004 Datenverarbeitung; Informatik
Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Diplomarbeit (158)
- Bachelorarbeit (138)
- Studienarbeit (126)
- Masterarbeit (55)
- Ausgabe (Heft) zu einer Zeitschrift (52)
- Dissertation (15)
- Buch (Monographie) (1)
- Bericht (1)
Sprache
- Deutsch (546) (entfernen)
Schlagworte
- Augmented Reality (9)
- Bildverarbeitung (9)
- Robotik (9)
- Computersimulation (8)
- Routing (8)
- Computergraphik (7)
- Visualisierung (7)
- Computerspiel (6)
- Informatik (6)
- Java (6)
Institut
- Institut für Computervisualistik (195)
- Fachbereich 4 (168)
- Institut für Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik (78)
- Institut für Informatik (50)
- Institut für Management (45)
- Institut für Softwaretechnik (35)
- Institute for Web Science and Technologies (5)
- Institut für Integrierte Naturwissenschaften (4)
- An-Institute (1)
Die Erkennung von Bewegungen mit einem Smartphone ist durch die internen Sensoren, mit denen es ausgestattet ist, ohne externe Sensoren möglich. Zunächst werden vergangene Untersuchungen und deren Verfahrensweise betrachtet. Von diesen Untersuchungen wird die hier verwendete Umsetzung der Bewegungserkennung abgeleitet und beschrieben. Ein Großteil der Literatur verwendet ausschließlich den Beschleunigungssensor für die Bewegungserkennung. Diese Bachelorarbeit untersucht dazu den Nutzen weiterer Sensoren, wie z.B. das magnetische Feld, die lineare Beschleunigung oder das Gyroskop. Die Bewegungserkennung erfolgt durch maschinelles Lernen mit Klassifizierungsalgorithmen. Es werden Decision Tree, Naive Bayes und Support Vector Machines verwendet. Zunächst werden die benötigten Sensordaten mit Hilfe einer eigens entwickelten Applikation von Testpersonen gesammelt und gespeichert. Diese Daten werden als Trainingsdaten für die Klassifizierungsalgorithmen benötigt.
Das Ergebnis ist ein Modell, das die Struktur der gelernten Daten enthält. Validiert werden die Modelle mit Testdatensätzen, die sich von den Trainingsdatensätzen unterscheiden. Die Ergebnisse bestätigen vergangene Untersuchungen, dass die Daten des Beschleunigungssensors ausreichend sind, um Bewegungen sehr genau erkennen zu können. Orientierung, Gyroskop und die lineare Beschleunigung hingegen sind nur bedingt für die Bewegungserkennung einsetzbar. Außerdem scheint für eine geringe Anzahl an Testdaten der Decision Tree am besten geeignet zu sein, wenn Bewegungen von Benutzern erkannt werden sollen, von denen keine Trainingsdaten bei der Erstellung des Modells vorhanden sind.
Simulation von Schnee
(2015)
Physik-Simulationen erlauben die Erstellung dynamischer Szenen auf dem Rechner. Sie lassen die Computergrafik lebendig werden und finden unter anderem Anwendung in Film, Spiel und Ingenieurswesen. Durch GPGPU-Techniken kann diese Arbeit erstmals auf der Grafikkarte stattfinden. Die dynamische Simulation von Schnee ist ein Gebiet, das aufgrund seiner physikalischen Komplexität noch wenig erforscht ist. Die Materie-Punkt-Methode ist das erste Modell, dass in der Lage ist die Dynamik und verschiedenen Arten von Schnee darzustellen.
Die hybride Nutzung von Lagrange-Partikeln und einem kartesischen Euler-Gitter ermöglichen das Lösen der partiellen Differentialgleichungen. Die Partikel werden dazu auf die Gitterknoten transformiert. Durch Anwendung der Finite-Elemente-Methode auf das Gitter können Gradienten zur Aktualisierung der Geschwindigkeit berechnet werden. Die Geschwindigkeiten werden dann auf die Partikel zurückgewichtet, um diese in der Simulation voranschreiten zu lassen. Gepaart mit einem spezifischen Materialmodell wird die dynamische Natur von Schnee erlangt. Diese schließt Kollision und Bruch mit ein.
