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Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Konzept, bestehend aus vernetzten physischen Objekten, welche in die virtuelle Welt integriert werden um aktive Teilnehmer von Geschäfts- und Alltagsprozessen zu werden (Uckelmann, Harrison and Michahelles, 2011; Shrouf, Ordieres and Miragliotta, 2014). Es wird erwartet, dass dieses Konzept einen großen Einfluss auf Unternehmen haben wird (Council, Nic and Intelligence, 2008). Geschäftsmodelle kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) sind bedroht, sollten sie den sich abzeichnenden Trend nutzen (Sommer, 2015). Daher ist das Ziel dieser Arbeit, eine exemplarische Implementierung von vernetzten Geräten in einem kleinen Unternehmen um seine Vorteile darzustellen.
Diese Arbeit verwendet Design Science Research (DSR) um einen Prototyp zu entwickeln, der auf dem Anwendungsfall einer Holzwerkstatt aufbaut. Der Prototyp besteht aus einem physischen Sensor und einer Webapplikation, welche von dem kleinen Unternehmen zur Verbesserung seiner Prozesse genutzt werden kann. Die Arbeit dokumentiert den iterativen Entwicklungsprozess der Prototypen von Grund auf zu nutzbarer Hard- und Software.
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die beispielhafte Anwendung und Nutzung von IoT in einem kleinen Unternehmen.
The concept of hard and soft news (HSN) is regarded as one of the most important concepts in journalism research. Despites this popularity, two major research voids can be assigned to the concept. First, it lacks conceptual clarity: the concept gets used interchangeably with related concepts such as sensationalism, which has led to fuzzy demarcations of HSN. Also, it is still not agreed on of which dimensions the concept in composed. Second, little is known about the factors that influence the production of news in terms of their hard or soft nature. The present disserta-tion casts a twofold glance on the HSN concept – it aims to assess the conceptual status of the concept and production of hard and soft news.
At the outset, this dissertation delineates the theoretical base for three manuscripts in total and presented considerations on concepts in social sciences in general and hard and soft news in particular as well as the production of news, particularly of hard and soft news. The first paper proposed a theoretical frame-work model to distinguish HSN and related concepts. Based on a literature review of in total five concepts, this model suggested a hierarchy in which these concepts can be discerned according to their occurrence in media content. The second pa-per focused on the inner coherence of the HSN concept in its most recent academ-ic understanding. The results of a factorial survey with German newspaper jour-nalists showed that, indeed, four out of five dimensions of the HSN concept com-prised what the journalists understood by it. Hence, the most recent academic un-derstanding is to a great extent coherent. The third study shed light on the produc-tion of HSN, focusing on the influence of individual journalists’ and audience’s characteristics on whether news was presented in hard or soft way. The findings of a survey with simulated decision scenarios among German print journalists showed that the HSN dimensions were susceptible to different journalistic influ-ences and that a perceived politically uninterested audience led to a softer cover-age. The dissertation concluded with connecting these findings with the considera-tions on concept evaluation and the production of news. Implications for research on and with the concept of HSN were presented, before concluding with limitations and suggestions for future research.
Ästuare sind charakterisiert durch einen longitudinalen Salinitätsgradienten. Der Salzgehalt ist einer der wichtigsten Umweltparameter, der die Verteilung der Arten bestimmt. Heute werden Grenzen von Salinitätszonen vor allem mit Hilfe des Venedig-Systems und durch eine von Bulger et al. (1993) entwickelte Methode festgelegt. Beide Systeme wurden in homoio¬halinen Ge¬wäs¬sern entwickelt und die Einteilung in Zonen erfolgt anhand der Verteilung von Arten in Abhängigkeit vom mittleren Salzgehalt. Sie werden jedoch auch regelmäßig in poikilohalinen Systemen angewendet. Ich habe, basierend auf Langzeitdaten von Salinität und Makrozoobenthos (MZB), untersucht, ob die beiden Methoden im poikilohalinen Elbeästuar (Deutschland) anwendbar sind. Meine Ergebnisse zeigten, dass die Variabilität der Salinität und nicht die mittlere Salinität für die Verteilung der Arten in den mittleren Bereichen des Ästuars bestimmend ist. Folglich ist die Anwendung von keinem der beiden getesteten Verfahren in poikilohalinen Gewässern sinnvoll. Ich empfehle die Anwendung von Clusteranalyseverfahren zur Festlegung signifikant unterschiedlicher Salinitätszonen in poikilohalinen Systemen.
