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Die Nutzung mehrerer Merkmalsräume führt zu einer Steigerung der Erkennungsrate. Jedoch darf die Menge der für einen Merkmalsvektor gespeicherten Daten nicht zu großrnwerden, da es sonst zu Laufzeitproblemen in der zeitkritischen Erkennungsphase kommt. Der Vergleichsaufwand steigt stark an, da aus dem zu analysierenden Bild annährend dieselbe Menge Daten generiert werden müssen und mit allen Objektdaten aus der Objektdatenbank verglichen werden müssen. Hierbei könnte ein Baumstruktur innerhalb der Objektdatenbank helfen, die mittels abstrakter Objekte in den oberen Ebenen eine Vorselektierung anhand bestimmter Merkmalsvektorwerte trifft und damit unnötige Vergleichsoperationen verhindern. Im Allgemeinen berücksichtigen die wenigsten Objekterkennungsmethoden den semantischen als auch realen Kontextes eines Objektes, welche für die menschliche Wahrnehmung eine essentielle Bedeutung hat. Dieses Merkmal könnte man neben den anderen in dieser Arbeit vorgestellten Merkmalen in einen Erkennungsalgorithmus einbringen. Solche Algorithmen, die diese Zusammenhänge verarbeiten, benötigen große semantische Netzwerke, die die Beziehung von Objekten zueinander sowie die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens von Objekten im Umfeld von anderen Objekten abbilden. Auch hier müsste natürlich auch darauf geachtet werden das die Vergleichsoperationen nicht die nahezu echtzeitfähige Ausführung behindern.
3D-Kurven-Skelette werden oft verwendet, da sie im Vergleich zu der von Harry Blum 1967 vorgestellten Medialen Axen Transformation, eine Repäsentation der Objekt-Oberfläche darstellen, die in der Weiterverarbeitung weniger kompex und rechenintensiv ist.
Diese Arbeit hat das Ziel, ein Approximation-Verfahren für 3D-Kurven-Skelette zu entwickeln, welches die oben genannten Vorteile enthält und sich auf verschiedene Szenarien von Objektoberflächen-Daten anwenden lässt.
Die Prinzipien des Projektmanagements befinden sich aufgrund der Einflüsse wirtschaftlicher Rahmenbedingungen und der technologischen Entwicklung im Umbruch [Wills 1998 & Jons-son et al. 2001]. Die zunehmende internationalisierung, verkürzte Markteinführungszeiten (Time-to-Market), sich ändernde Arbeitskosten und die steigende Einbeziehung von Fachkräf-ten aus verschiedenen geografischen Standorten, treiben die Wandlungen der Projektland-schaft an [Evaristo/van Fenema 1999]. Resultierend daraus, wird die Nutzung kollaborativer Technologien ein entscheidender Faktor für den Erfolg eines Projektes [Romano et al. 2002]. Die bisherige Forschung zum Thema kollaborative Technologien für Projektmanagementzwe-cke, fokussiert vor allem die Entwicklung von modellartigen, allgemeingültigen Systemarchi-tekturen zur Eruierung der Anforderungen an ein speziell entwickeltes kollaboratives Projekt-managementsystem. Diese Arbeit untersucht die Herausforderungen und Vorteile, die aus der Einführung einer Standard-Business-Software als kollaboratives Projektmanagementsystem in einem mittel-ständischen Unternehmen resultieren.
In der Diplomarbeit soll die Verwendung und Möglichkeit zur Einbindung eines Eyetrackers in der Bildersuche untersucht werden. Eyetracker sind Geräte zur Blickerfassung. Sie werden häufig in Design- und Usabilitystudien verwendet, um Informationen über den Umgang der Benutzer mit dem Produkt zu untersuchen. Seit einiger Zeit werden Augenbewegungen auch zur Erkennung von benutzerrelevanten Informationen und Bereichen verwendet, wie zum Beispiel bei dem Projekt Text 2.05 [4]. Hierbei werden Blickrichtung und -fixierung benutzt, um eine Interaktion mit dem Leser eines Textes auf eine möglichst einfache, dabei aber subtile Weise zu ermöglichen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Effizienz von Anfragen an OWL-Ontologien und Anfragen an TGraphen evaluiert. Dabei wurden die zwei unterschiedlichen Transformationsverfahren Schema-Aware Mapping und Simple Mapping getestet. Bei der Transformation einer OWL-Ontologie in einen TGraphen über Schema-Aware Mapping werden ein TGraph-Schema und ein TGraph erzeugt. Im Gegensatz zu Schema-rnAware Mapping besitzt Simple Mapping ein schon vordefiniertes TGraph-Schema, das für alle OWLOntologien anwendbar ist. Damit wird bei der Transformation einer OWL-Ontologie in einen TGraphen über Simple Mapping nur ein TGraph - kein TGraph-Schema - generiert. Mit den Verfahren wurden entsprechend auch SPARQL-Anfragen in GReQL-Anfragen transformiert.
