Mathematische Strukturerkennung mittels Neuronaler Netze

Das Teilprojekt "Mathematische Strukturerkennung mittels Neuronaler Netze" befasst sich mit der Entwicklung und Erprobung von Algorithmen zur automatischen Klassifizierung von Gesteinen anhand von Bildanalyse. Als Basis dienen digitale Aufnahmen aus dem Teilprojekt "Bau- und Dekorationsgesteine" und weitere digitalisierte Gesteinsplatten, z. B. aus den Senckenberg Naturhistorischen Sammlungen Dresden. Die Bilder werden zunächst in Elemente zerlegt und mit einer Folge von Riesz-Transformationen aufbereitet, um Texturen zu erkennen. Dabei erlaubt die Texturerkennung eine zu 90 % präzise Klassifizierung der ausgewählten Proben mithilfe der Methode des Maschinellen Lernens. Weitere geologisch wichtige Parameter - wie Korngröße, Kornform und -verteilung und insbesondere die Farbe - werden Schritt für Schritt hinzugefügt.