In vielen Ästuaren bildet sich eine Zone maximaler Trübung (ZmT), in der suspendiertes Material durch Zirkulationsprozesse akkumuliert. Im Elbeästuar ist diese Zone deckungsgleich mit der Zone höchster Salinitätsvariabilität und weist zudem den höchsten organischen Anteil im Sediment sowie hohe Sedimentationsraten und organische Belastungen auf. Die Stress-Gradienten-Hypothese besagt, dass unter starkem äußerem Druck wie diesem, Populationen oft unter der Kapazitätsgrenze bleiben und Konkurrenz nur von geringer Bedeutung ist. Ich habe mittels stabiler Isotopenanalyse getestet, ob Nahrungskonkurrenz in der ZmT des Elbeästuars für die häufigsten Makroinvertebraten relevant ist. Innerhalb eines Ernährungstyps zeigten die artspezifischen Isotopennischen keine oder nur eine geringe Überlappung. Folglich ist Konkurrenz um Nahrung in der ZmT nur von untergeordneter Bedeutung. Ursachen für getrennte Isotopennischen waren vor allem bedingt durch Unterschiede in Habitat (Korngröße) und Migrationsverhalten der Makroinvertebraten.
Ästuare gehören heute auf Grund anthropogener Einflüsse zu den am stärksten gefährdeten Gewässern. Das Ausmaß der Veränderungen in deren Artengemeinschaften während des letzten Jahrhunderts ist jedoch weitgehend unbekannt. Ich habe anhand historischer und aktueller Daten (1889, 1985, 1986, 2006) taxonomische und funktionale Veränderungen des MZB im Elbeästuar untersucht. Taxonomische Unterschiede zwischen den Untersuchungsjahren waren vor allem auf das Verschwinden von Arten und Auftreten anderer Arten (turnover) zurückzuführen. Funktionale Unterschiede entstanden hauptsächlich dadurch, dass Arten mit bestimmten Traits (Morphologie, Reproduktion, Entwicklung, Ernährung, Habitat) verschwanden, ohne dass diese Arten von anderen Arten mit gleichen Traits ersetzt wurden (nestedness). Artenzahl und funktioneller Reichtum waren 1985 und 1986 am niedrigsten. In den Jahren 1889 und 2006 waren sie am höchsten und nahezu gleich. Dies impliziert, dass die vom MZB im Ästuar von 1889 bereitgestellten Ökosystemfunktionen im Jahr 2006, jedoch unter veränderter taxonomischer Zusammensetzung, wieder vorhanden waren. Meine Ergebnisse verdeutlichen die hohe Relevanz von funktionaler Redundanz und funktionalem Reichtum für die Resilienz und Stabilität von Ökosystemen.
Diese Arbeit verbindet die Geschäftstätigkeit von Winzern im Weinbau mit einer innovativen technologischen Anwendung des Internet of Things. Die Arbeit des Winzers kann dadurch unterstützt und bereichert werden – bis hin zu einer bisher nicht möglichen Bewirtschaftungsoptimierung, insbesondere bei einer Überwachung einzelner Lagen bis hin zum einzelnen Rebstock. Exemplarisch werden Temperatur-, Luftfeuchtigkeit- und Bodenfeuchtigkeit-Daten gemessen, übertragen, gespeichert und bereitgestellt. Durch ein modulares Design des Systems können heute verfügbare Sensoren und gleichartige Niedervolt-Sensoren, die künftig entwickelt werden, sofort eingesetzt werden.
