004 Datenverarbeitung; Informatik
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In dieser Arbeit präsentieren wir Methoden zum Schätzen von Kamerabewegungen einer RGB-D-Kamera in sechs Freiheitsgraden und dem Erstellen von 3D-Karten. Als erstes werden die RGB- und Tiefendaten registriert und synchronisiert. Nach der Vorverarbeitung extrahieren wir FAST-Merkmale in zwei aufeinander folgenden Bildern. Daraus wird eine Korrespondenzmenge erstellt und Ausreißer werden herausgefiltert. Anschließend projizieren wir die Korrespondenzmenge in 3D, um die Bewegung aus 3D-3D-Korrespondezen mittels Least-Squares zu bestimmen. Weiterhin präsentieren wir Methoden, um 3D-Karten aus Bewegungsschätzungen und RGB-D-Daten zu erstellen. Dafür benutzen wir das OctoMap-Framework und erstellen wahlweise auch inkrementelle Karten aus Punktewolken. Anschließend evaluieren wir das System mit dem weit verbreiteten RGB-D-Benchmark.
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.
“Did I say something wrong?” A word-level analysis of Wikipedia articles for deletion discussions
(2016)
Diese Arbeit beschäftigt sich damit, linguistische Erkenntnisse auf Wortebene über schriftlichen Diskussionen zu gewinnen. Die Unterscheidung zwischen Botschaften, welche sich förderlich auf Diskussionen auswirken und jene, welche diese unterbrechen, spielte dabei eine besondere Rolle. Hierbei lag ein Schwerpunkt darauf, zu ermitteln, ob Ich- und Du-Botschaften charakteristisch für die beiden Kommunikationsarten sind. Diese Botschaften sind über Jahre hinweg zu Empfehlungen für erfolgreiche Kommunikation avanciert. Ihre zugeschriebene Wirkung wurde zwar mehrfach bestätigt, jedoch geschah dies stets in kleineren Studien. Deshalb wurde in dieser Arbeit mithilfe der Löschdiskussionen der englischen Wikipedia und der Liste gesperrter Nutzer eine vollautomatische Erstellung eines annotierten Datensatzes entwickelt. Dabei wurden Diskussionsbotschaften entweder als förderlich oder schädlich für einen konstruktiven Diskussionsverlauf markiert. Dieser Datensatz wurde anschließend im Rahmen einer binären Klassifikation verwendet, um charakteristische Worte für die beiden Kommunikationsarten zu bestimmen. Es wurde zudem untersucht, ob anhand von Synsemantika (auch bekannt als Funktionswörter) wie Pronomen oder Konjunktionen eine Entscheidung über die Kommunikationsart einer Botschaft getroffen werden kann. Du-Botschaften wurden, übereinstimmend mit ihrer zugeschriebenen negativen Auswirkung auf Kommunikation, als schädlich in den durchgeführten Untersuchungen identifiziert. Entgegen der zugeschriebenen positiven Auswirkung von Ich-Botschaften, wurde bei diesen ebenfalls eine schädlich Wirkung festgestellt. Eine klare Aussage über die Relevanz von Synsemantika konnte anhand der Ergebnisse nicht getroffen werden. Weitere charakteristische Worte konnten nicht festgestellt werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein anderes Modell textliche Diskussionen potentiell besser abbilden könnte.
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.
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.
This paper describes the robot Lisa used by team
homer@UniKoblenz of the University of Koblenz Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2016 in Leipzig, Germany. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg.
Softwaresysteme haben einen zunehmenden Einfluss auf unser tägliches Leben. Viele Systeme verarbeiten sensitive Daten oder steuern wichtige Infrastruktur, was die Bereitstellung sicherer Software unabdingbar macht. Derartige Systeme werden aus Aufwands- und Kostengründen selten erneuert. Oftmals werden Systeme, die zu ihrem Entwurfszeitpunkt als sicheres System geplant und implementiert wurden, deswegen unsicher, weil sich die Umgebung dieser Systeme ändert. Dadurch, dass verschiedenste Systeme über das Internet kommunizieren, sind diese auch neuen Angriffsarten stetig ausgesetzt. Die Sicherheitsanforderungen an ein System bleiben unberührt, aber neue Erkenntnisse wie die Verwundbarkeit eines zum Entwurfszeitpunkt als sicher geltenden Verschlüsselungsalgorithmus erzwingen Änderungen am System. Manche Sicherheitsanforderungen können dabei nicht anhand des Designs sondern nur zur Laufzeit geprüft werden. Darüber hinaus erfordern plötzlich auftretende Sicherheitsverletzungen eine unverzügliche Reaktion, um eine Systemabschaltung vermeiden zu können. Wissen über geeignete Sicherheitsverfahren, Angriffe und Abwehrmechanismen ist grundsätzlich verfügbar, aber es ist selten in die Softwareentwicklung integriert und geht auf Evolutionen ein.
