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In dieser Arbeit präsentieren wir Methoden zum Schätzen von Kamerabewegungen einer RGB-D-Kamera in sechs Freiheitsgraden und dem Erstellen von 3D-Karten. Als erstes werden die RGB- und Tiefendaten registriert und synchronisiert. Nach der Vorverarbeitung extrahieren wir FAST-Merkmale in zwei aufeinander folgenden Bildern. Daraus wird eine Korrespondenzmenge erstellt und Ausreißer werden herausgefiltert. Anschließend projizieren wir die Korrespondenzmenge in 3D, um die Bewegung aus 3D-3D-Korrespondezen mittels Least-Squares zu bestimmen. Weiterhin präsentieren wir Methoden, um 3D-Karten aus Bewegungsschätzungen und RGB-D-Daten zu erstellen. Dafür benutzen wir das OctoMap-Framework und erstellen wahlweise auch inkrementelle Karten aus Punktewolken. Anschließend evaluieren wir das System mit dem weit verbreiteten RGB-D-Benchmark.
3D-Modelle werden heute in vielen Bereichen wie Multimedia Anwendungen, Robotik oder der Filmindustrie immer wichtiger. Besonders interessant ist dabei die Erstellung eines 3D-Modells aus einer monokularen Bilderserie, da die hierfür nötigen Kameras immer günstiger, kleiner und ausgereifter produziert werden. Geeignetere Kameras werden in immer mehr Geräten wie Smartphones, Tablet-PCs, Autos etc. verbaut, wodurch sich ein großes Potential für die Verwendung dieser Rekonstruktionstechnik ergibt.
Als Grundlage dieser Arbeit dient eine mit einer kalibrierten Kamera aufgenommene Bilderserie. Aus dieser werden 2D-Punktkorrespondenzen, mit den verbreiteten SURF-Features oder den A-KAZE-Features gewonnen. Aufbauend auf den 2D-Punktkorrespondenzen kann aus diesen mit Hilfe verschiedener Algorithmen ein 3D-Modell in Form einer Punktwolke und Kameraposen rekonstruiert werden.
Um Fehler in dem entstandenen Modell gering zu halten, wird insbesondere aufrnden Bündelausgleich zur Fehlerminimierung eingegangen. Anschließend wird dasrnneben dieser Arbeit entstandene Programm zur 3D-Rekonstuktion und Visualisierung des 3D-Modells erläutert. Das implementierte System wird anschließend anhand von Statistiken evaluiert und die hieraus gewonnenen Erkentnisse präsentiert.
Abschließend werden die Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und einrnAusblick auf mögliche Weiterentwicklungen gegeben.
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.
Ziel der Bachelorarbeit war die Evaluation und Optimierung von verschiedenen Eye-Tracking Algorithmen für die subpixelgenaue Bestimmung der relevanten Merkmale bezüglich Genauigkeit. Die extrahierten Merkmale sind das Pupillen- und Glintzentrum. Die Algorithmen sind mit preiswerten Kameras einsetzbar. Es wurde ein synthetisches Modell des Auges modifiziert und verwendet, mit dem die Methoden mit bekannter Ground Truth evaluiert wurden.
Das Ziel dieser Studienarbeit ist es, einen Roboterarm in einen bestehenden Software-Stackrnzu integrieren, damit ein darauf basierender Roboter beim Wettbewerb RoboCup @Home teilnehmen kann. Der Haushaltsroboter Lisa (Lisa Is a Service Android) muss für den @Home-Wettbewerb unter anderem Gegenstände aus Regalen entnehmen und an Personen weiterreichen. Bisher war dafür nur ein Gripper, also ein an der mobilen Plattform in Bodennähe angebrachter "Zwicker" vorhanden. Nun steht dem Roboter ein "Katana Linux Robot" der Schweizer Firma Neuronics zur Verfügung, ein Roboter in Form eines Arms. Dieser wird auf LISA montiert und nimmt über verschiedene Schnittstellen Befehle entgegen. Er besteht aus sechs Gliedern mit entsprechend vielen Freiheitsgraden. Im Robbie-Softwarestack muss ein Treiber für diesen Arm integriert und eine Pfadplanung erstellt werden. Letztere soll bei der Bewegung des Arms sowohl Kollisionen mit Hindernissen vermeiden als auch natürlich wirkende Bewegungsabläufe erstellen.