Diese Bachelorarbeit verbindet die kürzlich erschienenen GPGPU-Techniken von OpenGL mit der Materie-Punkt-Methode, um die verschiedenen Schneearten dynamisch, visuell ansprechend und effizient zu simulieren
Globale Beleuchtungssimulationen versuchen die physikalischen Eigenschaften von Licht und dessen Ausbreitung möglichst korrekt zu berechnen. Dabei werden diese üblicherweise im dreidimensionalen Objektraum berechnet und sind deshalb sehr rechenintensiv und von der Anzahl der Polygone der Szene abhängig. Objektraum-basierte Verfahren ermöglichen durch komlexe Berechnungen allerdings auch gute Annährungen physikalisch korrekter Beleuchtungen. Die Beleuchtungsberechnung in den Bildraum zu verlagern hat aber den großen Vorteil, dass die Berechnung hier unabhängig von der Größe und Komplexität der Szene durchführbar ist. Einzig die Auflösung entscheidet über den Rechenaufwand. Dieser Geschwindigkeitsvorteil beinhaltet jedoch einen Kompromiss was die physikalische Korrektheit der Beleuchtungssimulation angeht. Bei bisherigen Bildraum-Verfahren war es nicht möglich, für die Kamera nicht sichtbare Teile der Szene und deren Beleuchtungsinformationen, in die Berechnung mit einzubeziehen. Dies erscheint logisch, da über Geometrie die aus Sicht der Kamera nicht eingefangen wurde, im Bildraum zunächst keinerlei Informationen zur Verfügung stehen. Ein bekanntes Beispiel zur Annährung einer globalen Beleuchtung im Bildraum ist das Verfahren "Screen Space Ambient Occlusion". Dieses liefert zwar sehr gut Selbstverschattungen und wirkt dadurch realitätsnah, erzeugt aber keinen korrekten Lichtaustausch. Da die Beleuchtung von dem Inhalt des aktuellen Bildausschnitts abhängig ist, entstehen visuelle Artefakte, die vor allem bei Kamerabewegungen störend auffallen. Ziel der Studienarbeit ist es daher diese Artefakte durch die Verwendungen von Textur-Atlanten zu vermeiden. Dies wird durch eine Bildraum-basierte Beleuchtungssimulation ermöglicht, die die gesamte Szene zur Berechnung der Beleuchtung miteinbezieht und nicht nur die Sicht der Kamera. Dabei wird in einem Textur-Atlas die gesamte Szene gespeichert.
In dieser Diplomarbeit wurde eine Applikation implementiert, mit der es auch ungeübten Nutzern möglich ist, 3D Modelle zu texturieren. Dies erfolgt durch direktes Bemalen des Modells, so genanntes 3D Painting. Verschiedene Möglichkeiten hierzu werden untersucht, so das projektive Malen, sowie Octree Texturen.
Diese Arbeit vermittelt die mathematischen Grundlagen des Ray-Casting Algorithmus und bespricht eine interaktive Umsetzung auf Grafikkarten mit Hilfe einer modernen Schnittstelle. Die Implementation erfolgt im Rahmen eines umfassenden Programmes, welches weitere Techniken und Verbesserungen des Algorithmus für den Nutzer anwählbar macht. Unter anderem wird von Transferfunktionen und lokaler Beleuchtung Gebrauch gemacht, um realistische Materialien darstellen zu können. Die Benutzeroberfläche bietet die Möglichkeit, Volumina zu importieren, Transferfunktionen zu definieren, Parameter der Darstellung einzustellen und weitere Techniken zu aktivieren, deren Grundlagen und Umsetzung ebenfalls in dieser Arbeit dargelegt werden. Der Nutzen der anwählbaren Optionen wird je nach Fall auf optische Qualität oder Vorteil in der Performance hin untersucht.