In dieser Arbeit wird untersucht, wie die Sicherheit langlebiger Software unter dem Einfluss von Kontext-Evolutionen bewahrt werden kann. Der vorgestellte Ansatz S²EC²O hat zum Ziel, die Sicherheit von Software, die modellbasiert entwickelt wird, mithilfe von Ko-Evolutionen wiederherzustellen.
Eine Ontologie-basierende Wissensbasis wird eingeführt, die sowohl allgemeines wie auch systemspezifisches, sicherheitsrelevantes Wissen verwaltet. Mittels einer Transformation wird die Verbindung der Wissensbasis zu UML-Systemmodellen hergestellt. Mit semantischen Differenzen, Inferenz von Wissen und der Erkennung von Inkonsistenzen in der Wissensbasis werden Kontext-Evolutionen erkannt.
Ein Katalog mit Regeln zur Verwaltung und Wiederherstellung von Sicherheitsanforderungen nutzt erkannte Kontext-Evolutionen, um mögliche Ko-Evolutionen für das Systemmodell vorzuschlagen, welche die Einhaltung von Sicherheitsanforderungen wiederherstellen.
S²EC²O unterstützt Sicherheitsannotationen, um Modelle und Code zum Zwecke einer Laufzeitüberwachung zu koppeln. Die Adaption laufender Systeme gegen Bedrohungen wird ebenso betrachtet wie Roundtrip-Engineering, um Erkenntnisse aus der Laufzeit in das System-Modell zu integrieren.
S²EC²O wird ergänzt um eine prototypische Implementierung. Diese wird genutzt, um die Anwendbarkeit von S²EC²O im Rahmen einer Fallstudie an dem medizinischen Informationssystem iTrust zu zeigen.
Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag, um die Entwicklung und Wartung langlebiger Softwaresysteme in Bezug auf ihre Sicherheit zu begleiten. Der vorgestellte Ansatz entlastet Sicherheitsexperten bei ihrer Arbeit, indem er sicherheitsrelevante Änderungen des Systemkontextes erfasst, den Einfluss auf die Sicherheit der Software prüft und Ko-Evolutionen zur Bewahrung der Sicherheitsanforderungen ermöglicht.
Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen. Sie befindet sich in der linken Herzkammer und agiert als ein unidirektionales Ventil, welches den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel steuert. Eine funktionierende Mitralklappe verhindert den Rückfluss von Blut in den Lungenkreislauf, wodurch sie einen unverzichtbaren Anteil zu einem gesunden Herzkreislauf beiträgt. Pathologien der Mitralklappe können eine Reihe von Symptomen hervorrufen, welche in ihrer Schwere von Brustschmerzen und Ermüdung bis zum Lungenödem (dem Eindringen von Flüssigkeit in die Lunge) reichen können. Im schlimmsten Fall kann dieses zum Atemversagen führen.
Dysfunktionale Mitralklappen können mithilfe komplexer chirurgischer Eingriffe wiederhergestellt werden, welche in hohem Maße von intensiver Planung und präoperativer Analyse profitieren. Visualisierungstechniken eröffnen die Möglichkeit, solche Vorbereitungsprozesse zu unterstützen und können zudem einer postoperativen Evaluation dienlich sein. Die vorliegende Arbeit erweitert die Forschung in diesem Bereich. Sie stützt sich auf patientenspezifische Segmentierungen der Mitralklappe, wie sie am Deutschen Krebsforschungszentrum entwickelt werden. Solche Segmentierungen resultieren in 3D-Modellen der Mitralklappe. Der Kern dieser Arbeit wird sich mit der Konstruktion einer 2D-Ansicht dieser Modelle befassen. Die 2D-Visualisierung wird durch Methoden der globalen Parametrisierung erzeugt, welche es erlauben, bijektive Abbildungen zwischen einem planaren Parameterraum und Oberflächen in höheren Dimensionen zu erstellen.
