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Java based Test Environment for Image Recognition Algorithms (S)

Status: Abgeschlossen

In den letzten Monaten wurden verschiedene Algorithmen im Bereich der EAN13 Barcodeerkennung entwickelt. Diese Algorithmen liegen als Blackbox-Java-Komponenten vor. D.h. sie bekommen ein Bild als Input und geben daraufhin den erkannten Barcode aus. Um diese Algorithmen weiter zu verbessern sowie neue effektiv entwickeln und testen zu können, ist es nötig die Leistung der einzelnen Ansätze sauber vergleichen zu können.

Ziel dieser Arbeit ist deshalb die Schaffung sowohl einer Datenbasis als auch einer Software für die automatische Evaluation der Algorithmen.

Dazu soll in einem ersten Schritt eine Datenbank von Bildern unterschiedlicher Barcodes angelegt werden. Für den nachfolgenden Schritt der automatischen Evaluation sind dabei auch saubere Meta-Daten zu den einzelnen Bildern erforderlich. z.B. In welchem Abstand die Bilder gemacht wurden, die Nummern der abgebildeten Barcodes oder die Orientierung der Codes im Bild.

Nachdem diese Datenbasis vorhanden ist, soll eine kleine Testumgebung in Java entwickelt werden, die es ermöglicht die verschiedenen Algorithmen mit Hilfe der gesammelten Bilder und Meta-Daten automatisch zu testen. Dabei sind verschiedene Parameter von Interesse. z.B. die Anzahl der von einem Algorithmus erfolgreich erkannten Barcodes oder die durchschnittliche für die Erkennung benötigte Zeit, etc.