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Im Vergleich zu herkömmlicher Computergrafik (perspektivische Projektion) bietet Raytracing entscheidende Vorteile, die hauptsächlich in der vergleichsweise hohen physikalischen Korrektheit der Methode begründet sind. Die Schwächen liegen hingegen im immensen Rechenaufwand.
Ein Raytracer ist vergleichsweise so rechenintensiv, weil für jeden Pixel mindestens ein Strahl verschickt werden muss. Dieser muss gegen alle Objekte im Raum geschnitten werden. Hinzu kommen noch die Strahlen, die entstehen, wenn Strahlen an Objekten reflektiert werden (Rekursion). Um diesen Rechenaufwand zu verkleinern und zusätzlich ein besseres Bild zu erzeugen, soll der adaptive Sampler den Raytracer unterstützen. Der adaptive Sampler soll während des Rendervorgangs den progressiven Fortschritt in der Bildgenerierung beobachten und Pixel von der weiteren Berechnung ausschließen, für die sich ein zusätzliches Verschießen von Strahlen nicht mehr lohnt.
Anders als der rein progressive Raytracer hört der adaptive Sampler mit dem Konvergieren des Bildes auf zu rechnen. Der adaptive Sampler soll so dafür sorgen, dass schneller ein besseres Bild erzeugt wird und somit die Performanz gesteigert wird. Insgesamt erwartet man sich vom adaptiven Sampler Vorteile bei der Berechnung von bestimmten Szenen. Unter anderem eine Verbesserung bei Szenen mit rein diffus beleuchteten Bildbereichen, sowie eine Verbesserung bei Szenen mit unterschiedlich rechenintensiven Bildbereichen. Ein normaler Raytracer kann nicht beurteilen, wie sinnvoll seine Schüsse sind. Er kann nur mehr Strahlen verschießen, in der Hoffnung, das Bild damit effektiv zu verbessern.
Es gibt jedoch viele Szenarien, bei denen eine linear steigende Schussanzahl pro Pixel keine gleichmäßige Verbesserung im Bild erzeugt. Das bedeutet, dass Bereiche im Bild schon gut aussehen, während andere noch sehr verrauscht sind. Man möchte nun Bildbereiche, die bereits konvergiert sind, in denen sich ein weiterer Beschuss also nicht mehr bemerkbar macht, ausschließen und die Rechenleistung dort nutzen, wo man sie noch braucht.
Wichtig dabei ist, dass Pixel nicht ungewollt zu früh von der Berechnung ausgeschlossen werden, die nicht weit genug konvergiert sind. Der adaptive Sampler soll so lange arbeiten, bis jeder Pixel dauerhaft keine Änderungen mehr vorweist. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit für eine signifikante Farbänderung eines Pixels durch Verschießen eines Strahls (bei mehreren Lichtquellen in RenderGin mehrere Strahlen pro Pixel) klein genug ist. Es wird zwar intern keine Wahrscheinlichkeit berechnet, jedoch bekommt der Raytracer eine Art Gedächtnis: Er speichert die Veränderungen im beleuchteten Bild und deren Verlauf in eigenen Gedächtnisbildern. Das "Gedächtnis" für das alte Bild (Zustand des Bildes in der letzten Iteration über die Pixel) repräsentiert dabei das Kurzzeitgedächtnis. Es ist absolut genau. Das Langzeitgedächtnis wird von drei verschiedenen Bildern repräsentiert. Das erste gibt die Anzahl der verschossenen Strahlen pro Pixel an. Das zweite ist ein Wahrheitswertebild, das für jeden Pixel angibt, ob dieser noch in die Berechnung einbezogen werden soll. Das dritte Bild gibt an, wie oft jeder Pixel eine Farbänderung vollzogen hat, die geringer ist als der geforderte Maximalabstand eines Pixels zu sich selbst (vor und nach dem Verschießen eines weiteren Strahls).
Mit diesen drei Bildern ist es möglich, zusätzliche quantitative Informationen zu den qualitativen Informationen des Vergleichs vom neuen und alten Bild zu berücksichtigen.
In dieser Arbeit kläre ich die Frage, ob die gewünschten Effekte eintreten und ob bei Integration in die bestehende Struktur von RenderGin ein Performanzgewinn möglich ist. Die Umsetzung eines adaptiven Samplers ist als Plug-In in der Software RenderGin von Numenus GmbH geschehen. RenderGin ist ein echtzeitfähiger, progressiver Raytracer, der sich durch seine Performanz auszeichnet. Die Bildgenerierung geschieht allein auf der CPU, die Grafikkarte wird lediglich zur Anzeige des erzeugten Bildes benötigt.