Diese Arbeit setzt sich kritisch mit dem Google Kalender auseinander. Zu diesem Zweck werden die angebotenen Funktionen des Kernprodukts auf Aspekte des Datenschutzes untersucht. Es wird zum einen ermittelt, in welchem Umfang das Produkt die Privatsphäre der Nutzer verletzen kann, zum anderen werden die dadurch entstehenden Risiken aufgezeigt. Des Weiteren werden die Funktionen im Hinblick auf ihren Nutzen, sowohl für den Dienstanbieter Google, als auch für den Nutzer betrachtet. Eine eingehende Analyse zeigt die kritischen Stellen auf, an denen zwischen Datenschutz und Funktionalität entschieden werden muss. Die Lösungsmöglichkeiten, um die aufgezeigten Risiken mit Mechanismen der IT-Sicherheit zu minimieren, werden im Folgenden vorgestellt, diskutiert und in Bezug auf ihre Umsetzbarkeit untersucht. Die einzelnen Lösungsansätze werden daraufhin in einem Sicherheitskonzept zusammengefasst und weitere Anforderungen erläutert. Abschließend soll ein Addon für Firefox erstellt werden, welches das beschriebene Lösungskonzept umsetzt, um so die bestehenden Schwachstellen bestmöglich zu beheben. Letztlich wird der Funktionsumfang des Addons mit technischer Umsetzung im Einzelnen erläutert.
In dieser Arbeit wird der Nutzen von GPGPU (Allzweckberechnungen auf Grafikprozessoren) zur robusten Deskription von natürlichen, markanten Bildmerkmalen mit Hilfe der Grafikprozessoren mobiler Geräte bewertet. Dazu wurde der SURF-Deskriptor [4] mit OpenGL ES 2.0/GLSL ES 1.0 implementiert und dessen Performanz auf verschiedenen mobilen Geräten ausgiebig evaluiert. Diese Implementation ist um ein Vielfaches schneller als eine vergleichbare CPU-Variante auf dem gleichen Gerät. Die Ergebnisse belegen die Tauglichkeit moderner, mobiler Grafikbeschleuniger für GPGPU-Aufgaben, besonders für die Erkennungsphase von NFT-Systemen (Tracking mit natürlichen, markanten Bildmerkmalen), die in Augmented-Reality-Anwendungen genutzt werden. Die nötigen Anpassungen am Algorithmus des SURF-Deskriptors, um diesen effizient auf mobilen GPUs nutzen zu können, werden dargelegt. Weiterhin wird ein Ausblick auf ein GPGPU-gestütztes Tracking-Verfahren gegeben.
Computer unterstützen Menschen zunehmend in Alltagssituationen. Ihre fortwährend voranschreitende Miniaturisierung erlaubt die Erschließung weiterer Einsatzmöglichkeiten und trägt zu einer wachsenden Bedeutung und Verbreitung in der Gesellschaft bei. Längst sind solche Systeme in vielerlei Alltagsgegenständen Realität und ihre Mobilität spielt eine immer größer werdende Rolle: von Laptops über Smartphones und Tablets hin zu am oder im Körper tragbaren Systemen (engl. wearable computing) wie Hörgeräte und Pulsuhren, unterstützen sie den Menschen aktiv und kontextsensitiv in ihrem Alltag.
