Die Datenbestände lokaler Fernsehsender umfassen oftmals mehrere zehntausend Videokassetten. Moderne Verfahren werden benötigt, um derartige Datenkollektionen inhaltlich automatisiert zu erschließen. Das Auffinden relevanter Objekte spielt dabei eine übergeordnete Rolle, wobei gesteigerte Anforderungen wie niedrige Fehler- und hohe Detektionsraten notwendig sind, um eine Korruption des Suchindex zu verhindern und erfolgreiche Recherchen zu ermöglichen. Zugleich müssen genügend Objekte indiziert werden, um Aussagen über den tatsächlichen Inhalt zu treffen. Diese Arbeit befasst sich mit der Anpassung und Optimierung bestehender Detektionsverfahren. Dazu wird ein auf die hohen Leistungsbedürfnisse der Videoanalyse zugeschnittenes holistisches Workflow- und Prozesssystem mit der Zielstellung implementiert, die Entwicklung von Bilderkennungsalgorithmen, die Visualisierung von Zwischenschritten sowie deren Evaluation zu ermöglichen. Im Fokus stehen Verfahren zur strukturellen Zerlegung von Videomaterialien und zur inhaltlichen Analyse im Bereich der Gesichtsdetektion und Fußgängererkennung. / The data collections of local television stations often consist of multiples of ten thousand video tapes. Modern methods are needed to exploit the content of such archives. While the retrieval of objects plays a fundamental role, essential requirements incorporate low false and high detection rates in order to prevent the corruption of the search index. However, a sufficient number of objects need to be found to make assumptions about the content explored. This work focuses on the adjustment and optimization of existing detection techniques. Therefor, the author develops a holistic framework that directly reflects on the high demands of video analysis with the aim to facilitate the development of image processing algorithms, the visualization of intermediate results, and their evaluation and optimization. The effectiveness of the system is demonstrated on the structural decomposition of video footage and on content-based detection of faces and pedestrians.

Die Datenbestände lokaler Fernsehsender umfassen oftmals mehrere zehntausend Videokassetten. Moderne Verfahren werden benötigt, um derartige Datenkollektionen inhaltlich automatisiert zu erschließen. Das Auffinden relevanter Objekte spielt dabei eine übergeordnete Rolle, wobei gesteigerte Anforderungen wie niedrige Fehler- und hohe Detektionsraten notwendig sind, um eine Korruption des Suchindex zu verhindern und erfolgreiche Recherchen zu ermöglichen. Zugleich müssen genügend Objekte indiziert werden, um Aussagen über den tatsächlichen Inhalt zu treffen. Diese Arbeit befasst sich mit der Anpassung und Optimierung bestehender Detektionsverfahren. Dazu wird ein auf die hohen Leistungsbedürfnisse der Videoanalyse zugeschnittenes holistisches Workflow- und Prozesssystem mit der Zielstellung implementiert, die Entwicklung von Bilderkennungsalgorithmen, die Visualisierung von Zwischenschritten sowie deren Evaluation zu ermöglichen. Im Fokus stehen Verfahren zur strukturellen Zerlegung von Videomaterialien und zur inhaltlichen Analyse im Bereich der Gesichtsdetektion und Fußgängererkennung.:1. Motivation . . . 1 1.1. Einordnung in den Retrievalprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2. Infrastruktur zur Optimierung von Verfahren zur Videoanalyse . . . . 4 1.3. Herausforderungen der Bilderkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4. Wissenschaftliche Ergebnisse dieser Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5. Kapitelübersicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2. Methoden und Strategien der Videoanalyse . . . 15 2.1. Fachgebiete der Bilderkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.1.1. Maschinelles Lernen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1.2. Maschinelles Sehen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1.3. Computer Vision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.1.4. Mustererkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.2. Strukturelle Analyse von generischen Mustererkennungsystemen . . . 22 2.2.1. Datenakquisition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.2. Musteranalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.3. Musterklassifizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.4. Bilderkennungssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.2.5. Wissensentdeckung in Datenbanken . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.3. Bilderkennung in der inhaltsbasierten Bildsuche . . . . . . . . . . . . 29 2.3.1. Paradigmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.2. Bildsignaturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.3.3. Signaturtypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.3.4. Lerntechniken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 2.4. Holistische Bilderkennungssysteme im Überblick . . . . . . . . . . . . 