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Institut
Autonome Systeme, wie Roboter, sind bereits Teil unseres täglichen Lebens. Eine Sache, in der Menschen diesen Maschinen überlegen sind, ist die Fähigkeit, auf sein Gegenüber angemessen zu reagieren. Dies besteht nicht nur aus der Fähigkeit zu hören, was eine Person sagt, sondern auch daraus, ihre Mimik zu erkennen und zu interpretieren.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System entwickelt, welches automatisch Gesichtsausdrücke erkennt und einer Emotion zuordnet. Das System arbeitet mit statischen Bildern und benutzt merkmalsbasierte Methoden zur Beschreibung von Gesichtsdaten. In dieser Arbeit werden gebräuchliche Schritte analysiert und aktuelle Methoden vorgestellt. Das beschriebene System basiert auf 2D-Merkmalen. Diese Merkmale werden im Gesicht detektiert. Ein neutraler Gesichtsausdruck wird nicht als Referenzbild benötigt. Das System extrahiert zwei Arten von Gesichtsparametern. Zum einen sind es Distanzen, die zwischen den Merkmalspunkten liegen. Zum anderen sind es Winkel, die zwischen den Linien liegen, die die Merkmalspunkte verbinden. Beide Arten von Parametern werden implementiert und getestet. Der Parametertyp, der die besten Ergebnisse liefert, wird schließlich in dem System benutzt. Eine Support Vector Machine (SVM) mit mehreren Klassen klassifiziert die Parameter. Das Ergebnis sind Kennzeichen von Action Units des Facial Action Coding Systems (FACS). Diese Kennzeichen werden einer Gesichtsemotion zugeordnet.
Diese Arbeit befasst sich mit den sechs Basisgesichtsausdrücken (glücklich, überrascht, traurig, ängstlich, wütend und angeekelt) plus dem neutralen Gesichtsausdruck. Das vorgestellte System wird in C++ implementiert und an das Robot Operating System (ROS) angebunden.
Es gibt einige Gaze Tracking Systeme, sowohl high- als auch low-cost. Low-cost Systeme gehen meist mit low-resolution Kameras einher. Da hier die Bildqualität schlechter ist, müssen die Algorithmen umso besser arbeiten. Aber wie soll man die Algorithmen die der Erkennung der Blickrichtung dienen, testen, wenn die Bildqualität geringer ist und man nie korrekte Aussagen über die Referenzpunkte treffen kann? Hier greift die Idee dieser Arbeit: Mit Hilfe synthetischer Augenbilder testet man die betreffenden Algorithmen und kann diese, da die Referenzpunkte bekannt sind, analysieren. Eine Veränderung der Komplexität dieser Bilder z. B. mit Hilfe eines zuschaltbaren Gaußrauschens oder eines weiteren Reflektionspunktes, macht es möglich, diese in Stufen der Realität anzunähern. Im Idealfall kann man die Algorithmen mit den aus den Testreihen gewonnenen Erkenntnissen verbessern und bei Anwendung innerhalb eines low-resolution Systems dessen Genauigkeit erhöhen.
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.