Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Diplomarbeit (27)
- Studienarbeit (17)
- Bachelorarbeit (13)
- Dissertation (8)
- Masterarbeit (6)
Schlagworte
- Bildverarbeitung (9)
- Robotik (7)
- Mustererkennung (3)
- 3D (2)
- Bildanalyse (2)
- Kamera (2)
- Klassifikation (2)
- Laserscanner (2)
- Mikroskopie (2)
- Roboter (2)
- Segmentierung (2)
- 2-D (1)
- 3-D-Laserscannen (1)
- 3-D-Scanning (1)
- 3D-Abbildungen (1)
- Action Recognition (1)
- Action Segmentation (1)
- Automatische Klassifikation (1)
- Autonome Robotik (1)
- Autonomes Robotersystem (1)
- Befahrbarkeit (1)
- Bewegungsmodell (1)
- Bild (1)
- Bildanalyse-Verfahren (1)
- Bildregistrierung (1)
- Bildsensor (1)
- Blinder Fleck (1)
- CAD (1)
- CT-Datensätze (1)
- ColorSym (1)
- Coloskopie (1)
- Communication System (1)
- Computer Vision (1)
- Computer-aided diagnosis (1)
- Computersimulation (1)
- Computertomografie (1)
- Computertomographie (1)
- DIN EN ISO 9241 (1)
- Darmpolyp (1)
- Deep Learning (1)
- Deep Metric Learning (1)
- Digitale Bilder (1)
- Dimension 3 (1)
- Dreidimensionales Modell (1)
- Dynamische Programmierung (1)
- Enhanced Representation (1)
- Eye Tracking (1)
- Farbsymmetrie (1)
- FastSLAM Algorithmus (1)
- Flugkörper (1)
- GazeTheWeb (1)
- Gelände (1)
- Gittererzeugung (1)
- Glaukom (1)
- Glint Center Estimation Algorithmus (1)
- Grafikprozessor (1)
- Graphikprozessor (1)
- Heidelberg Retina Tomograph (1)
- Hindernis (1)
- Hochgeschwindigkeitstracking (1)
- ICP-Algorithmus (1)
- Imitation Learning (1)
- Inpainting-Verfahren (1)
- Interaktives Whiteboard (1)
- Kalibrieren <Messtechnik> (1)
- Kalibrierung (1)
- Kartographie (1)
- Katadioptrisches Stereosystem (1)
- Klassifikationsframework (1)
- Laser (1)
- Linienkorrelationen (1)
- Lokale Bildmerkmale (1)
- Lokalisierung (1)
- Machine Learning (1)
- Mammographie (1)
- Matchingverfahren (1)
- Medizinische Bildverarbeitung (1)
- Medizintechnik (1)
- Merkmalsbewertung (1)
- Merkmalsdetektion (1)
- Mobiler Roboter (1)
- Modellbasiertes Tracking (1)
- Multimodal Action Recognition (1)
- Multiple Object Tracking (1)
- Multivariate Datenanalyse (1)
- Navigation (1)
- Oberflächenorientierung (1)
- Oberflächenstruktur (1)
- Objektentfernung (1)
- One-Shot Action Recognition (1)
- Optisches Mikroskop (1)
- Ornamentik (1)
- Ornamentklassifikation (1)
- PACS- Picture Archiving (1)
- Personentracking (1)
- Personenverfolgungssystem (1)
- Pfadplanung (1)
- Photogrammetrie Kalibrierung EMVA-1288 (1)
- Photogrammetry (1)
- Planspiegel-System (1)
- Pollenanalyse (1)
- Posebestimmung (1)
- Poseschätzung (1)
- Positionsbestimmung (1)
- Punktkorrelationen (1)
- Pupil Center Estimation Algorithmus (1)
- Qt/C++ (1)
- Radiales System (1)
- Random Finite Sets (1)
- Registrierung <Bildverarbeitung> (1)
- Rescue League (1)
- Retinex-Algorithmus (1)
- Rettungsroboter (1)
- RoboCup (1)
- SIFT-Algorithmus (1)
- SIFT-Merkmale (1)
- SIFT-Verfahren (1)
- STOR (1)
- SURF-Algorithmus (1)
- Schatten (1)
- Selbstlokalisation (1)
- Semantik (1)
- Software- Ergonomie (1)
- Standortbestimmung (1)
- Stereobildfolgen (1)
- Stereosehen (1)
- Straßenzustand (1)
- Tanzspiel (1)
- Text (1)
- Texterkennung (1)
- Textur-Mapping (1)
- Tiefenbild (1)
- Tiefenkarte (1)
- Tracking (1)
- Tracking-System (1)
- USARSim (1)
- Ungarische Methode (1)
