004 Datenverarbeitung; Informatik
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Graphen sind eine gute Wahl um strukturierte Daten zu repräsentieren. TGraphen (typisierte, attributierte, geordnete und gerichtete Graphen) sind eine sehr generische Graphenart, die in vielen Bereichen verwendet werden können. Das Java Graphenlabor (JGraLab) bietet eine effiziente Implementierung von TGraphen mit all ihren Eigenschaften. Zusätzlich stellt es, unter anderem, die Anfragesprache GReQL2 zur Verfügung, die dazu verwendet werden kann, Daten aus einem Graphen zu extrahieren. Es verfügt jedoch nicht über eine generische Bibliothek von gängigen Graphalgorithmen. Diese Studienarbeit ergänzt JGraLab durch eine generische Algorithmenbibliothek namens Algolib, die eine generische und erweiterbare Implementierung einiger wichtiger gängiger Graphalgorithmen enthält. Das Hauptaugenmerk dieser Arbeit liegt auf der Generizität von Algolib, ihrer Erweiterbarkeit und der Methoden der Softwaretechnik die benutzt wurden um beides zu erreichen. Algolib ist auf zwei Weisen erweiterbar. Bereits enthaltene Algorithmen können erweitert werden um speziellere Probleme zu lösen und weitere Algorithmen können auf einfache Weise der Bibliothek hinzugefügt werden.
Geographisches Cluster-basiertes Routing ist ein aktueller Ansatz, wenn es um das Entwicklen von effizienten Routingalgorithmen für drahtlose ad-hoc Netzwerke geht. Es gibt bereits eine Anzahl an Algorithmen, die Nachrichten nur auf Basis von Positionsinformationen durch ein drahtloses ad-hoc Netzwerk routen können. Darunter befinden sich sowohl Algorithmen, die auf das klassische Beaconing setzen, als auch Algorithmen, die beaconlos arbeiten (keine Informationen über die Umgebung werden benötigt, außer der eigenen Position und der Position des Ziels). Geographisches Routing mit Auslieferungsgarantie kann auch auf Overlay-Graphen durchgeführt werden. Bisher werden die dafür benötigten Overlay-Graphen nicht reaktiv konstruiert.
In dieser Arbeit wird ein reaktiver Algorithmus, der Beaconless Cluster Based Planarization Algorithmus (BCBP), für die Konstruktion eines planaren Overlay-Graphen vorgestellt, der die benötigte Anzahl an Nachrichten für die Konstruktion eines planaren Overlay-Graphen, und demzufolge auch Cluster-basiertes geographishes Routing, deutlich reduziert. Basierend auf einem Algorithmus für Cluster-basierte Planarisierung, konstruiert er beaconlos einen planaren Overlay-Graphen in einem unit disk graph (UDG). Ein UDG ist ein Modell für ein drahtloses Netzwerk, bei dem alle Teilnehmer den gleichen Senderadius haben.
Die Evaluierung des Algorithmus zeigt, dass er wesentlich effizienter ist als die Baecon-basierte Variante. Ein weiteres Ergebnis dieser Arbeit ist ein weiterer beaconloser Algorithmus (Beaconless LLRAP (BLLRAP)), für\r\nden zwar die Planarität, aber nicht die Konnektivität nachgewiesen werden konnte.
Current political issues are often reflected in social media discussions, gathering politicians and voters on common platforms. As these can affect the public perception of politics, the inner dynamics and backgrounds of such debates are of great scientific interest. This thesis takes user generated messages from an up-to-date dataset of considerable relevance as Time Series, and applies a topic-based analysis of inspiration and agenda setting to it. The Institute for Web Science and Technologies of the University Koblenz-Landau has collected Twitter data generated beforehand by candidates of the European Parliament Election 2019. This work processes and analyzes the dataset for various properties, while focusing on the influence of politicians and media on online debates. An algorithm to cluster tweets into topical threads is introduced. Subsequently, Sequential Association Rules are mined, yielding wide array of potential influence relations between both actors and topics. The elaborated methodology can be configured with different parameters and is extensible in functionality and scope of application.