Eine ebene Repräsentation der Mitralklappe ermöglicht Ärzten einen unmittelbaren Blick auf deren gesamte Oberfläche, analog zu einer Karte. Dies erlaubt die Begutachtung der Fläche und Form ohne die Notwendigkeit unterschiedlicher Blickwinkel. Teile der Klappe, die in der 3D-Ansicht von Geometrie verdeckt sind, werden in der 2D-Darstellung sichtbar.
Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist die Untersuchung verschiedener Visualisierungen der 3D- und 2D-Mitralklappenrepräsentationen. Merkmale der Klappe können durch Assoziation mit spezifizierten Farbschemata hervorgehoben werden. So können zum Beispiel Pathologie-Indikatoren direkt vermittelt werden.
Qualität und Wirkungsgrad der vorgestellten Methoden wurden in einer Studie am Universitätsklinikum Heidelberg evaluiert.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Recommender System (RS) für Geschäftsprozesse zu erstellen, das auf dem bestehenden ProM-Plug-in RegPFA aufbaut. Um dies zu gewährleisten, soll zunächst eine Schnittstelle geschaffen werden, welche die von RegPFA erstellten probabilistischen endlichen Automaten (PFA) im tsml-Format zu einer erweiterbaren Datenbasis zusammenfassen kann. Anschließend soll ein Java-Programm geschrieben werden, das mithilfe dieser Datenbasis zu einem gegebenen Teilprozess die wahrscheinlichsten Empfehlungen für das nächstfolgende Prozesselement angibt.
Abstract
This bachelor thesis delivers a comprehensive overview of the topic Internet of Things (IoT). With the help of a first literature review, important characteristics, architectures, and properties have been identified. The main aim of this bachelor thesis is to determine whether the use of IoT in the transport of food, considering the compliance with the cold chain, can provide advantages for companies to reduce food waste. For this purpose, a second literature review has been carried out with food transport systems without the use, as well as with the use of IoT. Based on the literature review, it is possible at the end to determine a theoretical ‘ideal’ system for food transport in refrigerated trucks. The respective used technologies are also mentioned. The findings of several authors have shown that often significant improvements can be achieved in surveillance, transport in general, or traceability of food, and ultimately food waste can be reduced. However, benefits can also be gained using new non-IoT-based technologies. Thus, the main knowledge of this bachelor thesis is that a theoretical ‘ideal’ transport system contains a sensible combination of technologies with and without IoT. This system includes the use of a Wireless Sensor Network (WSN) for real-time food monitoring, as well as an alarm function when the temperature exceeds a maximum. Real-time monitoring with GPS coupled with a monitoring center to prevent traffic jams is another task. Smart and energy-efficient packaging, and finally the use of the new supercooling-technology, make the system significantly more efficient in reducing food waste. These highlights, that when choosing a transport system, which is as efficient and profitable as possible for food with refrigerated transport, companies need not just rely on the use of IoT. On this basis, it is advisable to combine the systems and technologies used so far with IoT in order to avoid as much food waste as possible.
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.
Data-minimization and fairness are fundamental data protection requirements to avoid privacy threats and discrimination. Violations of data protection requirements often result from: First, conflicts between security, data-minimization and fairness requirements. Second, data protection requirements for the organizational and technical aspects of a system that are currently dealt with separately, giving rise to misconceptions and errors. Third, hidden data correlations that might lead to influence biases against protected characteristics of individuals such as ethnicity in decision-making software. For the effective assurance of data protection needs,
it is important to avoid sources of violations right from the design modeling phase. However, a model-based approach that addresses the issues above is missing.
To handle the issues above, this thesis introduces a model-based methodology called MoPrivFair (Model-based Privacy & Fairness). MoPrivFair comprises three sub-frameworks: First, a framework that extends the SecBPMN2 approach to allow detecting conflicts between security, data-minimization and fairness requirements. Second, a framework for enforcing an integrated data-protection management throughout the development process based on a business processes model (i.e., SecBPMN2 model) and a software architecture model (i.e., UMLsec model) annotated with data protection requirements while establishing traceability. Third, the UML extension UMLfair to support individual fairness analysis and reporting discriminatory behaviors. Each of the proposed frameworks is supported by automated tool support.
We validated the applicability and usability of our conflict detection technique based on a health care management case study, and an experimental user study, respectively. Based on an air traffic management case study, we reported on the applicability of our technique for enforcing an integrated data-protection management. We validated the applicability of our individual fairness analysis technique using three case studies featuring a school management system, a delivery management system and a loan management system. The results show a promising outlook on the applicability of our proposed frameworks in real-world settings.
