004 Datenverarbeitung; Informatik
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Die vorliegende Arbeit behandelt die Konzeption einer Smartphone-Applikation für Notfälle. Sie beschreibt die grundlegende Problemstellung und bietet einen konzeptionellen Lösungsansatz.
Den Kerninhalt der Arbeit bildet eine Anforderungsanalyse an eine neu zu konzipierende Notfall-Applikation. Weiterhin werden neben den funktionalen Anforderungen auch nicht-funktionale Anforderungen wie die Benutzerfreundlichkeit betrachtet, um daraus Erkenntnisse für das im Anschluss folgende Soll-Konzept der Applikation abzuleiten. Aufbauend auf einem erstellten Anforderungskatalog wird eine Marktanalyse bestehender Systeme für den Einsatz in Notfällen durchgeführt und auf Stärken und Schwächen hin untersucht. Daneben werden bereits existierende oder im Aufbau befindliche mHealth-Applikationen der Universität Koblenz betrachtet, deren Teilfunktionaltäten aufgrund des vorhandenen Quellcodes mit der späteren Applikation verknüpft werden können. Im Soll-Konzept werden die Erkenntnisse zusammengefasst und mögliche Architekturszenarien für die künftige Notfall-Applikation aufgezeigt. Bei der Bearbeitung des Themas wird deutlich, dass eine Konzeption alleine nicht weit genug greift, die Anforderungen an die zu erstellende Arbeit werden somit erweitert um die Anbindung und Integration der Rettungsleitstellen in das Konzept der Notfall-App.
Am Ende der Ausarbeitungen wird der Leser einen umfassenden Überblick über die Bereitstellung von Notfalldaten an die Leitstellen mittels unterschiedlicher Übertragungskanäle erhalten haben. Weiterhin werden Voraussetzungen für die Anforderungen an das zu konzipierenden System vorgestellt und mögliche Architektur-Szenarien des Notfall-Applikations-Systems aufgezeigt. Der generische und modulare Ansatz garantieren, dass das System offen für zukünftige Entwicklungen und die Anbindung von Teilfunktionalitäten weiterer Applikationen ist.
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein umfassender Überblick über die Vielfalt der Sicherheitsmodelle gegeben, indem ausgewählte Sicherheitsmodelle beschrieben, klassifiziert und miteinander verglichen werden.
Sicherheitsmodelle beschreiben in einer abstrakten Weise die sicherheitsrelevanten
Komponenten und Zusammenhänge eines Systems. Mit den Sicherheitsmodellen können komplexe Sachverhalte veranschaulicht und analysiert werden.
Da Sicherheitsmodelle unterschiedliche Sicherheitsaspekte behandeln, beschäftigt
sich diese Arbeit mit der Ausarbeitung eines Klassifizierungsschemas, welches
die strukturelle und konzeptuelle Besonderheiten der Modelle in Bezug auf die zugrundeliegenden Sicherheitsaspekte beschreibt. Im Rahmen des Klassifizierungsschemas werden die drei grundlegenden Modellklassen gebildet: Zugriffskontrollmodelle, Informationsflussmodelle und Transaktionsmodelle.
Sicherheitsmodelle werden in einem direkten und indirekten Vergleich gegenüber gestellt. Im letzten Fall werden sie einer oder mehrerer Modellklassen des Klassifizierungsschemas zugeordnet. Diese Klassifizierung erlaubt, Aussagen über die betrachteten Sicherheitsaspekte und die strukturellen bzw. konzeptuellen Besonderheiten eines Sicherheitsmodells in Bezug auf die anderen Sicherheitsmodelle
zu machen.
Beim direkten Vergleich werden anhand der ausgewählten Kriterien die Eigenschaften
und Aspekte der Sicherheitsmodelle orthogonal zu den Modellklassen
betrachtet.
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.
Iterative Signing of RDF(S) Graphs, Named Graphs, and OWL Graphs: Formalization and Application
(2013)
When publishing graph data on the web such as vocabulariesrnusing RDF(S) or OWL, one has only limited means to verify the authenticity and integrity of the graph data. Today's approaches require a high signature overhead and do not allow for an iterative signing of graph data. This paper presents a formally defined framework for signing arbitrary graph data provided in RDF(S), Named Graphs, or OWL. Our framework supports signing graph data at different levels of granularity: minimum self-contained graphs (MSG), sets of MSGs, and entire graphs. It supports for an iterative signing of graph data, e. g., when different parties provide different parts of a common graph, and allows for signing multiple graphs. Both can be done with a constant, low overhead for the signature graph, even when iteratively signing graph data.
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.
Das Ziel der Bachelor-Arbeit ist es, einen existierenden sechsbeinigen Kleinroboter zu programmieren, der dann in der Lage sein soll, seine Umgebung autonom zu explorieren und eine Karte selbiger zu erstellen. Zur Umgebungswahrnehmung soll ein Laserscanner integriert werden. Die Erstellung der Karte sowie die Selbstlokalisation des Roboters erfolgt durch Anbindung des Sensors an ein geeignetes SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) Verfahren. Die Karte soll die Grundlage für die Pfadplanung und Hindernisvermeidung des Roboters bilden, die ebenfalls im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden sollen. Dazu werden sowohl GMapping als auch Hector Mapping verwendet und getestet.
In der Arbeit wird zudem ein xplorationsalgorithmus beschrieben, mit welchem der Roboter seine Umgebung erkunden kann. Die Umsetzung auf dem Roboter erfolgt innerhalb des ROS (Robot Operating System) Frameworks auf einem "Raspberry Pi" Miniatur-PC.
Ein Kinect-Sensor verfügt über die Fähigkeit, gleichzeitig Farb- und Tiefenbilder aufzunehmen. In dieser Bachelorarbeit wird versucht, das Tiefenbild zu nutzen, um Beleuchtungsinformationen und Materialeigenschaften im Farbbild zu manipulieren. Die vorgestellten Verfahren zur Beleuchtungs- und Materialmanipulation benötigen eine Lichtsimulation der Lichtverhältnisse zum Zeitpunkt der Aufnahme und übertragen dann Informationen aus einer neuen Lichtsimulation direkt zurück in das Farbbild. Da die Simulationen auf einem dreidimensionalen Modell durchgeführt werden, wird nach einem Weg gesucht, ein solches aus einem einzigen Tiefenbild zu erzeugen. Dabei wird auf Probleme der Tiefendatenerfassung des Kinect-Sensors eingegangen. Es wird ein Editor entwickelt, mit dem Beleuchtungsund Materialmanipulationen möglich gemacht werden sollen. Zum Erzeugen einer Lichtsimulation werden einfache, echtzeitfähige Renderingverfahren und Beleuchtungsmodelle vorgestellt. Mit ihnen werden neue Beleuchtungssituationen, Schatten und Spiegelungen in das Farbbild eingefügt. Einfache Umgebungen mit definierten Lichtverhältnissen werden in Experimenten manipuliert, um Grenzen und Möglichkeiten des Sensors und der verwendeten Verfahren aufzuzeigen.
Diese Bachelorarbeit beschreibt die Konzeption, Implementierung und Evaluierung eines kollaborativen Multiplayer-Games für Kleinkinder für mobile Geräte.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit war es, herauszufinden in wie weit sich mobile Geräte wie etwa Tablet-PCs und Smartphones für das Zusammenspiel von Kindern eignen. In diesem Rahmen wurden die für die Entwicklung eines solchen Spiels relevanten Aspekte recherchiert und darauf aufbauend ein Spiel entwickelt, welches anschließend von Kleinkindern getestet wurde.