In Silico simulation of biological systems is an important sub area of computational biology (system biology), and becomes more and more an inherent part for research. Therefore, different kinds of software tools are required. At present, a multitude of tools for several areas exists, but the problem is that most of the tools are essentially application specific and cannot be combined. For instance, a software tool for the simulation of biochemical processes is not able to interact with tools for the morphology simulation and vice versa. In order to obtain realistic results with computer-aided simulations it is important to regard the biological system in its entirety. The objective is to develop a software framework, which provides an interface structure to combine existing simulation tools, and to offer an interaction between all affiliated systems. Consequently, it is possible to re-use existing models and simulation programs. Additionally, dependencies between those can be defined. The system is designed to interoperate as an extendable architecture for various tools. The thesis shows the usability and applicability of the software and discusses potential improvements.
Particle Swarm Optimization ist ein Optimierungsverfahren, das auf der Simulation von Schwärmen basiert.
In dieser Arbeit wird ein modifizierter Algorithmus, der durch Khan et al. 2010 eingeführt wurde, zur Schätzung der lokalen Kamerapose in 6DOF verwendet. Die Poseschätzung basiert auf kontinuierlichen Farb-und Tiefendaten, die durch einen RGB-D Sensor zur Verfügung gestellt werden. Daten werden von unterschiedlichen Posen aufgenommen und als gemeinsames Model registriert. Die Genauigkeit und Berechnungsdauer der Implementierung wird mit aktuellen Algorithmen verglichen und in unterschiedlichen Konfigurationen evaluiert.
This habilitation thesis collects works addressing several challenges on handling uncertainty and inconsistency in knowledge representation. In particular, this thesis contains works which introduce quantitative uncertainty based on probability theory into abstract argumentation frameworks. The formal semantics of this extension is investigated and its application for strategic argumentation in agent dialogues is discussed. Moreover, both the computational as well as the meaningfulness of approaches to analyze inconsistencies, both in classical logics as well as logics for uncertain reasoning is investigated. Finally, this thesis addresses the implementation challenges for various kinds of knowledge representation formalisms employing any notion of inconsistency tolerance or uncertainty.
The natural and the artificial environment of mankind is of enormous complexity, and our means of understanding this complex environment are restricted unless we make use of simplified (but not oversimplified) dynamical models with the help of which we can explicate and communicate what we have understood in order to discuss among ourselves how to re-shape reality according to what our simulation models make us believe to be possible. Being both a science and an art, modelling and simulation isrnstill one of the core tools of extended thought experiments, and its use is still spreading into new application areas, particularly as the increasing availability of massive computational resources allows for simulating more and more complex target systems.
In the early summer of 2012, the 26th European Conference on Modelling andrnSimulation (ECMS) once again brings together the best experts and scientists in the field to present their ideas and research, and to discuss new challenges and directions for the field.
The 2012 edition of ECMS includes three new tracks, namely Simulation-BasedrnBusiness Research, Policy Modelling and Social Dynamics and Collective Behaviour, and extended the classical Finance and Economics track with Social Science. It attracted more than 110 papers, 125 participants from 21 countries and backgrounds ranging from electrical engineering to sociology.
This book was inspired by the event, and it was prepared to compile the most recent concepts, advances, challenges and ideas associated with modelling and computer simulation. It contains all papers carefully selected from the large number of submissions by the programme committee for presentation during the conference and is organised according to the still growing number tracks which shaped the event. The book is complemented by two invited pieces from other experts that discussed an emerging approach to modelling and a specialised application. rnrnWe hope these proceedings will serve as a reference to researchers and practitioners in the ever growing field as well as an inspiration to newcomers to the area of modelling and computer simulation. The editors are honoured and proud to present you with this carefully compiled selection of topics and publications in the field.
The content aggregator platform Reddit has established itself as one of the most popular websites in the world. However, scientific research on Reddit is hindered as Reddit allows (and even encourages) user anonymity, i.e., user profiles do not contain personal information such as the gender. Inferring the gender of users in large-scale could enable the analysis of gender-specific areas of interest, reactions to events, and behavioral patterns. In this direction, this thesis suggests a machine learning approach of estimating the gender of Reddit users. By exploiting specific conventions in parts of the website, we obtain a ground truth for more than 190 million comments of labeled users. This data is then used to train machine learning classifiers to use them to gain insights about the gender balance of particular subreddits and the platform in general. By comparing a variety of different approaches for classification algorithm, we find that character-level convolutional neural network achieves performance with an 82.3% F1 score on a task of predicting a gender of a user based on his/her comments. The score surpasses 85% mark for frequent users with more than 50 comments. Furthermore, we discover that female users are less active on Reddit platform, they write fewer comments and post in fewer subreddits on average, when compared to male users.