In IT-Systemen treten viele Datenschutzrisiken auf, wenn Datenschutzbedenken in den frühen Phasen des Entwicklungsprozesses nicht angemessen berücksichtigt werden. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) schreibt das Prinzip des Datenschutz durch Technikgestaltung (PbD) vor. PbD erfordert den Schutz personenbezogener Daten von Beginn des Entwicklungsprozesses an, durch das frühzeitige Integrieren geeigneter Maßnahmen. Bei der Realisierung von PbD ergeben sich nachfolgende Herausforderungen: Erstens benötigen wir eine präzise Definition von Datenschutzbedenken. Zweitens müssen wir herausfinden, wo genau in einem System die Maßnahmen angewendet werden müssen. Drittens ist zur Auswahl geeigneter Maßnahmen, ein Mechanismus zur Ermittlung der Datenschutzrisiken erforderlich. Viertens müssen bei der Auswahl und Integration geeigneter Maßnahmen, neben den Risiken, die Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und die Kosten der Maßnahmen berücksichtigt werden.
Diese Dissertation führt eine modellbasierte Methodik ein, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen und PbD zu operationalisieren. Unsere Methodik basiert auf einer präzisen Definition von Datenschutzbedenken und umfasst drei Untermethodiken: modellbasierte Datenschutzanalyse, modellbasierte Datenschutz-Folgenabschätzung und datenschutzfreundliche Systemmodellierung. Zunächst führen wir eine Definition für Datenschutzpräferenzen ein, anhand derer die Datenschutzbedenken präzisiert werden können und überprüft werden kann, ob die Verarbeitung personenbezogener Daten autorisiert ist. Zweitens präsentieren wir eine modellbasierte Methodik zur Analyse eines Systemmodells. Die Ergebnisse dieser Analyse ergeben die Menge der Verstöße gegen die Datenschutzpräferenzen in einem Systemmodell. Drittens führen wir eine modellbasierte Methode zur Datenschutzfolgenabschätzung ein, um konkrete Datenschutzrisiken in einem Systemmodell zu identifizieren. Viertens schlagen wir in Bezug auf die Risiken, Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und Kosten der Maßnahmen, eine Methodik vor, um geeignete Maßnahmen auszuwählen und in ein Systemdesign zu integrieren. In einer Reihe von realistischen Fallstudien bewerten wir unsere Konzepte und geben einen vielversprechenden Ausblick auf die Anwendbarkeit unserer Methodik in der Praxis.
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.
Das Web ist ein wesentlicher Bestandteil der Transformation unserer Gesellschaft in das digitale Zeitalter. Wir nutzen es zur Kommunikation, zum Einkaufen und für unsere berufliche Tätigkeit. Der größte Teil der Benutzerinteraktion im Web erfolgt über Webseiten. Daher sind die Benutzbarkeit und Zugänglichkeit von Webseiten relevante Forschungsbereiche, um das Web nützlicher zu machen. Eyetracking ist ein Werkzeug, das in beiden Bereichen hilfreich sein kann. Zum einen um Usability-Tests durchzuführen, zum anderen um die Zugänglichkeit zu verbessern. Es kann verwendet werden, um die Aufmerksamkeit der Benutzer auf Webseiten zu verstehen und Usability-Experten in ihrem Entscheidungsprozess zu unterstützen. Darüber hinaus kann Eyetracking als Eingabemethode zur Steuerung einer Webseite verwendet werden. Dies ist besonders nützlich für Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen, die herkömmliche Eingabegeräte wie Maus und Tastatur nicht benutzen können. Allerdings werden Webseiten aufgrund von Dynamiken, d. h. wechselnden Inhalten wie animierte Menüs und Bilderkarussells, immer komplexer. Wir brauchen allgemeine Ansätze zum Verständnis der Dynamik auf Webseiten, die eine effiziente Usability-Analyse und eine angenehme Interaktion mit Eyetracking ermöglichen. Im ersten Teil dieser Arbeit berichten wir über unsere Forschung zur Verbesserung der blickbasierten Analyse von dynamischen Webseiten. Eyetracking kann verwendet werden, um die Blicke von Nutzern auf Webseiten zu erfassen. Die Blicke zeigen einem Usability-Experten, welche Teile auf der Webseite gelesen, überflogen