004 Datenverarbeitung; Informatik
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In dieser Arbeit wurde die Erstellung eines Demonstrators für gaze tracking Systeme beschrieben. Dabei wurde zunächst die Funktionsweise eines gaze trackers beschrieben, sowie auf bereits existierende Anwendungen für Menschen mit körperlicher Behinderung eingegangen. Die Einsatzgebiete für eine Benutzerschnittstelle über die Augen sind vielfältig und bietet noch viel Raum für weitere Anwendungen.
Dynamische Nachfragebündelung und diverse Auktionsformen stehen exemplarisch für neue Formen der Preisbildung im Electronic Commerce. Eine Vielzahl dynamischer Preisbildungsmechanismen aber auch neue Möglichkeiten der statischen Preisfindung im Sinne der klassischen Preispolitik (bspw. individuelle Preisdifferenzierung) werden erst durch die Nutzung neuer Informations- und Kommunikationstechnologien ermöglicht und - im geeigneten Kontext - in ökonomischer Hinsicht effizient umsetzbar. Eine sinnvolle Nutzung dieses stark erweiterten Möglichkeitsraumes erfordert die Einordnung der Angemessenheit der Nutzung einzelner Preisbildungsmechanismen aus ökonomischer Sicht. Diese Arbeit gibt einen systematischen Überblick über sowohl statische als auch dynamische Preisbildungsmechanismen. Darauf aufbauend wird ein Bezugsrahmen entwickelt, welcher wesentliche Kriterien zur Unterstützung der Wahl geeigneter Preisbildungsmechanismen enthält. Im Anschluss erfolgt der Entwurf eines Referenzmodells zur Beschreibung dynamischer und statischer Aspekte von Auktionsformen, welche üblicherweise als die zentrale Form dynamischer Preisbildungsmechanismen eingeordnet werden. Für den Zweck der Modellierung statischer Aspekte wird eine eigene Sprache in Form eines Meta-Modells entwickelt, welches geeignete Konzepte zur Beschreibung von Auktionsformen bereitstellt. Die Modellierung dynamischer Aspekte erfolgt unter Anwendung der Prozessbeschreibungselemente der Modellierungssprache MEMOOrgML. Abschließend werden die Möglichkeiten zur Adaption und Anwendung sowohl der entwickelten Prozessmodelle als auch des vorgeschlagenen Meta-Modells diskutiert.
In dieser Arbeit wird ein neuer Algorithmus zur Detektion von Räumen in Gebäudegrundrissen beschrieben. Der in dieser Arbeit vorgestellte Algorithmus liefert bei akzeptabler Laufzeit im Allgemeinen ein stabiles intuitiv erwartetes Resultat. Die ermittelte Einteilung eines Gebäudegrundrisses in Räume kann dazu verwendet werden, eine Identifikation räumlich zuzuordnen und erfüllt damit die in Kapitel 1 an den Algorithmus gestellten Anforderungen. In Kapitel 2 wird der aktuelle Stand der Wissenschaft durch relevante bisherige Lösungsansätze und Resultate beschrieben bevor in Kapitel 3 die Schritte des neu entwickelte Algorithmus theorisch und visuell im Detail vorgestellt werden. Dabei befasst sich Kapitel 3.1 mit grundlegenden Definitionen, Kapitel 3.2 mit der Beschreibung der einzelnen Schritte und Kapitel 3.3 mit der gewählten Implementationsform. Eine Übersicht über erzielte Ergebnisse und deren Aufwände liefert Kapitel 4. Neben guten Resultaten werden an dieser Stelle auch Zwischenergebnisse, Besonderheiten und Seiteneffekte diskutiert. Abschließend wird in Kapitel 5 eine Zusammenfassung der vorliegenden Arbeit (Kapitel 5.1) sowie ein Ausblick über mögliche Ansatzpunkte für Verbesserungen und Erweiterungen (Kapitel 5.2) präsentiert.
Die Nutzung mehrerer Merkmalsräume führt zu einer Steigerung der Erkennungsrate. Jedoch darf die Menge der für einen Merkmalsvektor gespeicherten Daten nicht zu großrnwerden, da es sonst zu Laufzeitproblemen in der zeitkritischen Erkennungsphase kommt. Der Vergleichsaufwand steigt stark an, da aus dem zu analysierenden Bild annährend dieselbe Menge Daten generiert werden müssen und mit allen Objektdaten aus der Objektdatenbank verglichen werden müssen. Hierbei könnte ein Baumstruktur innerhalb der Objektdatenbank helfen, die mittels abstrakter Objekte in den oberen Ebenen eine Vorselektierung anhand bestimmter Merkmalsvektorwerte trifft und damit unnötige Vergleichsoperationen verhindern. Im Allgemeinen berücksichtigen die wenigsten Objekterkennungsmethoden den semantischen als auch realen Kontextes eines Objektes, welche für die menschliche Wahrnehmung eine essentielle Bedeutung hat. Dieses Merkmal könnte man neben den anderen in dieser Arbeit vorgestellten Merkmalen in einen Erkennungsalgorithmus einbringen. Solche Algorithmen, die diese Zusammenhänge verarbeiten, benötigen große semantische Netzwerke, die die Beziehung von Objekten zueinander sowie die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens von Objekten im Umfeld von anderen Objekten abbilden. Auch hier müsste natürlich auch darauf geachtet werden das die Vergleichsoperationen nicht die nahezu echtzeitfähige Ausführung behindern.
