Um Informationen über eine Unterwasser-Szene zu erlangen, ist der erste und wichtigste Schritt das automatische Erkennen von Lebewesen und wichtigen Objekten. Auf diesen Informationen aufbauend, können dann im Weiteren die Objekte mit anderen Algorithmen vermessen oder zeitlich verfolgt werden, um höherwertige Informationen zu extrahieren. Für die Segmentierung wurde ein spezielles Hintergrund-Subtraktions-Verfahren erarbeitet. In unserer Software kann dies mit einen von mehreren selbstentwickelten räumlichen Modellen kombiniert werden. Diese räumlichen Modelle sorgen dafür, dass sich die Glattheit natürlicher Bilder auch in den Segmentierungen widerspiegeln und so die Konturen der Objekte besser abgebildet werden können.

Die Analyse von Verhalten erfordert zusätzlich die Zuordnung von Segmentierungen aus verschiedenen Bildern zu einem speziellen Objekt, um so temporale Daten über das Verhalten dieses Objekts zu bekommen. Im entwickelten Demonstrator erfolgt diese Zuordnung nur auf Grundlage der Segmentierungen aus den vorherigen Schritten. Die dafür entwickelte Methode ist unabhängig von der Objektart und benötigt keine Lernphase.