oder übersprungen worden sind. Die Aggregation von Blicken ermöglicht einem Usability-Experten allgemeine Eindrücke über die Aufmerksamkeit der Nutzer, bevor sie sich mit dem individuellen Verhalten befasst. Dafür müssen alle Blicke entsprechend des von den Nutzern erlebten Inhalten verstanden werden. Die Benutzererfahrung wird jedoch stark von wechselnden Inhalten beeinflusst, da diese einen wesentlichen Teil des angezeigten Bildes ausmachen können. Wir grenzen unterschiedliche Zustände von Webseiten inklusive wechselnder Inhalte ab, so dass Blicke von mehreren Nutzern korrekt aggregiert werden können. Im zweiten Teil dieser Arbeit berichten wir über unsere Forschung zur Verbesserung der blickbasierten Interaktion mit dynamischen Webseiten. Eyetracking kann verwendet werden, um den Blick während der Nutzung zu erheben. Der Blick kann als Eingabe zur Steuerung einer Webseite interpretiert werden. Heutzutage wird die Blicksteuerung meist zur Emulation einer Maus oder Tastatur verwendet, was eine komfortable Bedienung erschwert. Es gibt wenige Webbrowser-Prototypen, die Blicke direkt zur Interaktion mit Webseiten nutzen. Diese funktionieren außerdem nicht auf dynamischen Webseiten. Wir haben eine Methode entwickelt, um Interaktionselemente wie Hyperlinks und Texteingaben effizient auf Webseiten mit wechselnden Inhalten zu extrahieren. Wir passen die Interaktion mit diesen Elementen für Eyetracking an, so dass ein Nutzer bequem und freihändig im Web surfen kann. Beide Teile dieser Arbeit schließen mit nutzerzentrierten Evaluationen unserer Methoden ab, wobei jeweils die Verbesserungen der Nutzererfahrung für Usability-Experten bzw. für Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen untersucht werden.
Die Raytracing-Beschleunigung durch dedizierte Datenstrukturen ist schon lange ein wichtiges Thema der Computergrafik. Im Allgemeinen werden dafür zwei unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen: räumliche und richtungsbezogene Beschleunigungsstrukturen. Die vorliegende Arbeit stellt einen innovativen kombinierten Ansatz dieser beiden Bereiche vor, welcher weitere Beschleunigung der Strahlenverfolgung ermöglicht. Dazu werden moderne räumliche Datenstrukturen als Basisstrukturen verwendet und um vorberechnete gerichtete Sichtbarkeitsinformationen auf Basis von Schächten innerhalb einer originellen Struktur, dem Line Space, ergänzt.
Im Laufe der Arbeit werden neuartige Ansätze für die vorberechneten Sichtbarkeitsinformationen vorgeschlagen: ein binärer Wert, der angibt, ob ein Schacht leer oder gefüllt ist, sowie ein einzelner Vertreter, der als repräsentativer Kandidat die tatsächliche Oberfläche approximiert. Es wird gezeigt, wie der binäre Wert nachweislich in einer einfachen, aber effektiven Leerraumüberspringungs-Technik (Empty Space Skipping) genutzt wird, welche unabhängig von der tatsächlich verwendeten räumlichen Basisdatenstruktur einen Leistungsgewinn beim Raytracing von bis zu 40% ermöglicht. Darüber hinaus wird gezeigt, dass diese binären Sichtbarkeitsinformationen eine schnelle Technik zur Berechnung von weichen Schatten und Umgebungsverdeckung auf der Grundlage von Blockerapproximationen ergeben. Obwohl die Ergebnisse einen gewissen Ungenauigkeitsfehler enthalten, welcher auch dargestellt und diskutiert wird, zeigt sich, dass eine weitere Traversierungsbeschleunigung von bis zu 300% gegenüber der Basisstruktur erreicht wird. Als Erweiterung zu diesem Ansatz wird die repräsentative Kandidatenvorberechnung demonstriert, welche verwendet wird, um die indirekte Lichtberechnung durch die Integration von kaum wahrnehmbaren Bildfehlern signifikant zu beschleunigen. Schließlich werden Techniken vorgeschlagen und bewertet, die auf zweistufigen Strukturen und einer Nutzungsheuristik basieren. Diese reduzieren den Speicherverbrauch und die Approximationsfehler bei Aufrechterhaltung des Geschwindigkeitsgewinns und ermöglichen zusätzlich weitere Möglichkeiten mit Objektinstanziierungen und starren Transformationen.