44 2.4.1. Ein segment- und konturbasiertes CBIR-System . . . . . . . . 45 2.4.2. Biologisch inspirierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.4.3. Lernen aus wenigen Beispielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.5. Objekterkennung im Szenenkontext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.6. Aktuelle Grenzen der Muster- und Objekterkennung . . . . . . . . . . 60 2.7. Konzept eines generischen Workflows zur Objekterkennung in Videos . . . 64 2.7.1. Strukturelle Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2.7.2. Inhaltliche Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 2.7.3. Erweiterung des klassischen Paradigmas zur Objekterkennung . . . 67 2.7.4. Anwendungsdomänen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 2.8. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 3. Systemarchitektur zur Optimierung von Bilderkennungsverfahren . . . 71 3.1. Vorüberlegungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3.1.1. Softwaretechnische Anforderungen . . . . . . . . . . . . . . . . 72 3.1.2. Bewertung der Systemleistung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.1.3. Ein- und Ausgabe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 3.1.4. Modellierung von Domänenwissen . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.1.5. Diskriminierbarkeit von Merkmalen . . . . . . . . . . . . . . . 92 3.1.6. Zusammenfassende Darstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.2. Architektur des Gesamtsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.3. Struktureller Aufbau von AMOPA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 3.3.1. Verwendung von Prozessketten . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 3.3.2. Bild- und Videoverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 3.4. Annotation von Bildern und Videos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.4.1. Ein Annotationswerkzeug für Videos . . . . . . . . . . . . . . 108 3.4.2. Ein Ansatz zu Annotation, Klassifikation und Evaluation . . . 111 3.5. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 4. Videosegmentierung . . . 119 4.1. Schnitterkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 4.1.1. Struktureller Aufbau von Videos . . . . . . . . . . . . . . . . 121 4.1.2. Klassische Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 4.1.3. TRECVid: Evaluationskampagne und Datensätze . . . . . . . 125 4.1.4. Das Verfahren von AT&T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 4.2. Schnittkomposition und Ähnlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 4.2.1. Dominant-Color-Deskriptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 4.2.2. Color-Layout-Deskriptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 4.2.3. Scalable-Color-Deskriptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 4.2.4. Edge-Histogram-Deskriptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 4.3. Konzeption und Implementierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 4.3.1. Einbindung in das Prozesskonzept von AMOPA . . . . . . . . 144 4.3.2. Auswahl des Farbraums . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 4.3.3. Bewegungsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 4.3.4. Bestimmung und Verifikation von Schnittkandidaten . . . . . 159 4.3.5. Ergebnisdarstellung und -speicherung . . . . . . . . . . . . . . 171 4.4. Evaluation und Optimierung der harten Schnitterkennung . . . . . . 173 4.4.1. Die TRECVid Evaluationsmethodologie . . . . . . . . . . . . 174 4.4.2. Optimierung von Recall und Laufzeit . . . . . . . . . . . . . . 176 4.4.3. Optimierung der Precision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 4.4.4. Validierung der Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 4.5. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 5. Gesichtsdetektion . . . 187 5.1. Stand der Technik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 5.1.1. Verfahrensklassen und Datensätze . . . . . . . . . . . . . . . . 189 5.1.2. Boosting-Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 5.2. Realisierung eines Systems zur Musterklassifizierung . . . . . . . . . . 200 5.2.1. Trainingsphase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 5.2.2. Klassifikation mit Hilfe von Detektorketten . . . . . . . . . . . 203 5.2.3. Erlernen eines geboosteten Gesichtsklassifikators . . . . . . . . 206 5.2.4. Exkurs: Gesichtslokalisation mittels Schwarmintelligenz . . . . 210 5.3. Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 5.3.1. Datensatz TS100 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 5.3.2. Annotation von Gesichtern in unbeschränkten Domänen . . . 217 5.3.3. Evaluationsmethodik und Ergebnisdiskussion . . . . . . . . . . 218 5.4. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 6. Erkennung weiterer Objektklassen am Beispiel von Personen . . . 