Beschreibung: Kamerasysteme werden heute bereits an verschiedenen Stellen im Kraftfahrzeug zur Unterstützung des Fahrers integriert (z.B. Spurführung, Rückfahrkontrolle). Die Entwicklung der Fähigkeit, im Außenraum angebrachte Texte automatisch zu erkennen, kann durch die Erfassung oft komplexer Bildinhalte dem Fahrer als zusätzliche Informationsquelle dienen und so das Fahren erleichtern. In einem weiteren Szenario wird durch eine auf den Fahrer gerichtete Kamera im Fahrzeug dessen Aufmerksamkeitszustand erfasst werden. Diese Information kann dann zur Verbesserung der Kommunikation im Fahrzeug z.B. mit einem Fahrzeugsystem über ein Spracheingabeinterfaces dienen. Vielen Menschen stellt auch die Bedienoberfläche eines Navigationssystems eine Schwierigkeit dar. Hier kann durch Integration einer handschriftlichen Texteingabe die Interaktion erleichtert.

Beschreibung: Die automatische Erkennung von auf Papier gedruckten oder handgeschriebenen Texten (Offline-Erkennung) ist für viele Anwendungsbereiche von großem Interesse. Das Training der Systemparameter statistischer Mustererkennungsansätze erfordert insbesondere für handgeschriebene Wörter große Mengen von geeignet aufbereiteten Daten. Mit der IfN/ENIT-Datenbasis haben wir eine umfangreiche Sammlung arabischer Städtenamen so aufbereitet, dass Erkenner damit trainiert werden können. Zurzeit wird diese Datensammlung von mehr als 50 Forschergruppen weltweit genutzt. 2005, 2007 und 2009 haben wir in einem großen Vergleichstest unterschiedliche Erkenner verglichen. Aktuelle Arbeiten auf dem Gebiet von OCR und Handschrifterkennung sind die Verbesserung der Erkennerleistung durch Kombination von Erkennern, die Realisierung von Methoden zum Erkennen von Texten in Videosequenzen und die Texterkennung in der Produktion zur Qualitätskontrolle.

Beschreibung: In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Holzforschung Wilhelm-Klauditz-Institut-WKI, Braunschweig und dem Institut für Hochfrequenztechnik der Technischen Universität Hamburg-Harburg wird untersucht, inwieweit unter Benutzung der Wärmeflussthermographie und automatischer Bildverarbeitung die Verklebungsqualität durch Online-Kontrolle verbessert werden kann. Dazu werden am IfN Bildverarbeitungsmethoden entwickelt, mit deren Hilfe relevante Qualitätsmerkmale im Thermographiebild der Verleimung detektiert werden können, so dass Produktionsfehler sofort während der Produktion entdeckt werden können.