Personenwiedererkennung mittels maschineller Lernverfahren für öffentliche Einsatzumgebungen Die erscheinungsbasierte Personenwiedererkennung in öffentlichen Einsatzumgebungen ist eines der schwierigsten noch ungelösten Probleme der Bildverarbeitung. Viele Teilprobleme können nur gelöst werden wenn Methoden des maschinellen Lernens mit Methoden der Bildverarbeitung kombiniert werden. In dieser Arbeit werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt um alle Abarbeitungsschritte einer erscheinungsbasierten Personenwiedererkennung zu verbessern: Mithilfe von Convolutional Neural Networks werden erscheinungsbasierte Merkmale gelernt die eine Wiedererkennung auf menschlichem Niveau ermöglichen. Für die Generierung des Templates zur Beschreibung der Zielperson wird durch Einsatz maschineller Lernverfahren eine automatische Auswahl personenspezifischer diskriminativer Merkmale getroffen. Durch eine gelernte Metrik können beim Vergleich von Merkmalsvektoren szenariospezifische Umwelteinflüsse kompensiert werden. Eine Fusion komplementärer Merkmale auf Score Level steigert die Wiedererkennungsleistung deutlich. Dies wird vor allem durch eine gelernte Gewichtung der Merkmale erreicht. Das entwickelte Verfahren wird exemplarisch anhand zweier Einsatzszenarien Videoüberwachung und Robotik evaluiert. Bei der Videoüberwachung ermöglicht die Wiedererkennung von Personen ein kameraübergreifendes Tracking. Dies hilft menschlichen Operateuren den Aufenthaltsort einer gesuchten Person in kurzer Zeit zu ermitteln. Durch einen mobilen Serviceroboter kann der aktuelle Nutzer anhand einer erscheinungsbasierten Wiedererkennung identifiziert werden. Dies hilft dem Roboter bei der Erfüllung von Aufgaben bei denen er den Nutzer lotsen oder verfolgen muss. Die Qualität der erscheinungsbasierten Personenwiedererkennung wird in dieser Arbeit anhand von zwölf Kriterien charakterisiert die einen Vergleich mit biometrischen Verfahren ermöglichen. Durch den Einsatz maschineller Lernverfahren wird bei der erscheinungsbasierten Personenwiedererkennung in den betrachteten unüberwachten öffentlichen Einsatzfeldern eine Erkennungsleistung erzielt die sich mit biometrischen Verfahren messen kann.