229 6.1. Merkmale für die Personenerkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230 6.2. Datensätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 6.3. Evaluation von Merkmalen auf verschiedenen Datensätzen . . . . . . 234 6.3.1. Evaluationsmethodik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 6.3.2. Auswertung und Ergebnisdiskussion . . . . . . . . . . . . . . . 238 6.4. Evaluation eines kaskadierten Klassifikationssystems . . . . . . . . . . 242 6.4.1. Systemarchitektur und Training . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 6.4.2. Klassifikation und Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244 6.5. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 7. Zusammenfassung und Ausblick . . . 251 Anhang . . . 257 A. Übersicht zu den Experimenten zur Schnitterkennung . . . . . . . . . 259 A.1. Konfiguration und Laufzeiten der Experimente . . . . . . . . . 259 A.2. Stufe I: Farbraum und Bewegungsschätzung . . . . . . . . . . 261 A.3. Stufe II: Optimierung der Precision . . . . . . . . . . . . . . . 261 A.4. Echtzeitfähige Datenvisualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . 267 A.5. Visualisierung einzelner Komponenten an Beispielen . . . . . . 269 B. Ergänzungen zu den Experimenten zur Gesichtsdetektion . . . . . . . 273 B.1. Trainingsverlauf des Klassifikators TUC FD . . . . . . . . . . 273 B.2. Übersicht zu den Mindestdetektionsgrößen auf TS100 . . . . . 273 B.3. Visualisierung der Detektionen auf TS100 . . . . . . . . . . . 279 C. Systemkonfiguration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 Verzeichnis der Abkürzungen und Begriffe . . . v Literaturverzeichnis . . . vii / The data collections of local television stations often consist of multiples of ten thousand video tapes. Modern methods are needed to exploit the content of such archives. While the retrieval of objects plays a fundamental role, essential requirements incorporate low false and high detection rates in order to prevent the corruption of the search index. However, a sufficient number of objects need to be found to make assumptions about the content explored. This work focuses on the adjustment and optimization of existing detection techniques. Therefor, the author develops a holistic framework that directly reflects on the high demands of video analysis with the aim to facilitate the development of image processing algorithms, the visualization of intermediate results, and their evaluation and optimization. The effectiveness of the system is demonstrated on the structural decomposition of video footage and on content-based detection of faces and pedestrians.:1. Motivation . . . 1 1.1. Einordnung in den Retrievalprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2. Infrastruktur zur Optimierung von Verfahren zur Videoanalyse . . . . 4 1.3. Herausforderungen der Bilderkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4. Wissenschaftliche Ergebnisse dieser Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5. Kapitelübersicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2. Methoden und Strategien der Videoanalyse . . . 15 2.1. Fachgebiete der Bilderkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.1.1. Maschinelles Lernen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1.2. Maschinelles Sehen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1.3. Computer Vision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.1.4. Mustererkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.2. Strukturelle Analyse von generischen Mustererkennungsystemen . . . 22 2.2.1. Datenakquisition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.2. Musteranalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.3. Musterklassifizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.4. Bilderkennungssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.2.5. Wissensentdeckung in Datenbanken . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.3. Bilderkennung in der inhaltsbasierten Bildsuche . . . . . . . . . . . . 29 2.3.1. Paradigmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.2. Bildsignaturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.3.3. Signaturtypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.3.4. Lerntechniken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 2.4. Holistische Bilderkennungssysteme im Überblick . . . . . . . . . . . . 44 2.4.1. Ein segment- und konturbasiertes CBIR-System . . . . . . . . 45 2.4.2. Biologisch inspirierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.4.3. Lernen aus wenigen Beispielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.5. Objekterkennung im Szenenkontext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.6. Aktuelle Grenzen der Muster- und Objekterkennung . . . . . . . . . . 60 2.7. Konzept eines generischen Workflows zur Objekterkennung in Videos . . . 