Zur Erstellung von 3-D-Oberflächenmodellen real existierender Objekte wird häufig sehr teure Hardware eingesetzt, z.B. 3-D-Laser-Range-Scanner. Da diese keine Grauwert- oder Farbinformationen erfassen können, muss das Objekt zur Wiedergabe farbiger Strukturen zusätzlich abfotografiert und mit den Bildern registriert werden. Die Arbeit entwickelt demgegenüber ein Verfahren zum Einsatz eines kalibrierten Stereokamerasystems. Aus den erhaltenen Sequenzen zweidimensionaler Stereobilder kann ein texturiertes 3-D-Mesh rekonstruiert werden. Im Vergleich zum Einsatz eines Scanners ist dieses Verfahren zwar weniger genau, aber dafür preisgünstiger, platzsparend und schneller einsetzbar. Den Schwerpunkt der Arbeit bilden die Fusionierung der Tiefenkarten und die Erstellung eines texturierten Meshs aus diesen.
In dieser Studienarbeit wurde ein Algorithmus vorgestellt, um sich mit einem Roboter in unbekanntem Gebiet zu lokalisieren und gleichzeitig eine Karte von der Umgebung zu erstellen. Die Lokalisation des Roboters geschieht auf 2D Ebene und errechnet die (x, y, θ)T Position des Roboters zu jedem Zeitpunt t inkrementell. Der Algorithmus baut auf dem FastSLAM 2.0 Algorithmus auf und wurde abgeändert, um eine möglichst genaue Lokalisation in Gebäuden zu ermöglichen. Hierfür wurden mehrere verschieden Arten von möglichen Landmarken untersucht, verglichen und kombiniert. Schwerpunkt dieser Studienarbeit war das Einarbeiten in das Extended Kalman-Filter und die Selektion von Landmarken, die für den Einsatz in Gebäuden geeignet sind.
In den letzten Jahren ist eine steigende Verbreitung von Touchscreen-Geräten zu verzeichnen. Ihre Bedienung unterscheidet sich grundlegend von der mit Maus und Tastatur. Durch die Eingabe mit Gesten oder mehreren Fingern kann es schwierig sein den Aktionen eines Anderen zu folgen. Probleme entstehen durch die Verdeckung des Bildschirms mit der Eingabehand. Sieht man nur den Bildschirminhalt, zum Beispiel bei einer Videoübertragung, gehen Informationen über die Eingabe verloren.
In dieser Arbeit wird ein System entwickelt, das die kollaborative Arbeit an voneinander entfernten Touchscreen-Geräten verbessern soll. Dazu wird aus den Tiefendaten eines Kinect Sensors eine grafische Repräsentation der Eingabehand erstellt. Durch Einblendung dieser Visualisierung soll es einem Anwender erleichtert werden den Eingaben eines Anwenders zu folgen. Bedienkonzepte, wie zum Beispiel Gesten, sollen dadurch besser vermittelt werden. Außerdem soll so die Möglichkeit geschaffen werden, Informationen über eine gemeinsame Problematik effizienter auszutauschen. Deshalb wurde ein Testsystem mit zwei Arbeitsplätzen entwickelt. Darin übernimmt ein Anwender die Rolle des Erklärenden und führt einen zweiten Anwender, den Ausführenden, durch verschiedene Testszenarien. Hierbei stehen ihm bei einem Teil der Aufgaben die Visualisierung der Hand zur Verfügung, während er in anderen Aufgaben nur verbal mit seinem Gegenüber kommunizieren kann.
Im Rahmen einer Evaluation wird das System auf seine Effizienz zur Bedienung von Touchscreen-Systemen überprüft. Des Weiteren wird untersucht, inwieweit die grafische Qualität den gestellten Anforderungen genügt, um einen Mehrwert für die Anwendung zu bieten.