Durch IoT-Geräte im Weinberg erhält der Winzer eine neue Qualität der Genauigkeit der Vorhersage auf Basis aktueller Zustandsdaten seines Weinbergs. Zusätzlich kann er bei unvorhergesehenen Wetterbedingungen sofort eingreifen. Die sofortige Nutzbarkeit der Daten wird durch eine Cloud Infrastruktur möglich gemacht. Dabei wird eine offene Service-Infrastruktur genutzt. Im Gegensatz zu anderen bisher veröffentlichten kommerziellen Ansätzen ist dabei die beschriebene Lösung quelloffen.
Als eigenständiger Bestandteil der Arbeit wurde ein physikalischer Prototyp zur Messung relevanter Parameter im Weinberg neu entworfen und bis zur Erfüllung der gesetzten Spezifikationen entwickelt. Die skizzierten Merkmale und Anforderungen an eine funktionierende Datensammlung und ein autonom übertragendes IoT-Gerät wurden entwickelt, beschrieben und die Erfüllung durch das Prototypgerät demonstriert. Durch Literaturrecherche und unterstützende, orientierende Interviews von Winzern wurden die Theorie und die praktische Anwendung synchronisiert und qualifiziert.
Für die Entwicklung des Prototyps wurden die allgemeinen Prinzipien der Entwicklung eines elektronischen Geräts befolgt, insbesondere die Entwicklungsregeln von Design Science Research und die Prinzipien des Quality Function Deployment. Als ein Merkmal des Prototyps wurden einige Prinzipien wie die Wiederverwendung von bewährten Konstruktionen und die Materialpreise der Bausteine des Prototypen wurden ebenfalls in Betracht gezogen (z. B. Gehäuse; Arduino; PCB). Teilezahl-Reduktionsprinzipien, Dekomplexierung und vereinfachte Montage, Prüfung und Vor-Ort-Service wurden in den Entwicklungsprozess durch den modularen Aufbau der funktionellen Weinberg- Gerätekomponenten integriert, wie es der Ansatz des innovativen Schaltschrankbau- System Modular-3 beschreibt.
Das Software-Architekturkonzept basiert auf einer dreischichtigen Architektur inklusive der TTN-Infrastruktur. Das Frontend ist als Rich-Web-Client realisiert, als ein WordPress- Plugin. WordPress wurde aufgrund der weiten Verbreitung über das gesamte Internet und der Einfachheit in der Bedienung ausgewählt, was eine schnelle und einfache Benutzereinweisung ermöglicht. Relevante Qualitätsprobleme wurden im Hinblick auf exemplarische Funktionalität, Erweiterbarkeit, Erfüllung von Anforderungen, Verwendbarkeit und Haltbarkeit des Gerätes und der Software getestet und diskutiert.
Der Prototyp wurde mit Erfolg im Labor und im Einsatzgebiet unter verschiedenen Bedingungen charakterisiert und getestet, um eine Messung und Analyse der Erfüllung aller Anforderungen durch die geplante und realisierte elektronische Konstruktion und Anordnung des Prototypen, zu ermöglichen.
Die entwickelte Lösung kann als Grundlage für eine zukünftige Anwendung und Entwicklung in diesem speziellen Anwendungsfall und ähnlichen Technologien dienen. Ein Ausblick möglicher zukünftiger Arbeiten und Anwendungen schließt diese Arbeit ab.
