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Motion Capture bezeichnet das Aufnehmen, Weiterverarbeiten und auf ein 3D Modell Übertragen von reellen Bewegungen. Nicht nur in der Film- und Spieleindustrie schafft Motion Capture heute einen nicht mehr wegzudenkende Realismus in der Bewegung von Mensch und Tier. Im Kontext der Robotik, der medizinischen Bewegunsthearpie, sowie in AR und VR wird Motion Capture extensiv genutzt. Neben den etablierten optischen Verfah- ren kommen aber gerade in den letzen drei Bereichen auch vermehrt alternative Systeme, die auf Intertialsystemen (IMUs) basieren zum Einsatz, da sie nicht auf externe Kameras angewiesen sind und somit den Bewegungsraum deutlich weniger beschränken.
Schnell vorranschreitender technischer Fortschritt in der Herstellung solcher IMUs, erlaubt den Bau kleiner Sensoren die am Körper getragen werden können und die Bewegung an einen Computer übertragen. Die Entwicklung in der Anwendung von Inertialsystemen auf den Bereich des Motion Capture, steckt allerdings noch in den Kinderschuhen. Probleme wie Drift können bis- her nur durch zusätzliche Hardware, zur Korrektur der Daten, minimiert werden.
In der folgenden Masterarbeit wird ein IMU basiertes Motion Capture System aufgebaut. Dies umfasst den Bau der Hardware sowie die softwa- reseitige Verarbeitung der erhaltenen Bewegungsinformationen und deren Übertragung auf ein 3D Modell.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit verschiedenen Ansätzen zur Beschleunigung von Raytracing Berechnungen auf dem Grafikprozessor (GPU). Dazu wird ein Voxelgrid verwendet, welches durch die Linespace-Datenstruktur erweitert wird. Der Linespace besteht aus richtungsbasierten Schäften (Shafts) und speichert die in ihm liegenden Objekte in einer Kandidatenliste. Es werden unterschiedliche Methoden zur Sortierung und Traversierung des Linespace vorgestellt und evaluiert. Die Methoden können keinen Anstieg der Bildfrequenz erreichen, ohne gleichzeitig in einer Verringerung der Bildqualität zu resultieren.
Diese Arbeit zeigt die Verwendung einer lokalen Linespace Datenstruktur, welche auf Basis eines bestehenden GPU-basierten Raytracers mit globa- ler Linespace Datenstruktur konzipiert und implementiert wird. Für jedes Szenenobjekt wird ein N-Tree generiert, dessen Knoten jeweils einen Line- space besitzen. Dieser speichert in seinen SchäftenInformationen über exis- tierende Geometrie. Ein Schaft stellt ein Volumen zwischen zwei Flächen auf der Knotenaußenseite dar. Dies ermöglicht bei der Strahlverfolgung ein schnelleres Überspringen leerer Räume. Identische Objekte können auf bereits berechnete Linespaces zurückgreifen, wodurch der Speicherbedarf um bis zu 94,13% und die Initialisierungszeit der Datenstruktur um bis zu 97,15% vermindert werden kann. Aufgrund der lokalen Zugriffsmöglich- keiten könnendynamische Szenen visualisiertwerden. Dabei ist ebenso ein Anstieg der Qualität zu beobachten.
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung einer Anwendung für die HoloLens von Microsoft. Die Anwendung dient der Vermarktung von Werbeflächen der Firma awk AUSSSENWERBUNG GmbH. Anhand der Entwicklung wird die Frage beantwortet, welches die Möglichkeiten und Grenzen der HoloLens in Verbindung mit der Mixed Reality Platform sind. Dabei wird auch auf die Probleme eingegangen, welche bei der Ent- wicklung einer Anwendung für eine neue Technologie, wie die HoloLens auftreten. Neben der neuen Technologie, ergeben sich auch durch den Ein- satzort der Anwendung weitere Herausforderungen. Diverse Anwendungs- beispiele und Präsentationen lassen vermuten, dass die HoloLens primär für Anwendungen innerhalb von Räumen ausgelegt ist. Die zu entwickeln- de Anwendung ist dagegen für die Verwendung außerhalb geschlossener Räume konzipiert. Bei der Entwicklung konnten Erkenntnisse über die- se neue Technologie gewonnen werden. Zum einen wurde deutlich, dass sowohl die HoloLens, als auch die Entwicklungsumgebung noch an eini- gen Stellen verbessert werden können. Zum anderen, dass die HoloLens nicht für den Einsatz im Freien geeignet ist. Trotz der Schwierigkeiten bei der Entwicklung konnten auch die vielen Möglichkeiten der HoloLens be- leuchtet werden.
Im Bereich Augmented Reality ist es von großer Bedeutung, dass virtuelle
Objekte möglichst realistisch in ein Kamerabild eingebettet werden. Nur
so ist es möglich, dem Nutzer eine immersive Erfahrung zu bieten. Dazu
gehört unter anderem, Verdeckung dieser Objekte korrekt zu behandeln.
Während schon verschiedene Ansätze existieren, dieses Verdeckungsproblem
zu beheben, wird in dieser Arbeit eine Lösung mittels Natural Image
Matting vorgestellt. Mit Hilfe einer Tiefenkamera wird das Kamerabild in
Vorder- und Hintergrund aufgeteilt und anschließend das virtuelle Objekt
im Bild platziert. Für Bereiche, in denen die Zugehörigkeit zu Vorder- oder
Hintergrund nicht eindeutig ist, wird anhand bekannter Pixel ein Transparenz-
Wert geschätzt. Es werden Methoden präsentiert, welche einen
Ablauf des Image Matting in Echtzeit ermöglichen. Zudem werden
Verbesserungsmöglichkeiten dieser Methoden präsentiert und gezeigt, dass
durch diese eine höhere Bildqualität für schwierige Szenen erreicht wird.