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.
In dieser Arbeit werden drei Verfahren zur Objektentfernung aus Bildern einander gegenübergestellt. Zwei der ausgewählten Verfahren stammen aus dem Bereich der sogenannten Inpainting-Verfahren, während das dritte dem Forschungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung entnommen ist. Die Evaluation dieser Verfahren zeigt ihre jeweiligen Vor- und Nachteile auf und prüft ihre Anwendbarkeit auf das spezifische Problem, ein Farbkalibriermuster aus strukturdominierten Bildern zu entfernen. Auf der Grundlage dieser Eigenschaften werden abschließend mehrere Erweiterungen vorgestellt, die eine verbesserte Anwendbarkeit auf das gestellte Problem erreichen.
Klassische Fahrerassistenzsysteme (FAS) wie beispielsweise der Spurassistent oder das weit verbreitete Elektronische Stabilitätsprogramm basieren auf statischen System- und Softwarearchitekturen. Dies bedeutet, dass weder die Anzahl oder Topologie der Steuergeräte noch das Vorhandensein oder die Funktionalität von Softwaremodulen Änderungen zur Laufzeit unterliegen. Es existieren allerdings zukünftige FAS, bei denen solche Veränderungen eintreten können. Hierzu gehören beispielsweise Assistenzsysteme für Fahrzeuge mit Anhänger, da deren Steuergeräte und Softwaremodule über beide Teile des Gespanns verteilt sind. Diese neue Herausforderung kann nicht durch Ansätze, die zum Stand der Technik gehören, bewältigt werden. Stattdessen muss ein neuartiges Verfahren für das Design von solch verteilten Fahrerassistenzsystemen entwickelt werden.
Der zentrale wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit liegt in der Entwicklung einer neuartigen Software- und Systemarchitektur für dynamisch veränderliche FAS am Beispiel der Assistenzsysteme für Fahrzeuge mit Anhänger. Diese Architektur muss in der Lage sein, Veränderungen in der Topologie eigenständig zu erkennen und darauf zu reagieren. Hierbei entscheidet das System, welcher Grad der Assistenz und welche Nutzerschnittstelle nach dem An- oder Abkoppeln eines Anhängers angeboten werden kann. Hierzu werden neben der verfügbaren Software und Hardware die ausführbaren Assistenzfunktionalitäten analysiert und eine entsprechende Re-Konfiguration durchgeführt. Eine solche Systemanpassung kann vorgenommen werden, indem man auf die Prinzipien der Service-orientierten Architektur zurückgreift. Hierbei wird alle vorhandene Funktionalität in abgeschlossene Einheiten, so genannte Services gegossen. Diese Services stellen ihre Funktionalität über klar definierte Schnittstellen zur Verfügung, deren Verhalten durch so genannte Contracts beschrieben wird. Größere Applikationen werden zur Laufzeit durch den Zusammenschluss von mehreren solcher Services gebildet und adaptiert.
Die Arbeit beschreibt die Forschung die geleistet wurde, um die oben genannten Ziele durch den Einsatz von Service-orientierten Architekturen im automotiven Umfeld zu erreichen. Hierbei wird dem hohen Grad an Verteilung, dem Wunsch nach Wiederverwendbarkeit sowie der Heterogenität der einzelnen Komponenten durch den Einsatz der Prinzipien einer SOA begegnet. Weiterhin führt das Service-orientierte System eine automatische Re-Konfiguration im Falle einer Systemänderung durch. Statt eines der vorhandenen SOA Frameworks an die Verhältnisse im automotiven Umfeld anzupassen werden die einzelnen in SOA enthaltenen Prinzipien auf die Problemstellung angepasst. Hierbei entsteht ein eigenständiges Framework namens "Service-oriented Driver Assistance" (SODA) welches die Vorteile einer SOA mit den Anforderungen, bewährten Methoden und Standards vereint. Im Rahmen dieser Arbeit werden verschiedene SOA Frameworks analysiert und miteinander vergleichen. Außerdem wird das SODA Framework sowie dessen Anpassungen bezüglich automotiver Systeme detailliert beschrieben. Hierzu zählt auch ein Referenzmodell, welches die Begrifflichkeiten und Konzepte einführt und zueinander in Beziehung setzt sowie eine Referenzarchitektur definiert. Einige der Module dieser Referenzarchitektur wie beispielsweise das Re-Konfigurations- und das Kommunikationsmodul werden sehr detailiert in eigenen Kapiteln beschrieben. Um die Kompatibilität des Frameworks sicherzustellen wird die Integration in einen bewährten Entwicklungsprozess sowie in den Architekturstandard AUTOSAR diskutiert. Abschließend wird der Aufbau eines Demonstrators und dessen Evaluation bezüglich der Leistungsfähigkeit und Effizienz des Frameworks beschrieben.
Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Kameras nimmt die Anzahl der aufgenommen Fotos drastisch zu. Fotos werden sowohl für den privaten Gebrauch aufgenommen und auf eigenen Festplatten gespeichert, als auch im Internet verbreitet. Die Verwaltung dieser großen Datenmengen stellt eine Herausforderung dar, bei der Benutzer zunehmend unterstützt werden müssen. Die automatische Analyse von Bildinhalten anhand von Algorithmen ist ein ungelöstes Problem und kann kaum die Bedürfnisse menschlicher Nutzer erfüllen. Daher werden häufig Metainformationen genutzt, um z.B. abgebildete Szenen textuell zu beschreiben oder Bewertungen zu Fotos zu speichern. Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, wie diese Metainformationen ohne zusätzlichen Aufwand für Benutzer generiert werden können. Dazu werden Augenbewegungen von Benutzern mit einem Eyetrackinggerät erfasst und die daraus abgeleitete visuelle Aufmerksamkeit als Informationsquelle genutzt.
Aufgrund von fallenden Hardwarepreisen bei gleichzeitig zunehmender Konkurrenz sind die Preise für Eyetracker in den letzten Jahren stark gefallen und ihre Bedienbarkeit wurde vereinfacht. Es wird angenommen, dass die Erfassung von Blickdaten bald mit alltäglichen Geräten wie Laptops möglich sein wird, während Benutzer z.B. verschiedenen Beschäftigungen mit digitalen Bildern nachgehen. Die Auswertung dieser Blickinformationen erlaubt es, Informationen ohne zusätzlichen Aufwand für den Menschen bereitzustellen.
Im ersten Teil dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Auswertung von Blickinformationen, Schlagworte Bildregionen zugewiesen werden können, mit dem Ziel abgebildete Szenen zu beschreiben. Insgesamt wurden drei Experimente durchgeführt um die Qualität der Beschreibungen zu untersuchen. Im ersten Experiment entschieden Teilnehmer durch das Drücken bestimmter Tasten, ob ein gegebenes Objekt auf einem Foto zu sehen war. In der zweiten Studie suchten Benutzer mit einer simulierten Bildersuche nach Fotos von bestimmten Objekten. Im dritten Experiment klassifizierten Benutzer Fotos bezüglich gegebener Objektnamen in einem eyetracking-gesteuerten Spiel. In jedem Experiment wurden die Augenbewegungen aufgezeichnet und die Objektnamen bzw. Suchbegriffe entsprechenden Bildregionen zugeordnet. Die Ergebnisse zeigen, dass in den verschiedenen Anwendungen Bildinhalte durch Blickpfadanalysen sinnvoll beschrieben werden können. Im zweiten Teil wird die Identifizierung von interessanten Fotos in einer Sammlung von Fotos anhand von Blickbewegungen erforscht, mit dem Ziel, Benutzern individuelle Fotoauswahlen anzubieten, nachdem sie Fotos in einer Sammlung betrachtet haben. Durch den Vergleich der unter Einbeziehung der visuellen Aufmerksamkeit automatisch erstellten Auswahlen mit manuell von den Benutzer erstellten Auswahlen, wird das Potential von Blickinformation in der Erkennung wichtiger Fotos deutlich.
Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen das große und bisher ungenutzte Potential der impliziten Nutzung von Blickdaten. Es kann von menschlichen Fähigkeiten profitiert werden, besonders dort, wo Algorithmen die menschliche Wahrnehmung noch lange nicht simulieren können.