Ontologien sind wichtige Werkzeuge zur Wissensrepräsentation und elementare Bausteine des Semantic Web. Sie sind jedoch nicht statisch und können sich über die Zeit verändern. Die Gründe hierfür sind vielfältig: Konzepte innerhalb einer Ontologie können fehlerhaft modelliert worden sein, die von der Ontologie repräsentierte Domäne kann sich verändern oder eine Ontologie kann wiederverwendet werden und muss an den neuen Kontext angepasst oder mit bestehenden Ontologien verbunden werden. Die Schwierigkeit dieses Prozesses hat zur Entstehung des Forschungsfeldes der Ontology Change geführt. Das Entfernen von Wissen aus Ontologien ist ein wichtiger Aspekt dieses Änderungsprozesses, da selbst das Hinzufügen neuen Wissens zu einer Ontologie das Entfernen bestehenden Wissens notwendig machen kann, falls dieses mit den neuen Vorstellungen in Konflikt steht. Dieses Entfernen muss jedoch wohldurchdacht sein, da das Ändern bestehender Konzepte leicht zu viel Wissen aus der Ontologie entfernen oder die semantische Bedeutung der Konzepte auf eine potenziell unerwartete Weise verändern kann. In dieser Arbeit wird daher ein formaler Operator zum präzisen Entfernen von Wissen aus Konzepten vorgestellt. Dieser basiert auf der Beschreibungslogik EL und baut partiell auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction sowie der Arbeit von Suchanek et al. auf. Hierfür wird zunächst ein Einstieg in das Thema Ontologien und die Ontologiesprache OWL 2 gegeben und das Problemfeld der Ontology Change wird erläutert. Es wird dann gezeigt, wie ein formaler Operator diesen Prozess unterstützen kann und weshalb die Beschreibungslogik EL einen guten Ausgangspunkt für die Entwicklung eines solchen Operators darstellt. Anschließend wird ein Einblick in das Feld der Beschreibungslogiken gegeben. Hierfür wird die Geschichte der Beschreibungslogik kurz umrissen, Anwendungsgebiete werden genannt und es werden Standardprobleme in dieser Logik erläutert. In diesem Zusammenhang wird die Beschreibungslogik EL formal eingeführt. In einem nächsten Schritt werden verwandte Arbeiten untersucht und es wird gezeigt, warum das Recovery- und Relevance-Postulat für das Entfernen von Wissen aus Konzepten nicht unmittelbar anwendbar ist. Die hier gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend dazu genutzt, die Anforderungen an den Operator zu formalisieren. Diese basieren hauptsächlich auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction. Zusätzlich werden weitere Eigenschaften formuliert welche den Verlust des Recovery- bzw. Relevance-Postulates ausgleichen sollen. In einem nächsten Schritt wird der Operator definiert und es wird gezeigt, dass diese Definition das präzise Entfernen von Wissen aus EL-Konzepten gestattet. Mittels formaler Beweise wird zudem gezeigt, dass diese Definition alle zuvor aufgestellten Anforderungen erfüllt. In einem weiteren Beispiel wird dargestellt, wie der Operator in Verbindung mit sogenannten Laconic Justifications verwendet werden kann, um einen menschlichen Ontology-Editor durch das automatisierte Entfernen von unerwünschten Konsequenzen aus der Ontologie zu unterstützen. Aufbauend auf Algorithmen, welche aus der formalen Definition des Operators abgeleitet wurden, wird ein Plugin zum Entfernen von Wissen aus Ontologien für den Ontology-Editor Protégé vorgestellt. Anschließend werden die bisherigen Erkenntnisse zusammengefasst und es wird ein Fazit gezogen. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick über mögliche zukünftige Forschung.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System zur Simulation der Bewegung von Molekülen entworfen. Die Berechnungen der Kräfte zwischen chemisch gebundenen Atomen sowie zwischenmolekularer Kräfte werden fast vollständig auf der GPU durchgeführt. Die Visualisation der Simulation findet in einer interaktiven Bildwiederholrate statt. Um eine Darstellung in Echtzeit auf den meisten handelsüblichen Grafikkarten zur ermöglichen, sind geschickte Optimierungen und leichte Abstraktionen der physikalischen Modelle notwendig. Zu jeder Zeit kann die Ausführungsgeschwindigkeit der Simulation verändert oder vollständig gestoppt werden. Außerdem lassen sich einige Parameter der zugrundeliegenden physikalischen Modelle der Simulation zur Laufzeit verändern. Mit den richtigen Einstellung der Parametern lassen sich bestimmte Phänomene der Molekulardynamik, wie zum Beispiel die räumliche Struktur der Moleküle, beobachten.
