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- W404200399 abstract "In this note I describe a novel approach to modelling and exploiting probabilistic dependencies in compositional hierarchies for model-based scene interpretation. I present Bayesian Compositional Hierarchies (BCHs) which capture all probabilistic information about the objects of a compositional hierarchy in object-centered aggregate representations. BCHs extend typical Bayesian Network models by allowing arbitrary probabilistic dependencies within aggregates, yet providing efficient inference procedures. New closed-form solutions are presented for inferences in a multivariate Gaussian BCH. Results are presented comparing a BCH with existing methods (pure Bayesian Networks, unrestricted Joint Probability Distributions). Monitoring aircraft service operations is presented as a practical application. It is shown that predictions about the expected temporal development of service operations can be generated dynamically from available temporal data.In dieser Mitteilung wird ein neuer Ansatz zur Modellierung und Auswertung probabilistischer Abhangigkeiten in kompositionellen Hierarchien fur modellbasierte Szeneninterpretation vorgestellt. Mit einer Bayes'schen Kompositionellen Hierarchie (Bayesian Compositonal Hierarchy, BCH) werden Zusammenhange innerhalb von objektzentrierten Aggregaten in uneingeschrankter Form reprasentiert, zwischen Aggregaten jedoch nur entlang der kompositionellen Beziehungen. Dadurch konnen probabilistische Inferenzen in Szenen sehr effizient berechnet werden. Die Pradiktionsleistungen einer BCH werden mit alternativen Modellen verglichen (reine Bayes-Netze, uneingeschrankte Verbundwahrscheinlichkeiten) und an Beispielen evaluiert. Als praktische Anwendung wird die Uberwachung einer Flugzeugabfertigung vorgestellt. Mithilfe einer BCH konnen Vorhersagen uber den zu erwartenden zeitlichen Ablauf einer Flugzeugabfertigung aus bereits vorliegenden zeitlichen Daten schritthaltend angepasst werden." @default.
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