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Abstract

To interpret sensor signals like images, image sequences, or continuous speech the representation and use of task-specific knowledge is necessary. The paper presents a framework for the representation of declarative and procedural knowledge using a suitable definition of a semantic network. Based on that formalism a problem-independent control algorithm for the interpretation of sensor signals is presented. It provides both data-driven and model-driven control structures which can easily be combined to perform any mixed strategy. An explanation facility is available which makes the development of complex knowledge bases easier and increases the acceptance of such a knowledge-based analysis system.

Abstract

Unerläßliche Voraussetzung für die Interpretation von Sensordaten wie Bilder, Bildfolgen oder kontinuierliche Sprache ist die Darstellung und Nutzung von aufgabenspezifischem Wissen. In diesem Artikel wird ein Formalismus vorgestellt, der deklaratives und prozedurales Wissen in einem semantischen Netzwerk repräsentiert. Auf diesem Formalismus aufbauend ist ein problemunabhängiger Kontrollalgorithmus für die Interpretation von Sensordaten definiert. Er besitzt sowohl datengetriebene als auch erwartungsgesteuerte Kontrollmechanismen, wodurch jede gemischte Strategie erzielt werden kann. Eine Erklärungskomponente unterstützt die Entwicklung und Wartung komplexer Wissensbasen und erhöht die Akzeptanz eines solchen wissensbasierten Analysesystems.

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