Die Umsetzung und Programmierung des Plug-Ins ist in Microsoft Visual Studio 2010 geschehen unter Verwendung des RenderGin SDK der Numenus GmbH.
Potential vermögender Kunden
(2011)
Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit dem Potential vermögender Kunden im Private-Banking Sektor und den in diesem Bereich angebotenen Finanzdienstleistungen. Hierzu wird unter anderem ein Vergleich des internationalen Potentials mit dem Potential im deutschsprachigen Raum, mit Hilfe von Zeitreihen, durchgeführt.
Der Bezugszeitraum liegt zwischen den Jahren 2000 und 2009. In dieser Zeit kam es, gerade durch die Finanzkrise undrnderen Folgen, zu Kapitalumverteilungen. Die sich aus dieser Analyse ergebenden Veränderungen des Potentials werden daraufhin im Bezug auf die Umgestaltungsmöglichkeiten im Bereich der Finanzdienstleistungen in diesem Sektor angewandt. Hierbei steht das Erreichen eines hohen Servicegrades im Vordergrund, denn dies ist einer der Hauptgründe, warum eine Kunde bei einer Bank bleibt und diese nicht wechselt. Zudem werden neue Möglichkeiten im Banksektor erwähnt und auf die Auswirkungen unterschiedlicher Berater-Entlohnungsmodelle eingegangen.
Im Rahmen dieser Abschlußarbeit wurde ein Plugin zur Visualisierung/Simulation von Public-Key-Infrastrukturen für die Kryptographie-Lernsoftware JCryp-Tool entwickelt und implementiert. Public-Key-Infrastrukturen stellen einen Bereich in der Kryptographie dar, mit dem viele Anwender von IT-Systemen in Berührung kommen.
Terrainklassifikation mit Markov-Zufallsfeldern auf Basis von fusionierten Kamera- und Laserdaten
(2011)
Ein mobiles System, das sich automatisiert im Outdoor-Bereich fortbewegen soll, muss dafür über ausreichende Kenntnisse des umliegenden Terrains verfügen. Zur Analyse des Terrains werden hierbei häufig ein oder mehrere Laserentfernungsmesser, teilweise auch in Kombination mit Kameras verwendet. Probleme entstehen bei lückenhaften oder verrauschten Daten, da dies zu einer fehlerhaften Bestimmung des Geländes führen kann.
Diese Arbeit hat das Ziel ein bereits vorhandenes Verfahren zu erweitern. Dieses basiert auf 3D-Daten, ermittelt durch einen 3D-Laserscanner und soll um eine kontextsensitive Komponente und Daten anderer Sensoren ergänzt werden. Die erste Erweiterung besteht aus einem Markov-Zufallsfeld, welches zum Modellieren der Nachbarschaftsbeziehungen der einzelnen Terrainabschnitte verwendet wird und somit zur Segmentierung eingesetzt werden kann.
Als zweite Erweiterung werden die Laserdaten mit Kamerabildern fusioniert,um so die Verwendung zusätzlicher Terrainmerkmale zu ermöglichen.
Im Institut MTI Mittelrhein wird untersucht, wie sich Training und Erfahrung auf die Bewegung und Bewegungsplanung im Sport auswirken. Im Rahmen dieser Untersuchungen soll das Bewegungsverhalten eines Kletterers an einer Sportkletterwand analysiert werden. Das Ziel der Arbeit ist es, die Bewegungen eines Kletterers in Videoaufnahmen zu segmentieren und markerbasiert zu detektieren. Die segmentierten Marker aus jedem Bild werden mit einem Trackingverfahren über die Zeit verfolgt und die Bewegungsspuren in einem geeigneten Format für die Bewegungsanalyse-Software Simi Motion exportiert, um dort weitere Analysen zu ermöglichen.
In dieser Arbeit wird ein skelettbasiertes Matching-Verfahren für 2D-Objekte vorgestellt. Zunächst werden aktuelle Ansätze zum Matchen von Objekten vorgestellt, anschließend werden die Grundlagen von skelettbasiertem Matching erklärt. Ein skelettbasiertes Verfahren wurde im Rahmen dieser Arbeit gemäß dem vorliegenden Original-Paper neu implementiert. Diese Implementierung wird anhand einer Ähnlichkeitssuche in drei Bild-Datenbanken evaluiert. Stärken und Schwächen des Verfahrens werden herausgearbeitet. Des weiteren wird der vorgestellte Algorithmus auf Erweiterungen untersucht, die das Matchen von 3D-Objekten ermöglichen sollen. Im speziellen wird das Verfahren auf medizinische Daten angewendet: CT-Aufnahmen der abdominalen Aorta eines Patienten vor und nach einer Operation werden miteinander verglichen. Problemfälle und Erweiterungsansätze für das Matchen von 3D-Objekten im Allgemeinen und von Blutgefäßen im Speziellen werden vorgestellt.
Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich im Wesentlichen mit dem Entwurf und der Implementierung einer Manöverdatenstruktur für Car-like Robots. Diese Datenstruktur soll die Planung von fahrbaren Wegen mit kontinuierlicher Lenkwinkeländerung ermöglichen. Dabei stehen entsprechende Kurvenmanöver, die aus zwei Klothoiden und einem Kreisbogen bestehen, im Vordergrund.
Zudem liegt ein Schwerpunkt auf der Entwicklung eines Konzepts zur Berechnung einer Hülle für entsprechende Manöver. Diese Hülle umschließt die Fläche, die das Fahrzeug bei der Ausführung eines Manövers einnimmt. Die Hülle ermöglicht es, beim koordinierten Fahren mit mehreren Fahrzeugen Kollisionsfreiheit zu garantieren. Auf der Manöverdatenstruktur aufbauend wird im Rahmen dieser Bachelorarbeit zudem ein Planungsmodul entworfen und implementiert, das zu vorgegebenen groben Wegen fahrbare, aus Manövern zusammengesetzte Wege erzeugt.
Haushaltsroboter gewinnen in heutiger Zeit immer mehr an Bedeutung. Sie finden ihren Einsatz zum Beispiel beim Reinigen von Böden, beim Mähen des Rasens oder helfen bei der Überwachung in Gebäuden oder Außenanlagen. Der Mehrheit dieser Roboter fehlt allerdings etwas Entscheidendes, nämlich ein Gesicht.
In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines virtuellen, austauschbaren Gesichtes festgehalten, das speziell für den Roboter Lisa der Arbeitsgruppe "Aktives Sehen" der Universität Koblenz entwickelt wurde. Psychologische Studien nach Krach u. a. (2008) haben hierzu gezeigt, dass die Ausstattung solcher Roboter mit Gesichtern die Aufmerksamkeit der Benuzter stärker bindet und ihnen zugleich mehr Intelligenz zugetraut wird.
Computergesichter oder auch Talkingheads finden ihren Einsatz nicht nur bei Robotern, sondern auch in Videospielen oder Animationsfilmen. Allerdings wird in diesen Bereichen die Bewegung und Mimik des Gesichtes meistens per Hand erstellt, was einen festen Bewegungsablauf liefert. Interessanter ist hier der Einsatz in barrierefreien Anwendungen. In diesem Bereich werden aus einem eingehenden Audiosignal die Phoneme extrahiert und den entsprechenden Visemen zugeordnet. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird dieser Vorgang mit Hilfe des Text-to-Speech-Synthesizer Festival erzielt, wodurch sich die Bewegung der Lippen entsprechend des gegebenen Textes dynamisch verändert.
Aber nicht nur die korrekte Bewegung der Lippen spielt eine wichtige Rolle, sondern auch die Emotionen. Mit Hilfe einer bestimmten Emoticon-Arithmetik, die dem zu synthetisierenden Text beigefügt wird, ist die Visualisierung der Emotionen möglich.
We present a non-linear camera pose estimator, which is able to handle a combined input of point and line feature correspondences. For three or more correspondences, the estimator works on any arbitrary number and choice of the feature type, which provides an estimation of the pose on a preferably small and flexible amount of 2D-3D correspondences. We also give an analysis of different minimization techniques, parametrizations of the pose data, and of error measurements between 2D and 3D data. These will be tested for the usage of point features, lines and the combination case. The result shows the most stable and fast working non-linear parameter set for pose estimation in model-based tracking.
As Enterprise 2.0 (E2.0) initiatives are gradually moving out of the early experimentation phase it is time to focus greater attention on examining the structures, processes and operations surrounding E2.0 projects. In this paper we present the findings of an empirical study to investigate and understand the reasons for initiating E2.0 projects and the benefits being derived from them. Our study comprises seven in-depth case studies of E2.0 implementations. We develop a classification and means of visualising the scope of E2.0 initiatives and use these methods to analyse and compare projects.
Our findings indicate a wide range of motivations and combinations of technology in use and show a strong emphasis towards the content management functionality of E2.0 technologies.