- Unterwasser-Pipeline (1)
- Unterwasserfahrzeug (1)
- Unterwasserkabel (1)
- Visual Stimuli Discovery (1)
- Visuelle Odometrie (1)
- Wahrscheinlichkeitsrechnung (1)
- Web (1)
- Whiteboard (1)
- depth map (1)
- disparity map (1)
- dynamic programming (1)
- image processing (1)
- menschliches Auge (1)
- path planning (1)
- robotics (1)
- stereo vision (1)
Institut
In dieser Studienarbeit wird ein Verfahren zur Extraktion eines Oberflächenbegrenzungsmodells aus einem Tiefenbild vorgestellt. Das Modell beschreibt die im Tiefenbild dargestellte Szene durch die Geometrie und die Topologie der planaren Flächen, die in der Szene gefunden werden. Die Geometrie ist gegeben durch die Angabe der Ebenengleichungen der gefundenen Flächen sowie der 3D-Koordinaten der Eckpunkte der Polygone, die diese Flächen beschreiben. Die Informationen über die Topologie der Szene besteht aus einer Nachbarschaftsliste, die für jede Flaeche angibt, über welche Kante diese Fläche mit welcher anderen Fläche verbunden ist. Aufbauend auf einem Algorithmus zur Tiefenbildsegmentierung aus PUMA werden die Polygone bestimmt, die die Flächen der Szene beschreiben. Anschließend wird versucht, diese Polygone über Kanten und Eckpunkte zu verbinden, um ein möglichst geschlossenes Modell der Szene zu erhalten.
Die Erstellung räumlicher Abbilder aus planaren Ansichten gewinnt immer mehr Bedeutung in der modernen Medizintechnik. 3D-Rekonstruktionen haben wesentlich zur besseren Detektion,wie auch zu Optimierung und Innovation in der Diagnostik und Behandlungsmethodik bestimmter Krankheitsbilder beigetragen. Durch die Verfahren der Bildverarbeitung ist es möglich, aus Bildsequenzen eine 3D-Abbildung der gefilmten Szene zu erstellen. Ziel dieser Diplomarbeit soll es sein, zu untersuchen, inwieweit sich aus der Aufnahmetechnik aus einer Reihe unkalibrierter Endoskopiebilder weitere Rückschlüsse über die Oberflächenbeschaffenheit des betrachteten Gewebes ziehen lassen. Hierbei wird das Phänomen zugrundegelegt, daß bei der Aufnahme der Bilder Glanzlichter auftreten, wenn die Beleuchtung am Kamerakopf orthogonal zur Gewebeoberfläche auftrifft. Diese Glanzlichter geben daher implizit Aufschluss über die Oberflächenorientierung des Gewebes. Aufgabe ist es nun, diese Glanzlichter in einer Reihe von unkalibrierten Endoskopieaufnahmen zu finden, die Bilder aus der Sequenz einander zuzuordnen, also Korrespondenzen zwischen den Bildern zu finden, und unter Einbeziehung der Kamerageometrie Rückschlüsse auf die Gewebeoberfläche zu ziehen. Zuerst müssen hierfür die Glanzlichter in den Einzelbildern der Sequenz gefunden werden. Dazu wird ein Verfahren verwendet, welches die Glanzlichter durch eine Zerlegung des HSV-Farbraums detektiert und deren Mittelpunkt errechnet. Um die Kamerageometrie zu schätzen, werden mihilfe eines Punktverfolgers Punktkorrespondenzen zwischen den Einzelbildern erstellt, anhand derer sich die Fundamentalmatrix durch RANSAC errechnen läßt. Unter Anwendung eines Autokalibrierungsverfahrens werden aus den geschätzten Fundamentalmatrizen dann in einem abschließenden Schritt die internen Kameraparameter ermittelt. So sollte möglich sein, die Glanzlichter durch eine Sequenz von Bildern zu verfolgen und die Oberflächennormalen einem Referenzbild zuzuordnen.