Verschiedene Methoden (Gewichtsverlust, elektrochemische und Sprühkorrosionsmessungen) wurden eingesetzt, um die Korrosionsinhibierung von vier Sarkosinderivaten und einer kommerziellen Verbindung als Synergist zu bewerten. Das Basismetall war kohlenstoffarmer Stahl CR4, der unter verschiedenen Bedingungen getestet wurde. Als Arbeitsmedien wurden hauptsächlich neutrales Wasser und 0.1 M NaCl eingesetzt. Der Schutzfilm wurde auf der Stahloberfläche durch direkte Apsorption der Prüfsubstanzen während des Eintauchprozesses gebildet. Ein stark verbesserter Korrosionsschutz mit direkter Korrelation zwischen Molekulargewicht und Kohlenstoffkettenlänge der Prüfsubstanzen konnte nachgewiesen werden. Die Schutzwirkung der ausgewählten Sarkosinverbindungen auf Stahl CR4 erhöht sich in 0.1 M NaCl mit zunehmender Konzentration. In allen getesteten Methoden und Konzentrationen erwies sich Oleoylsarcosin (O) als bester Inhibitor. Es wurden Wirksamkeiten bis zu 97 % in der potentiodynamischen Polarisation (PP), 83 % bei der elektrochemische Impedanzspektroskopie (EIS) und 85 % in der Gewichtsabnahme (WL) bei 100 mmol/L als höchster hier getesteten Konzentration erzielt. Der zweitbeste Inhibitor ist Myristoylsarcosin (M) mit Effektivitäten bis zu 82 % in PP, 69 % in EIS und 75 % in WL ebenfalls bei der höchsten Konzentration. Der Inhibitor mit der kürzesten Kette in dieser Testreihe ist Lauroylsarcosin (L). L ergab Schutzwirkungen von etwas über 50 % bei 75 und 100 mmol/L und unter 50 % bei 25 und 50 mmol/L in allen angewandten Methoden. Zudem werden die Gesamteffizienzen aller verwendeten Prüfsubstanzen durch längere Einwirkzeiten beim Eintauchen der CR4 Stahlproben erhöht, wie für 50 mmol/L gezeigt werden konnte. Die Untersuchung ergab 10 Minuten als beste Zeit bezüglich Kosten- und Schutzeffizienz. Der kommerzielle Inhibitor Oley-Imidazol (OI) verbesserte die Wirksamkeit von Cocoylsarcosin (C), der natürlichen Mischung aus Kokosnussöl mit Kohlenstoffkettenlängen von C8 - C18, und verbesserte den Schutz in einer 1:1 (mol) Kombination (C+OI). Hierbei stieg der Wirkungsgrad von 47 % auf 91 % in PP, von 40 % auf 84 % in EIS und von 45 % auf 82 % in WL bei der höchsten Konzentration. Mit Hilfe von Sprühkorrosionstests wurden alle vorliegenden Sarkosinsubstanzen auf Stahl CR4 in einem realistischeren System untersucht. Der beste Inhibitor nach einem 24 Stunden-Test war O, gefolgt von der Kombination C+OI und M mit entsprechenden Wirkungsgraden von bis zu 99 % (O), 80 % (C+OI) bzw. 79 % (M). Die erhaltenen Ergebnisse zeigen eine gute Stabilität der Prüfsubstanzen bezüglich des gebildeten Schutzfilms auch nach 24 h. Alle verwendeten Methoden ergaben in der aktuellen Untersuchung übereinstimmende Ergebnisse und die gleiche Reihenfolg der Inhibitoren. Darüber hinaus wird angenommen, dass der Adsorptionsprozess der Prüfsubstanzen der Langmuir-Isotherme folgt. Die Response Surface Methodik (RSM) ist eine vom Box-Behnken Design (BBD) abhängige Optimierungsmethode. Diese wurde im aktuellen System angewandt, um die optimale Effektivität für Inhibitor O beim Korrosionsschutz von Stahl CR4 in Salzwasser zu ermitteln. Hierfür wurden