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Objekterkennung ist ein sehr komplexes Problem. Neben der Tatsache, dass Objekte von unterschiedlichen Ansichten aus unterschiedlich aussehen, aber trotzdem zu einem Objekt zusammengehören, besteht noch das unterbestimmte und damit eigentlich unlösbare Problem von einer zweidimensionalen Abbildung auf die dreidimen sionale Struktur des Objekts zu schliessen. Dies wird erst dadurch möglich, dass wir Vorwissen über unsere Welt besitzen und damit die Interpretationsmöglichkeiten drastisch einschränken. Objekterkennung umfasst sowohl die Kategorisierung von Objekten in eine Kategorie, als auch die Identifikation eines bestimmten Objektes. Die Anforderungen an das System sind deshalb konträr: Neben der Generalisierung steht die Spezifität. Man unterscheidet 3 Hierarchieebenen, auf denen Objekterkennung statt fin den kann. Die derzeit diskutierten Objekterkennungsmodelle unterscheiden sich vor allem darin, ob eine dreidimensionale Rekonstruktion des gesehenen Objekts stattfindet oder nicht. In dem hier favorisierten Modell werden Objekte durch eine Anzahl von spezifischen Ansichten repräsentiert, dadurch werden gemessene Reaktionszeitunterschiede und Fehlerraten auf unterschiedlichen Hierarchieebenen am besten erklärt.