Towards Improving the Understanding of Image Semantics by Gaze-based Tag-to-Region Assignments
(2011)
Eye-trackers have been used in the past to identify visual foci in images, find task-related image regions, or localize affective regions in images. However, they have not been used for identifying specific objects in images. In this paper, we investigate whether it is possible to assign image regions showing specific objects with tags describing these objects by analyzing the users' gaze paths. To this end, we have conducted an experiment with 20 subjects viewing 50 image-tag-pairs each. We have compared the tag-to-region assignments for nine existing and four new fixation measures. In addition, we have investigated the impact of extending region boundaries, weighting small image regions, and the number of subjects viewing the images. The paper shows that a tag-to-region assignment with an accuracy of 67% can be achieved by using gaze information. In addition, we show that multiple regions on the same image can be differentiated with an accuracy of 38%.
Die modellgetriebene Softwareentwicklung beabsichtigt die Spezifikation von Softwaresystemen durch Modelle zu vereinfachen und die automatisierte Entwicklung zu verbessern. Die Modellierungssprachen und Werkzeuge, die zur Modellierung von Systemen und Anwendungsdomänen herangezogen werden, werden in modellbasierten technologischen Räumen zusammengefasst. Ontologiebasierte technologische Räume enthalten Ontologiesprachen und Technologien zum Entwurf, der Anfrage und dem Schlussfolgern von Wissen. Mit der Verbreitung des semantischen Webs werden Ontologien in der Entwicklung von Software zunehmend eingesetzt.
In dieser Arbeit werden zur Kombination von technologischen Räumen Brückentechnologien vorgestellt. Transformationsbrücken übersetzen Modelle, Abbildungsbrücken stellen Beziehungen zwischen Modellen verschiedener technologischer Räume her und Integrationsbrücken verschmelzen Räume zu neuen allumfassenden technologischen Räumen. API Brücken erschaffen Interoperabilität zwischen Werkzeugen. Diese Arbeit beschäftigt sich insbesondere mit der Kombination von modellbasierten und ontologiebasierten technologischen Räumen. Nach einem Vergleich zwischen Sprachen und Werkzeugen der einzelnen Räume wird die Integrationsbrücke herangezogen um einen neuen gemeinsamen technologischen Raum zu erstellen, der den hybriden Gebrauch von Sprachen und den interoperablen Einsatz von Werkzeugen ermöglicht. Die Syntax und Semantik von Modellierungssprachen kann mit Hilfe von Ontologiesprachen spezifiziert werden. Die Korrektheit von Modellen wird durch den Einsatz von Ontologietechnologien gewährleistet. Ontologiebasierte Modellierungssprachen erlauben den Nutzen von Anfrage- und Schlussfolgerungstechnologien. Sie sind darüber hinaus so flexibel um verschiedene Anforderungen von Softwareentwicklern zu erfüllen. Domänenspezifische Sprachen unterstützen neben der Spezifikation von Systemen auch die konzeptionelle Beschreibung von Domänen durch Modelle, die aus möglichen Laufzeitinstanzen und deren Typen bestehen. Integrierte Ontologiesprachen helfen eine formale Semantik für Domänenmodellierungssprachen zu definieren und Ontologietechnologien ermöglichen das Schlussfolgern über Typen und Instanzen.
Alle Ansätze in dieser Arbeit werden mit Hilfe eines Szenarios, in dem die Konfigurationen für Familien von Netzwerkgeräte modelliert werden, veranschaulicht. Ferner werden die Implementationen aller Brückentechnologien zur Kombination von technologischen Räumen und alle Werkzeuge für die ontologiebasierte Entwicklung von Modellierungssprachen illustriert.
The thesis develops and evaluates a hypothetical model of the factors that influence user acceptance of weblog technology. Previous acceptance studies are reviewed, and the various models employed are discussed. The eventual model is based on the technology acceptance model (TAM) by Davis et al. It conceptualizes and operationalizes a quantitative survey conducted by means of an online questionnaire, strictly from a user perspective. Finally, it is tested and validated by applying methods of data analysis.
Generalized methods for automated theorem proving can be used to compute formula transformations such as projection elimination and knowledge compilation. We present a framework based on clausal tableaux suited for such tasks. These tableaux are characterized independently of particular construction methods, but important features of empirically successful methods are taken into account, especially dependency directed backjumping and branch local operation. As an instance of that framework an adaption of DPLL is described. We show that knowledge compilation methods can be essentially improved by weaving projection elimination partially into the compilation phase.