vier unabhängige Variablen benutzt: Inhibitorkonzentration (A), Tauchbeschichtungszeit (B), Temperatur (C) und NaCl-Konzentration (D); jeweils in drei Stufen: untere (-1), mittlere (0) und obere (+1). Nach dem vorliegenden Ergebnis hat die Temperatur als Einzelparameter den größten Einfluss auf den Schutzprozess, gefolgt von der Inhibitorkonzentration. Anhand der Berechnung ergibt sich ein optimaler Wirkungsgrad von 99 % durch folgende Parameter- und Pegelkombination: oberer Wert (+1) jeweils für Inhibitorkonzentration, Tauchbeschichtungszeit und NaCl-Konzentration sowie ein unterer Wert (-1) für die Temperatur.
Entwicklung eines Social Collaboration Analytics Dashboard-Prototyps für Beiträge von UniConnect
(2018)
Seit der vergangenen Dekade steigt die Nutzung von sogenannten Enterprise Collaboration Systems (ECS) in Unternehmen. Diese versprechen sich mit der Einführung eines solchen zur Gattung der Social Software gehörenden Kollaborationssystems, die menschliche Kommunikation und Kooperation der eigenen Mitarbeiter zu verbessern. Durch die Integration von Funktionen, wie sie aus Social Media bekannt sind, entstehen große Mengen an Daten. Darunter befinden sich zu einem erheblichen Teil textuelle Daten, die beispielsweise mit Funktionen wie Blogs, Foren, Statusaktualisierungen oder Wikis erstellt wurden. Diese in unstrukturierter Form vorliegenden Daten bieten ein großes Potenzial zur Analyse und Auswertung mittels Methoden des Text Mining. Die Forschung belegt dazu jedoch, dass Umsetzungen dieser Art momentan nicht gebräuchlich sind. Aus diesem Grund widmet sich die vorliegende Arbeit diesem Mangel. Ziel ist die Erstellung eines Dashboard-Prototyps, der sich im Rahmen von Social Collaboration Analytics (SCA) mit der Auswertung von textuellen Daten befasst. Analyseziel ist die Identifikation von populären Themen, die innerhalb von Communities oder communityübergreifend von den Plattformnutzern in den von ihnen erstellten Beiträgen aufgegriffen werden. Als Datenquelle wurde das auf IBM Connections aufbauende ECS UniConnect ausgewählt. Dieses wird vom University Competence Center for Collaboration Technologies (UCT) an der Universität Koblenz-Landau betrieben. Grundlegend für die korrekte Funktionsweise des Dashboards sind mehrere Java-Klassen, deren Umsetzungen auf verschiedenen Methoden des Text Mining basieren. Vermittelt werden die Analyseergebnisse im Dashboard durch verschiedene Diagrammarten, Wordclouds und Tabellen.
Algorithmische Komposition
(2018)
Algorithmische Komposition ist ein interdisziplinärer Forschungsbereich, der die beiden Bereiche Musik und Wissenschaft miteinander verknüpft. Der Computer wird in den Mittelpunkt des Kompositionsprozesses gestellt und komponiert mithilfe eines Algorithmus Musik. In dieser Arbeit wird die Algorithmische Komposition unter Verwendung der biologisch inspirierten Algorithmen Lindenmayer-System und Zellulärer Automat untersucht. Dabei werden ausgewählte Verfahren vorgestellt, implementiert und evaluiert, die die erzeugten Daten der Algorithmen in ein sinnvolles musikalisches Ergebnis transformieren.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.