In dieser Arbeit wird die Umsetzung und Modifikation des Verfahrens von Finlayson et al. zur Schattenentfernung in einzelnen Farbbildern unter Verwendung des Retinex-Algorithmus vorgestellt. Für die benötigte Detektion von Schattenkanten wurde ein Verfahren von Finlayson et al. umgesetzt und angepasst. Die erforderliche Kamerakalibrierung wurde dabei nicht mit Tageslicht, sondern unter Verwendung künstlicher Lichtquellen realisiert. Anhand von Campus-Bildsequenzen wird ein qualitativer Vergleich des umgesetzten Verfahrens mit dem von Weiss zur Schattenentfernung in Bildserien vorgenommen. Außerdem wird ein erster Ansatz vorgestellt, wie Verfahren zur Schattenentfernung quantitativ bewertet werden können. Die Erzeugung der benötigten Ground-truth-Daten wird mit Hilfe von Laboraufnahmen realisiert, sodass keine manuelle Segmentierung von Schatten erforderlich ist. Anhand der Ergebnisse von Experimenten wird gezeigt, inwieweit die definierten Maße eine Bewertung und einen Vergleich der beiden Verfahren erlauben.
Personenverfolgungssysteme bestehen oft aus teurer und meist an Personen befestigter Trackinghardware, die die Bewegungsfreiheit der Personen deutlich einschränkt. Durch die in den letzten Jahrzehnten angestiegene Rechenleistung der Computersysteme ist es möglich, Bilddaten von digitalen Video-, Foto- oder Webkameras in Echtzeit auszuwerten. Dadurch erschließen sich neue Möglichkeiten, die eine Verfolgung von Personen auch ohne die störrige Trackinghardware erlauben. In dieser Arbeit soll ein System zum Verfolgen von Personen auschließlich unter Zuhilfenahme einer Videokamera und eines Computers, also ohne Marker, entwickelt werden.
Orientierung aus Silhouetten
(2010)
Anhand der sogenannten "Analyse durch Synthese" soll in der folgenden Qualifikationsarbeit versucht werden, zum Zeitpunkt einer Aufnahme auf dem Campus der Universität Koblenz die Orientierung der Kamera zu bestimmen. Die Lösungsidee für diese Problemstellung liegt in Form eines merkmalsbasierten Ansatzes vor. Zu diesem Zweck ist die grobe Position im 3D-Campusmodell der Universität Koblenz zum Zeitpunkt der entsprechenden Aufnahme gegeben. Um das Bild einer realen Aufnahme mit einem künstlichen Bild des 3D-Modells vergleichen zu können, ist ein Ähnlichkeitsmaß notwendig, welches die Ähnlichkeit zwischen diesen beiden Bildern mit einem Wert ausdrückt. Der Vergleich erfolgt anhand der Silhouette der einzelnen Bilder, während die Orientierung der Kamera mit Hilfe eines nicht linearen Opitimierungsverfahrens bestimmt wird.
Online Handschrifterkennung chinesischer Schriftzeichen auf androidfähigen mobilen Endgeräten
(2014)
Um mobile Wörterbücher oder Übersetzer zu verwenden, braucht es eine Eingabe. Diese muss zuvor verarbeitet werden, um nutzbar zu sein. Für chinesische Zeichen bietet sich die Handschrift an, da die Schrift hauptsächlich aus Piktogrammen und Ideogrammen besteht.
In dieser Bachelorarbeit wird ein prototypisches Erkennungssystem auf einem mobilen Endgerät implementiert. Die Erkennung soll dabei online und somit während des Schreibens erfolgen. Dies kann dem Benutzer Zeit ersparen, indem verschiedene erkannte Vorschläge zur Laufzeit gegeben werden.
Es werden Grundlagen erläutert und ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung gegeben. Ein Ansatz wird ausgewählt und implementiert, der möglichst schnell ist und wenig Speicherplatz erfordert. Die Implementation wird getestet und es wird gezeigt, dass es möglich ist, eine schnelle Erkennung auf einem kleinen Gerät laufen zu lassen. Es werden Verbesserungen und Erweiterungen vorgeschlagen, sowie ein Ausblick gegeben.
On the recognition of human activities and the evaluation of its imitation by robotic systems
(2023)
This thesis addresses the problem of action recognition through the analysis of human motion and the benchmarking of its imitation by robotic systems.
For our action recognition related approaches, we focus on presenting approaches that generalize well across different sensor modalities. We transform multivariate signal streams from various sensors to a common image representation. The action recognition problem on sequential multivariate signal streams can then be reduced to an image classification task for which we utilize recent advances in machine learning. We demonstrate the broad applicability of our approaches formulated as a supervised classification task for action recognition, a semi-supervised classification task for one-shot action recognition, modality fusion and temporal action segmentation.