Der Prozess der Mustererkennung gliedert sich in mehrere Teilschritte, wobei letztlich aus unbekannten Datensätzen Muster erkannt und automatisch in Kategorien eingeordnet werden sollen. Dafür werden häufig Klassiffkatoren verwendet, die in einer Lernphase anhand von bekannten Testdaten trainiert werden. Viele bestehenden Softwarelösungen bieten Hilfsmittel für spezielle Mustererkennungsaufgaben an, aber decken nur selten den gesamten Lernprozess ab. Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde aus diesem Grund ein Framework entwickelt, welches allgemeine Aufgaben eines Klassiffkationssystems für Bilddaten als eigenständige Komponenten integriert. Es ist schnittstellenorientiert, leicht erweiterbar und bietet eine graphische Benutzeroberfläche.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Verfahren zur markerlosen Pose-Rekonstruktion vorgestellt. Die Modellierung des menschlichen Körpers geschieht auf Basis der Starrkörperphysik. Mittels eines probabilistischen Ansatzes wird das Modell in eine volumetrische Rekonstruktion der Szene eingepasst. Die hierfür zu bewältigende Suche in hochdimensionalen Zustandsräumen wird mittels eines Partikelfilters in Kombination mit Simulierter Abkühlung vorgenommen. Eine Berücksichtigung anthropometrischer Besonderheiten sowie kinematischer Grenzen wird zur weiteren Stützung des Verfahrens vorgenommen. Die vollständig Umsetzung des Verfahrens durch dreidimensionale Beobachtungs- und Messmodelle führt zu einer exakten Poserekonstruktion und vermeidet Mehrdeutigkeiten während der Auswertung.
Die Ermittlung der Position und Orientierung einer Kamera aus Punktkorrespondenzen zwischen 3D-Positionen und deren Bildpositionen ist im Rechnersehen unter dem Begriff Poseschätzung bekannt. Viele moderne Anwendungen profitieren von dem Wissen über die Lage einer Kamera im Raum zum Zeitpunkt der Bildentstehung. Für eine robuste Schätzung der Pose wird in dieser Arbeit zunächst anhand eines Stereoalgorithmus aus einer Bildserie ein Modell in Form einer Menge von SIFT-Merkmalen erstellt. Bei der Modellerstellung kommt eine handelsübliche monokulare Kamera zum Einsatz, die frei Hand geführt werden kann. Es ist dafür kein Wissen über die Position der Kamera während der Modellerstellung nötig. In einem zweiten Schritt wird die Pose einer Kamera bestimmt, deren Bild teilweise Inhalte des zuvor erstellten Modells aufweist. Die Zuordnungen der im Bild gefundenen SIFT-Merkmale zu den Modellmerkmalen mit bekannter 3D-Position bilden die Basis der linearen Optimierungsverfahren, die zur Lösung des Poseproblems angewandt werden. Das System beruht dabei auf einer zuvor kalibrierten Kamera und der manuellen Selektion geeigneter SIFT-Merkmale zur Initialisierung der Epipolargeometrie während des Modellaufbaus.
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.
Das Ziel der Arbeit besteht darin, Dominosteine in 2-D Bildern robust zu erkennen und zu klassifizieren. Als Eingabedaten fungieren alle Arten von Intensitätsbildern, und die Ausgabe besteht aus klassifizierten Dominosteinen. Das Problem, das gelöst werden soll, besteht darin, bei so vielen Dominosteinen wie möglich exakt zu bestimmen, um wlechen Dominstein es sich handelt. Zur Problemlösung werden Modellklassen verwendet, in denen explizites Wissen zur Merkmalsfindung und Objetkerkennung enthalten ist. Dazu wird eine Segmentierung entwickelt, die einem Dominostein ermöglicht, seine Bestandteile im Bild zu lokalisieren. Bei der Zuordnung zwischen den im Bild gefundenen und im Modell vorhandenen Komponenten entstehen mehrere Hypothesen. Um diese zu bewerten, werden unterschiedliche Abstandsfunktionen entwickelt und avaluiert. Für die Zuordnung von Segmentierungs Objekten zu Modellbestandteilene wir die Ungarische Methode verwendet.