Alle Beschleunigungs- und Speicherwerte sowie die Näherungsfehler werden gemessen, dargestellt und diskutiert. Insgesamt zeigt sich, dass durch den Line Space eine deutliche Erhöhung der Raytracing Leistung auf Kosten eines höheren Speicherverbrauchs und möglicher Annäherungsfehler erreicht wird. Die vorgestellten Ergebnisse zeigen damit die Leistungsfähigkeit des kombinierten Ansatzes und eröffnen weitere Möglichkeiten für zukünftige Arbeiten.
Graph-based data formats are flexible in representing data. In particular semantic data models, where the schema is part of the data, gained traction and commercial success in recent years. Semantic data models are also the basis for the Semantic Web - a Web of data governed by open standards in which computer programs can freely access the provided data. This thesis is concerned with the correctness of programs that access semantic data. While the flexibility of semantic data models is one of their biggest strengths, it can easily lead to programmers accidentally not accounting for unintuitive edge cases. Often, such exceptions surface during program execution as run-time errors or unintended side-effects. Depending on the exact condition, a program may run for a long time before the error occurs and the program crashes.
This thesis defines type systems that can detect and avoid such run-time errors based on schema languages available for the Semantic Web. In particular, this thesis uses the Web Ontology Language (OWL) and its theoretic underpinnings, i.e., description logics, as well as the Shapes Constraint Language (SHACL) to define type systems that provide type-safe data access to semantic data graphs. Providing a safe type system is an established methodology for proving the absence of run-time errors in programs without requiring execution. Both schema languages are based on possible world semantics but differ in the treatment of incomplete knowledge. While OWL allows for modelling incomplete knowledge through an open-world semantics, SHACL relies on a fixed domain and closed-world semantics. We provide the formal underpinnings for type systems based on each of the two schema languages. In particular, we base our notion of types on sets of values which allows us to specify a subtype relation based on subset semantics. In case of description logics, subsumption is a routine problem. For
the type system based on SHACL, we are able to translate it into a description
logic subsumption problem.
In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Echtzeitvisualisierung von
OpenVDB-Dateien untersucht. Die Grundlagen von OpenVDB, dessen
Möglichkeiten, und NanoVDB, der GPU-Schnittstelle, werden erforscht.
Es wird ein System entwickelt, welches PNanoVDB, die Grafik-APIPortierung
von OpenVDB, verwendet. Außerdem werden Techniken
zur Verbesserung und Beschleunigung eines Einzelstrahlansatzes zur
Strahlenverfolgung getestet und angepasst. Um eine Echtzeitfähigkeit
zu realisieren, werden zwei Einzelstreuungsansätze implementiert, von
denen einer ausgewählt, weiter untersucht und optimiert wird.
Dies ermöglicht potenziellen Nutzern eine direkte Rückmeldung über
ihre Anpassungen zu erhalten, sowie die Möglichkeit, alle Parameter zu
ändern, um einen freien Gestaltungsprozess zu gewährleisten.
Neben dem visuellen Rendering werden auch entsprechende Benchmarks
gesammelt, um verschiedene Verbesserungsansätze zu vergleichen und
deren Relevanz zu beweisen. Um eine optimale Nutzung zu erreichen,
wird auf die Rendering-Zeiten und den Speicherverbrauch auf der GPU
geachtet. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Integrierbarkeit und
Erweiterbarkeit des Programms gelegt, um eine einfache Integration in
einen bestehenden Echtzeit-Renderer wie U-Render zu ermöglichen.
Soziale Netzwerke sind allgegenwärtige Strukturen, die wir jeden Tag generieren und bereichern, während wir uns über Plattformen der sozialen Medien, E-Mails und jede andere Art von Interaktion mit Menschen verbinden. Während diese Strukturen für uns nicht greifbar sind, sind sie sehr wichtige Informationsträger. Zum Beispiel kann die politische Neigung unserer Freunde ein Näherungswert sein, um unsere eigenen politischen Präferenzen zu identifizieren. Gleichermaßen
kann die Kreditwürdigkeit unserer Freunde entscheidend bei der Gewährung oder Ablehnung unserer eigenen Kredite sein. Diese Erklärungskraft wird bei der Gesetzgebung, bei Unternehmensentscheidungen und in der Forschung genutzt, da sie maschinellen Lerntechniken hilft, genaue Vorhersagen zu treffen. Diese Verallgemeinerungen kommen jedoch häufig nur der Mehrheit der Menschen zugute, welche die allgemeine Struktur des Netzwerks prägen, und benachteiligen unterrepräsentierte Gruppen, indem sie ihre Mittel und Möglichkeiten begrenzen. Daher ist es wichtig zuerst zu verstehen, wie sich soziale Netzwerke bilden, um dann zu überprüfen, inwieweit ihre Mechanismen der Kantenbildung dazu beitragen, soziale Ungleichheiten in Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstärken.