3D-Kurven-Skelette werden oft verwendet, da sie im Vergleich zu der von Harry Blum 1967 vorgestellten Medialen Axen Transformation, eine Repäsentation der Objekt-Oberfläche darstellen, die in der Weiterverarbeitung weniger kompex und rechenintensiv ist.
Diese Arbeit hat das Ziel, ein Approximation-Verfahren für 3D-Kurven-Skelette zu entwickeln, welches die oben genannten Vorteile enthält und sich auf verschiedene Szenarien von Objektoberflächen-Daten anwenden lässt.
Die Herzkranzgefäße sind verantwortlich für die Blutversorgung des Herzmuskels. Eine Störung des Blutflusses durch Verengungen oder gar Verstopfungen dieser Gefäße kann Herzerkrankungen bis hin zum Herzinfarkt auslösen. Eine Analyse dieser Strukturen ist damit von vitalem Interesse für die Diagnostik solcher Erkrankungen als auch die Planung einer möglichen Therapie. Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll ein Verfahren entwickelt und implementiert werden, das es ermöglicht, einzelne Projektionsbilder aus der Angiographie mit tomographischen Volumendaten (CT, MR) in Deckung zu bringen, d.h. zu matchen. Die Fragestellung dahinter ist die nach der Korrelation der aus den Volumendaten gewonnenen Informationen über die Herzkranzgefäße mit dem gegenwärtigen "Gold-Standard" - der Angiographie. Dazu notwendig ist die Entwicklung eines Ansatzes zur Generierung von, den Angiographiebildern entsprechenden, künstlichen Projektionsbildern aus den (bereits segmentierten) Volumendaten. Die Festlegung der Projektionsparameter sowie das Matching selbst sollen automatisch erfolgen.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Verfahren zur realistischen augmentierten Bildsynthese auf Basis von 3D-Photo-Collections. 3D-Photo-Collections sind aus Einzelfotos automatisch erzeugte Repräsentationen einer realen Szene und geben diese als Menge von Bildern mit bekannten Kameraposen sowie einer groben punktbasierten Modellierung der Szenengeometrie wieder. Es wird eine fotorealistische augmentierte Bildsynthese von realen und virtuellen Anteilen in Echtzeit angestrebt, wobei die reale Szene durch 3DPhoto-Collections beschrieben wird. Um dieses Ziel zu erreichen, werden drei Problemfelder bearbeitet.
Da die Fotos unter Umständen in verschiedenen geräteabhängigen RGB Farbräumen liegen, ist eine Farbcharakterisierung der 3D-Photo-Collections notwendig, um korrekte, der menschlichen Wahrnehmung entsprechende Farbinformationen zu erhalten. Das hierzu entwickelte Verfahren transformiert alle Bilder automatisch in einen gemeinsamen Farbraum und vereinfacht so die Farbcharakterisierung von 3D-Photo-Collections.
Als Hauptproblem der augmentierten Bildsynthese muss die Umgebungsbeleuchtung der realen Szene bekannt sein, um eingefügte virtuelle Anteile konsistent zu den realen Anteilen zu beleuchten. Hierfür wurden zwei neue Verfahren zur Rekonstruktion der Umgebungsbeleuchtung aus den Bildern der 3D-Photo-Collection entwickelt.
Um eine Bildsynthese für beliebige Ansichten auf die Szene durchzuführen, wurde ein neues Verfahren zur bildbasierten Darstellung entwickelt, welches neue Ansichten auf die 3D-Photo-Collection unter direkter Verwendung der Punktwolke erzeugt. Dieser Ansatz erzeugt neue Ansichten in Echtzeit und erlaubt somit eine freie Navigation.
Insgesamt konnte mit den entwickelten Methoden gezeigt werden, dass 3D-Photo-Collections für Augmented-Reality eine geeignete Repräsentation von realen Anteilen sind und eine realistische Synthese mit virtuellen Anteilen durchgeführt werden kann.
Gegenstand dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Generators für Datenschutzpolicies. Diese werden in der P3P-Sprache formuliert. P3P steht für Platform for Privacy Preferences und ist ein Standard zum Schutz der Privatsphäre im Internet, der vom World Wide Web Consortium (W3C) entwickelt wurde. Er dient zum Austausch von Datenschutzinformationen. Die Datenschutzpraktiken einer Website können durch P3P in maschinenlesbarer Form durch sogenannte Policies beschrieben werden. So wird ein automatisierter Vergleich mit den entsprechenden Präferenzen auf Nutzerseite möglich. Der im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Generator soll das Erstellen der Policies auf Anbieterseite erleichtern. Er entstand in Zusammenarbeit mit dem Landesbeauftragten für den Datenschutz Rheinland-Pfalz und geht auf die Bedürfnisse von Behörden ein, die P3P-Policies auf ihren Webseiten verwenden wollen.
Diese Studienarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Extension für Mozilla Thunderbird, welche direkt in den Text einer Email eingebettete strukturierte Informationen (wie z.B. Termine, Kontaktdaten) automatisch erkennt und es dem Benutzer ermöglicht, diese in weiteren Anwendungen weiter zu verwenden. Es werden Überlegungen zur Usability und möglichen weiteren Entwicklungen vorgestellt, sowie der Code des Prototyp genauer aufgezeigt.
Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermöglichen, muss ein Roboter zunächst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hände mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen über mögliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkörpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen überprüft und somit gültige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkörpers in verschiedenen Posen detektiert. Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusätzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Körper, die Positionen der Hände der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nächsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.