64 2.7.1. Strukturelle Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2.7.2. Inhaltliche Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 2.7.3. Erweiterung des klassischen Paradigmas zur Objekterkennung . . . 67 2.7.4. Anwendungsdomänen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 2.8. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 3. Systemarchitektur zur Optimierung von Bilderkennungsverfahren . . . 71 3.1. Vorüberlegungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3.1.1. Softwaretechnische Anforderungen . . . . . . . . . . . . . . . . 72 3.1.2. Bewertung der Systemleistung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.1.3. Ein- und Ausgabe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 3.1.4. Modellierung von Domänenwissen . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.1.5. Diskriminierbarkeit von Merkmalen . . . . . . . . . . . . . . . 92 3.1.6. Zusammenfassende Darstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.2. Architektur des Gesamtsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.3. Struktureller Aufbau von AMOPA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 3.3.1. Verwendung von Prozessketten . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 3.3.2. Bild- und Videoverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 3.4. Annotation von Bildern und Videos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.4.1. Ein Annotationswerkzeug für Videos . . . . . . . . . . . . . . 108 3.4.2. Ein Ansatz zu Annotation, Klassifikation und Evaluation . . . 111 3.5. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 4. Videosegmentierung . . . 119 4.1. Schnitterkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 4.1.1. Struktureller Aufbau von Videos . . . . . . . . . . . . . . . . 121 4.1.2. Klassische Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 4.1.3. TRECVid: Evaluationskampagne und Datensätze . . . . . . . 125 4.1.4. Das Verfahren von AT&T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 4.2. Schnittkomposition und Ähnlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 4.2.1. Dominant-Color-Deskriptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 4.2.2. Color-Layout-Deskriptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 4.2.3. Scalable-Color-Deskriptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 4.2.4. Edge-Histogram-Deskriptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 4.3. Konzeption und Implementierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 4.3.1. Einbindung in das Prozesskonzept von AMOPA . . . . . . . . 144 4.3.2. Auswahl des Farbraums . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 4.3.3. Bewegungsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 4.3.4. Bestimmung und Verifikation von Schnittkandidaten . . . . . 159 4.3.5. Ergebnisdarstellung und -speicherung . . . . . . . . . . . . . . 171 4.4. Evaluation und Optimierung der harten Schnitterkennung . . . . . . 173 4.4.1. Die TRECVid Evaluationsmethodologie . . . . . . . . . . . . 174 4.4.2. Optimierung von Recall und Laufzeit . . . . . . . . . . . . . . 176 4.4.3. Optimierung der Precision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 4.4.4. Validierung der Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 4.5. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 5. Gesichtsdetektion . . . 187 5.1. Stand der Technik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 5.1.1. Verfahrensklassen und Datensätze . . . . . . . . . . . . . . . . 189 5.1.2. Boosting-Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 5.2. Realisierung eines Systems zur Musterklassifizierung . . . . . . . . . . 200 5.2.1. Trainingsphase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 5.2.2. Klassifikation mit Hilfe von Detektorketten . . . . . . . . . . . 203 5.2.3. Erlernen eines geboosteten Gesichtsklassifikators . . . . . . . . 206 5.2.4. Exkurs: Gesichtslokalisation mittels Schwarmintelligenz . . . . 210 5.3. Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 5.3.1. Datensatz TS100 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 5.3.2. Annotation von Gesichtern in unbeschränkten Domänen . . . 217 5.3.3. Evaluationsmethodik und Ergebnisdiskussion . . . . . . . . . . 218 5.4. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 6. Erkennung weiterer Objektklassen am Beispiel von Personen . . . 229 6.1. Merkmale für die Personenerkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230 6.2. Datensätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 6.3. Evaluation von Merkmalen auf verschiedenen Datensätzen . . . . . . 234 6.3.1. Evaluationsmethodik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 6.3.2. Auswertung und Ergebnisdiskussion . . . . . . . . . . . . . . . 238 6.4. Evaluation eines kaskadierten Klassifikationssystems . . . . . . . . . . 242 6.4.1. Systemarchitektur und Training . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 6.4.2. Klassifikation und Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244 6.5. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 7. Zusammenfassung und Ausblick . . . 251 Anhang . . . 257 A. Übersicht zu den Experimenten zur Schnitterkennung . . . . . . . . . 259 A.1. Konfiguration und Laufzeiten der Experimente . . . . . . . . . 259 A.2. Stufe I: Farbraum und Bewegungsschätzung . . . . . . . . . . 261 A.3. Stufe II: Optimierung der Precision . . . . . . . . . . . . . . . 261 A.4. Echtzeitfähige Datenvisualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . 267 A.5. Visualisierung einzelner Komponenten an Beispielen . . . . . . 269 B. Ergänzungen zu den Experimenten zur Gesichtsdetektion . . . . . . . 273 B.1. Trainingsverlauf des Klassifikators TUC FD . . . . . . . . . . 273 B.2. Übersicht zu den Mindestdetektionsgrößen auf TS100 . . . . . 273 B.3. Visualisierung der Detektionen auf TS100 . . . . . . . . . . . 279 C. Systemkonfiguration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 Verzeichnis der Abkürzungen und Begriffe . . . v Literaturverzeichnis . . . vii

Informelle Berichte zeigten größere Amplituden der durch Gesichter ausgelösten N170 Komponente im Ereigniskorrelierten Potenzial (EKP) bei asiatischen als bei kaukasischen Probanden. Als mögliche Ursache vermutete ich unterschiedliche Erfahrungen mit logographischen bzw. alphabetischen Schriftsystemen (Schriftsystem-Hypothese) oder die verstärkte Exposition mit unbekannten Gesichtern während der Immersion in eine neue soziale oder ethnische Umgebung (soziale Immersions-Hypothese). Zur Überprüfung dieser Hypothesen führte ich zwei kulturvergleichende Studien mit Erwachsenen bzw. Kindern durch. In Studie 1 untersuchte ich einheimische Chinesen und nicht-chinesische Auswärtige in Hongkong und deutsche Einheimische und chinesische Auswärtige in Berlin. Die Auswärtigen an beiden Orten zeigten größere N170 Amplituden auf Gesichter als die Einheimischen. Außerdem zeigten Deutsche, die erst kurze Zeit in Berlin lebten ähnliche Amplituden wie langjährige Einheimische. Insgesamt unterstützt Studie 1 die soziale Immersions-Hypothese, dass die Immersion in eine neue ethnische Umgebung zu einer Vergrößerung der N170 führt. Studie 2 untersuchte die Schriftsystem-Hypothese bei chinesischen und deutschen Erstlesern am Ende der ersten oder zu Beginn des zweiten Schuljahres an ihrem jeweiligen Heimatort. Die Ergebnisse unterstützen die Schriftsystem-Hypothese, dass chinesische Kinder eine größere N170 auf Gesichter zeigen als deutsche. Insgesamt konnte die vorliegende Dissertation zwei neue Einfluss-Faktoren auf das Gesichterverarbeitungs-System nachweisen, das erworbene Schriftsystem (logographische versus alphabetisch) und die Erfahrung sozialer Immersion in eine neue ethnische Umgebung. Diese Effekte zu ganz unterschiedlichen Zeitpunkten der Entwicklung (Kindheit vs. junges Erwachsenen-Alter) zeigen, dass das Gesichterverarbeitungs-System über lange Zeit seine Plastizität behält. / Informal reports have shown larger face-elicited N170 component of event-related potential (ERP) in Asians than Caucasians participants. I proposed that different experience with logographic versus alphabetic scripts (script system hypothesis) or by exposure to abundant novel faces during the immersion into a new social and/or ethnic environment (social immersion hypothesis) as a possible cause. To test these hypotheses, I conducted two cross-cultural ERP studies with adults and Children. In Study 1, I examined Chinese locals and non-Chinese foreigners in Hongkong, and German locals and Chinese foreigners in Berlin. It turned out that the foreigners in both locations showed larger N170 amplitudes to faces than the locals. In addition, Germans who had only lived in Berlin for a short time showed similar face N170 amplitudes as long-term Berlin residents. In sum, Study 1 supports the social immersion hypothesis that immersing into a new ethnic environment drives an increase of face N170. Study 2 investigated the scripts system hypothesis in Chinese and German early readers assessed at the end of the first-grade or at the beginning of the second grade in their respective home towns. The findings support the script system hypothesis that Chinese children showed larger face N170 amplitudes than German children. Overall, the present thesis demonstrated two new influencing factors on the face processing system, the acquired script system (logographic vs. alphabetic) and the social immersion experience in a new ethnic environment. More specifically, learning to read a visually complex logographic Chinese script or immersing into an other-ethnic social environment facilitates early perceptual processing of faces. These effects acquired at different stages of development (early childhood versus young adulthood) show that the face processing system retains its plasticity over a long period of time.