Zu diesem Zweck schlage ich im ersten Teil dieser Arbeit HopRank und Janus vor, zwei Methoden um die Mechanismen der Kantenbildung in realen ungerichteten sozialen Netzwerken zu charakterisieren. HopRank ist ein Modell der Daten-Hamsterei in Netzwerken. Sein Schlüsselkonzept ist ein gezinkter zufälliger Wanderer, der auf Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen K-Hop-Nachbarschaften basiert. Janus ist ein Bayessches Rahmenwerk, mit dem wir plausible Hypothesen der Kantenbildung in Fällen identifizieren und bewerten können, in denen Knoten zusätzliche Daten enthalten. Im zweiten Teil dieser Arbeit untersuche ich die Auswirkungen dieser Mechanismen - welche die Kantenbildung in sozialen Netzwerken erklären - auf das maschinelle Lernen. Insbesondere untersuche ich den Einfluss von Homophilie, bevorzugter Bindung, Kantendichte, Anteil von Minderheiten und der Richtung von Verbindungen sowohl auf Leistung als auch auf systematische Fehler von kollektiver Klassifizierung und auf die Sichtbarkeit von Minderheiten in Top-K-Rängen. Meine Ergebnisse zeigen eine starke Korrelation zwischen der Netzwerkstruktur und den Ergebnissen des maschinellen Lernens. Dies legt nahe, dass die systematische Diskriminierung spezieller Personen: (i) durch den Netzwerktyp vorweggenommen und (ii) durch strategisches Verbinden im Netzwerk verhindert werden kann.
Semantic-Web-Technologien haben sich als Schlüssel für die Integration verteilter und heterogener Datenquellen im Web erwiesen, da sie die Möglichkeit bieten, typisierte Verknüpfungen zwischen Ressourcen auf dynamische Weise und nach den Prinzipien von sogenannten Dataspaces zu definieren. Die weit verbreitete Einführung dieser Technologien in den letzten Jahren führte zu einer großen Menge und Vielfalt von Datensätzen, die als maschinenlesbare RDF-Daten veröffentlicht wurden und nach ihrer Verknüpfung das sogenannte Web of Data bilden. Angesichts des großen Datenumfangs werden diese Verknüpfungen normalerweise durch Berechnungsmethoden generiert, den Inhalt von RDF-Datensätzen analysieren und die Entitäten und Schemaelemente identifizieren, die über die Verknüpfungen verbunden werden sollen. Analog zu jeder anderen Art von Daten müssen Links die Kriterien für Daten hoher Qualität erfüllen (z. B. syntaktisch und semantisch genau, konsistent, aktuell), um wirklich nützlich und leicht zu konsumieren zu sein. Trotz der Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist die menschliche Intelligenz für die Suche nach qualitativ hochwertigen Verbindungen nach wie vor von entscheidender Bedeutung: Menschen können Algorithmen trainieren, die Ausgabe von Algorithmen in Bezug auf die Leistung validieren, und auch die resultierenden Links erweitern. Allerdings sind Menschen – insbesondere erfahrene Menschen – nur begrenzt verfügbar. Daher kann die Ausweitung der Datenqualitätsmanagementprozesse von Dateneigentümern/-verlegern auf ein breiteres Publikum den Lebenszyklus des Datenqualitätsmanagements erheblich verbessern.