As Enterprise 2.0 (E2.0) initiatives are gradually moving out of the early experimentation phase it is time to focus greater attention on examining the structures, processes and operations surrounding E2.0 projects. In this paper we present the findings of an empirical study to investigate and understand the reasons for initiating E2.0 projects and the benefits being derived from them. Our study comprises seven in-depth case studies of E2.0 implementations. We develop a classification and means of visualising the scope of E2.0 initiatives and use these methods to analyse and compare projects.
Our findings indicate a wide range of motivations and combinations of technology in use and show a strong emphasis towards the content management functionality of E2.0 technologies.
Social-Media Plattformen wie Twitter oder Reddit bieten Nutzern nahezu ohne Beschränkungen die Möglichkeit, ihre Meinungen über aktuelle Ereignisse zu veröffentlichen, diese mit anderen zu teilen und darüber zu diskutieren. Während die Mehrheit der Nutzer diese Plattformen nur als reines Diskussionsportal verwenden, gibt es jedoch Nutzergruppen, welche aktiv und gezielt versuchen, diese veröffentlichten Meinungen in ihrem Sinne zu beeinflussen bzw. zu manipulieren. Durch wiederholtes Verbreiten von bearbeiteten Fake-News oder stark polarisierenden Meinungen im gesamten politischen Spektrum können andere Nutzer beeinflusst, manipuliert und unter Umständen zum Träger von Hassreden und extremen politischen Positionen werden. Viele dieser Nutzergruppen sind vor allem in englischsprachigen Portalen anzutreffen, in denen sie sich überwiegend als Muttersprachler ausgeben. In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, englische Muttersprachler und Nicht-Muttersprachler, die Englisch als Fremdsprache verwenden, anhand von ausgewählten englischen Social Media Texten zu unterscheiden. Dazu implementieren wir textmerkmalbasierte Modelle, welche für traditionelle Machine-Learning Prozesse und neuartigen AutoML-Pipelines zur Klassifizierung von Texten verwendet werden. Wir klassifizieren dabei Sprachfamilie, Muttersprache und Ursprung eines beliebigen englischen Textes. Die Modelle werden an einem bestehenden Datensatz von Reddit, welcher hauptsächlich aus englischen Texten von europäischen Nutzern besteht, und einem neu erstellten Twitter Datensatz, der Tweets von aktuellen Themen in verschiedenen Ländern enthält, angewandt. Wir evaluieren dabei vergleichsweise die erhaltenen Resultate unserer Pipeline zu traditionellen Maschinenlernprozessen zur Texterkennung anhand von Präzision, Genauigkeit und F1-Maßen der Vorhersagen. Wir vergleichen zudem die Ergebnisse auf Unterschiede der Sprachnutzung auf den unterschiedlichen Plattformen sowie den ausgewählten Themenbereichen. Dabei erzielen wir eine hohe Vorhersagewahrscheinlichkeit für alle gewählten Kategorien des erstellten Twitter Datensatzes und stellen unter anderem eine hohe Abweichung in Bezug auf die durchschnittliche Textlänge insbesondere bei Nutzern aus dem baltoslawischen Sprachraum fest.
Die automatische Detektion der Lage und Ausrichtung von Unterwasser-Kabeln oder -Pipelines in Kamerabildern ermöglicht es, Unterwasserfahrzeuge autonome Kontrollfahrten durchführen zu lassen. Durch Pflanzenwuchs auf und in der Nähe von Kabeln bzw. Pipelines wird deren visuelle Erfassung jedoch erschwert: Die Bestimmug der Lage über die Detektion von Kanten mit anschließender Linien-Extraktion schlägt oft fehl. Probabilistische Ansätze sind hier den deterministischen überlegen. Durch die Modellierung von Wahrscheinlichkeiten kann trotz geringer Anzahl von extrahierten Merkmalen eine Aussage über den Zustand des Systems getroffen werden. Diese Arbeit stellt ein neues auf Partikelfiltern basierendes Tracking-System für die Verfolgung von Kabeln und Pipelines in Bildsequenzen vor. Umfangreiche Experimente auf realistischen Unterwasser-Videos zeigen die Robustheit und Performanz des gewählten Ansatzes sowie Vorteile gegenüber vorangegangenen Arbeiten.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.