Als ein Teilgebiet des wearable computing gilt die Entwicklung von Head-mounted Displays (kurz HMD). Das sind Helme oder Brillen die dem Benutzer auf einer oder mehreren Darstellungsflächen computergenerierte Bilder (virtual reality) oder mit Zusatzinformationen versehene Aufnahmen der Umgebung (enhanced reality) präsentieren. Aktuell sind HMDs welche LC-Displays nutzen weit verbreitet, innovativer sind solche welche das Bild direkt auf die Netzhaut des Benutzers projizieren. Neuste Entwicklungen deuten auf weitere Miniaturisierung des Konzepts, hin zu Kontaktlinsen mit integriertem Bildschirm. Für die Sammlung dazustellender Daten werden eine Vielzahl Sensoren hinzugezogen, wie Head-Tracker oder GPS. Auch durch Erweiterungen im Bereich der Bedienbarkeit - zum Beispiel durch Spracheingabe über ein Mikrofon - und die Steigerung des Immersionsgefühls - zum Beispiel durch stereoskopische Bilder oder integrierte Kopfhörer - wandeln sich HMDs von einfachen Anzeigen hin zu stetig besser ausgerüsteten Geräten mit ständig wachsenden Einsatzgebieten. Längst werden HMDs in einer Vielzahl von Feldern benutzt. rnIm Vordergrund dieser Arbeit steht der Entwurf und die Erstellung einer Anwendung für das Betriebssystem Apple iOS 5, als softwaretechnischen Beitrag zur Entwicklung eines HMD auf Basis von Apple-Mobilgeräten mit hochauflösendem Retina Display. Das RollerCoaster2000-Projekt soll zur Darstellung des grafischen Inhalts genutzt werden, aus Gründen einer freien Lizenz, frei zugänglichen Quellcodes sowie einer effizienten OpenGL-ES-Portierung. Dabei soll ein leichter Austausch oder die Erweiterung dieses grafischen Grundgerüsts gegeben sein um die Einsatzmöglichkeiten des HMD zu erhöhen. Über die reine Nutzung als Darstellungsmedium soll die erstellte Anwendung die vielfältigen, sensorischen Fähigkeiten und Vernetzungsmöglichkeiten aktueller Apple-Endgeräte nutzen um mehrere Geräte zu einer Datenbrille zu verbinden und die Kopfbewegungen des Benutzers auszuwerten, in der virtuellen Szene abzubilden und zwischen den Geräten synchron zu halten. Zur leichten Orientierung des Benutzers während der Bedienung soll außerdem auf die integrierte Gerätekamera zugegriffen werden.
Um die Realisierung einer den Kriterien gerecht werdenden Anwendung zu ermöglichen wird in dieser Arbeit in den Bereich der iOS-Entwicklung eingeführt. Zuerst erfolgt eine Einleitung in die historischen Entwicklungen auf dem Gebiet der mobilen Entwicklung für Apple-Mobilgeräte, von der Entstehung des objektorientierten Paradigmas hin zur heutigen Ausprägung des iOS-SDK. Letzteres ergibt sich dabei aus der Summe einer Vielzahl, stark kohärenter Komponenten. Dazu gehören die Grundsteine einer jeden iOS-Applikation, die objektorientierte, dynamische und streng typisierte Sprache Objective-C sowie den durch Apple an die eigenen Bedürfnisse angepassten LLVM-Compiler und die von Apple angepasste LLVM-Laufzeitumgebung. Zudem sind das Cocoa Framework und die Entwicklungsumgebung Xcode, die zur Erstellung mobiler Anwendungen von Apple entwickelt wurden, Gegenstand dieser Arbeit. Anhand der gewonnenen Kenntnisse im Bereich der mobilen Anwendungsentwicklung werden Anforderungen an eine Anwendung für ein HMD erhoben und die Erstellung einer, diesen Kriterien genügenden, Software beschrieben.
Particle Swarm Optimization ist ein Optimierungsverfahren, das auf der Simulation von Schwärmen basiert.
In dieser Arbeit wird ein modifizierter Algorithmus, der durch Khan et al. 2010 eingeführt wurde, zur Schätzung der lokalen Kamerapose in 6DOF verwendet. Die Poseschätzung basiert auf kontinuierlichen Farb-und Tiefendaten, die durch einen RGB-D Sensor zur Verfügung gestellt werden. Daten werden von unterschiedlichen Posen aufgenommen und als gemeinsames Model registriert. Die Genauigkeit und Berechnungsdauer der Implementierung wird mit aktuellen Algorithmen verglichen und in unterschiedlichen Konfigurationen evaluiert.