Mustererkennung und Bildverarbeitung

Das Fraunhofer IAIS ist ein weltweit führendes Institut in den Bereichen Large Scale Data Mining und Musterklassifikation und verfügt über langjährige Erfahrungen in der Auswertung von Bild- und insbesondere Hyperspektraldaten. Um eine sichere Zuordnung zu erreichen, setzt das Fraunhofer IAIS Algorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens ein. Beim Maschinellen Lernen, einem Teilgebiet der Informatik, wird ein Algorithmus in einer ersten Testphase trainiert. Für blackValue® heißt das, dass die Entwickler dem System verschiedene Proben zeigen und ihm aber auch die Information geben, um welches Material es sich handelt. In der zweiten Testphase zeigen die Entwickler dem System weitere Proben und das System muss entsprechend seines Trainings selbstständig die Proben den unterschiedlichen Klassen zuordnen.

Für die Programmierung des Algorithmus kommt keine besondere Programmiersprache zum Einsatz: Der Schlüssel zum Erfolg sind die tiefen Methodenkenntnisse der Forscher bereits heute geläufiger Programmiersprachen. So können sie den Algorithmus effizient, aber schlank halten, um die nötige Genauigkeit bei nur einer Millisekunde Entscheidungszeit zu erreichen – bei gleichzeitig möglichst geringer Hardwarelast, denn die Software soll auf einem handelsüblichen Industrierechner laufen.