigen Bildverarbeitungsergebnissen zu Konzepten aus einer Ontologie. Diese Entscheidungen sind in vielen Domanen unsicher und konnen durch Kontextinformationen verbessert werden. In diesem Bericht stellen wir einen Einsatz vor, wo die Klassenwahrscheinlichkeiten fur Bildregionen mittels Entscheidungsbaumen geschatzt werden, und wir zeigen wie Kontextinformationen genutzt werden konnen, um die Klassi kationsrate zu verbessern.