For action classification, we use an EfficientNet Convolutional Neural Network (CNN) model to classify the image representations of various data modalities. Further, we present approaches for filtering and the fusion of various modalities on a representation level. We extend the approach to be applicable for semi-supervised classification and train a metric-learning model that encodes action similarity. During training, the encoder optimizes the distances in embedding space for self-, positive- and negative-pair similarities. The resulting encoder allows estimating action similarity by calculating distances in embedding space. At training time, no action classes from the test set are used.
Graph Convolutional Network (GCN) generalized the concept of CNNs to non-Euclidean data structures and showed great success for action recognition directly operating on spatio-temporal sequences like skeleton sequences. GCNs have recently shown state-of-the-art performance for skeleton-based action recognition but are currently widely neglected as the foundation for the fusion of various sensor modalities. We propose incorporating additional modalities, like inertial measurements or RGB features, into a skeleton-graph, by proposing fusion on two different dimensionality levels. On a channel dimension, modalities are fused by introducing additional node attributes. On a spatial dimension, additional nodes are incorporated into the skeleton-graph.
Transformer models showed excellent performance in the analysis of sequential data. We formulate the temporal action segmentation task as an object detection task and use a detection transformer model on our proposed motion image representations. Experiments for our action recognition related approaches are executed on large-scale publicly available datasets. Our approaches for action recognition for various modalities, action recognition by fusion of various modalities, and one-shot action recognition demonstrate state-of-the-art results on some datasets.
Finally, we present a hybrid imitation learning benchmark. The benchmark consists of a dataset, metrics, and a simulator integration. The dataset contains RGB-D image sequences of humans performing movements and executing manipulation tasks, as well as the corresponding ground truth. The RGB-D camera is calibrated against a motion-capturing system, and the resulting sequences serve as input for imitation learning approaches. The resulting policy is then executed in the simulated environment on different robots. We propose two metrics to assess the quality of the imitation. The trajectory metric gives insights into how close the execution was to the demonstration. The effect metric describes how close the final state was reached according to the demonstration. The Simitate benchmark can improve the comparability of imitation learning approaches.
Mit der Microsoft Kinect waren die ersten Aufnahmen von synchronisierten Farb- und Tiefendaten (RGB-D) möglich, ohne hohe finanzielle Mittel aufwenden zu müssen und neue Möglichkeiten der Forschung eröffneten sich. Mit fortschreitender Technik sind auch mobile Endgeräte in der Lage, immer mehr zu leisten. Lenovo und Asus bieten die ersten kommerziell erwerblichen Geräte mit RGB D-Wahrnehmung an. Mit integrierten Funktionen der Lokalisierung, Umgebungserkennung und Tiefenwahrnehmung durch die Plattform Tango von Google gibt es bereits die ersten Tests in verschiedenen Bereichen des Rechnersehens z.B. Mapping. In dieser Arbeit wird betrachtet, inwiefern sich ein Tango Gerät für die Objekterkennung eignet. Aus den Ausgangsdaten des Tango Geräts werden RGB D-Daten extrahiert und für die Objekterkennung verarbeitet. Es wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und gewisse Grundlagen bezüglich der Tango Plattform gegeben. Dabei werden existierende Ansätze und Methoden für eine Objekterkennung auf mobilen Endgeräten untersucht. Die Implementation der Erkennung wird anhand einer selbst erstellten Datenbank von RGB-D Bildern gelernt und getestet. Neben der Vorstellung der Ergebnisse werden Verbesserungen und Erweiterungen für die Erkennung vorgeschlagen.
In dieser Arbeit werden drei Verfahren zur Objektentfernung aus Bildern einander gegenübergestellt. Zwei der ausgewählten Verfahren stammen aus dem Bereich der sogenannten Inpainting-Verfahren, während das dritte dem Forschungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung entnommen ist. Die Evaluation dieser Verfahren zeigt ihre jeweiligen Vor- und Nachteile auf und prüft ihre Anwendbarkeit auf das spezifische Problem, ein Farbkalibriermuster aus strukturdominierten Bildern zu entfernen. Auf der Grundlage dieser Eigenschaften werden abschließend mehrere Erweiterungen vorgestellt, die eine verbesserte Anwendbarkeit auf das gestellte Problem erreichen.
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.