Die jüngsten Fortschritte bei Human Computation und bei Peer-Production-Technologien eröffneten neue Wege für Techniken zur Verwaltung von Mensch-Maschine-Daten, die es ermöglichten, Nicht-Experten in bestimmte Aufgaben einzubeziehen und Methoden für kooperative Ansätze bereitzustellen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsarbeiten nutzen solche Technologien und untersuchen Mensch-Maschine-Methoden, die das Management der Verbindungsqualität im Semantic Web erleichtern sollen. Zunächst wird unter Berücksichtigung der Dimension der Verbindungsgenauigkeit eine Crowdsourcing Methode zur Ontology Alignment vorgestellt. Diese Methode, die auch auf Entitäten anwendbar ist, wird als Ergänzung zu automatischen Ontology Alignment implementiert. Zweitens werden neuartige Maßnahmen zur Dimension des Informationsgewinns eingeführt, die durch die Verknüpfungen erleichtert werden. Diese entropiezentrierten Maßnahmen liefern Datenmanagern Informationen darüber, inwieweit die Entitäten im verknüpften Datensatz Informationen in Bezug auf Entitätsbeschreibung, Konnektivität und Schemaheterogenität erhalten. Drittens wenden wir Wikidata - den erfolgreichsten Fall eines verknüpften Datensatzes, der von einer Gemeinschaft von Menschen und Bots kuratiert, verknüpft und verwaltet wird - als Fallstudie an und wenden deskriptive und prädiktive Data Mining-Techniken an, um die Ungleichheit der Teilnahme und den Nutzerschwung zu untersuchen. Unsere Ergebnisse und Methoden können Community-Managern helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, wann/wie mit Maßnahmen zur Nutzerbindung eingegriffen werden soll. Zuletzt wird eine Ontologie zur Modellierung der Geschichte der Crowd-Beiträge auf verschiedenen Marktplätzen vorgestellt. Während der Bereich des Mensch-Maschine-Datenmanagements komplexe soziale und technische Herausforderungen mit sich bringt, zielen die Beiträge dieser Arbeit darauf ab, zur Entwicklung dieses noch aufstrebenden Bereichs beizutragen.
Softwaresprachen und Technologien zu verstehen, die bei der Entwicklung einer Software verwendet werden, ist eine alltägliche Herausforderung für Software Engineers. Textbasierte Dokumentationen und Codebeispiele sind typische Hilfsmittel, die zu einem besseren Verständnis führen sollen. In dieser Dissertation werden verschiedene Forschungsansätze beschrieben, wie existierende Textpassagen und Codebeispiele identifiziert und miteinander verbunden werden können. Die Entdeckung solcher bereits existierender Ressourcen soll dabei helfen Softwaresprachen und Technologien auf einem konzeptionellen Level zu verstehen und zu vergleichen. Die Forschungsbeiträge fokussieren sich auf die folgenden Fragen, die später präzisiert werden. Welche existierenden Ressourcen lassen sich systematisch identifizieren, um strukturiertes Wissen zu extrahieren? Wie lassen sich die Ressourcen extrahieren? Welches Vokabular wird bereits in der Literatur verwendet, um konzeptionelles Wissen zur Struktur und Verwendung einer Software auszudrücken? Wie lassen sich Beiträge auf Wikipedia wiederverwenden? Wie können Codebeispiele zur Verwendung von ausgewählten Technologien auf GitHub gefunden werden? Wie kann ein Modell, welches Technologieverwendung repräsentiert, reproduzierbar konstruiert werden? Zur Beantwortung der Forschungsfragen werden qualitative Forschungsmethoden verwendet, wie zum Beispiel Literaturstudien. Des Weiteren werden Methoden entwickelt und
evaluiert, um relevante Artikel auf Wikipedia, relevante Textpassagen in der Literatur und Codebeispiele auf GitHub zu verlinken. Die theoretischen Beiträge werden in Fallstudien evaluiert. Die folgenden wissenschaftlichen Beiträge werden dabei erzielt: i.) Eine Referenzsemantik zur Formalisierung von Typen und Relationen in einer sprachfokussierten Beschreibung von Software; ii.) Ein Korpus bestehend aus Wikipedia Artikeln zu einzelnen Softwaresprachen; iii) Ein Katalog mit textuell beschriebenen Verwendungsmustern einer Technologie zusammen mit Messergebnissen zu deren Frequenz auf GitHub; iv.) Technologiemodelle, welche sowohl mit verschiedenen existierenden Codebeispielen als auch mit Textpassagen verknüpft sind.
On the recognition of human activities and the evaluation of its imitation by robotic systems
(2023)
This thesis addresses the problem of action recognition through the analysis of human motion and the benchmarking of its imitation by robotic systems.
For our action recognition related approaches, we focus on presenting approaches that generalize well across different sensor modalities. We transform multivariate signal streams from various sensors to a common image representation. The action recognition problem on sequential multivariate signal streams can then be reduced to an image classification task for which we utilize recent advances in machine learning. We demonstrate the broad applicability of our approaches formulated as a supervised classification task for action recognition, a semi-supervised classification task for one-shot action recognition, modality fusion and temporal action segmentation.
For action classification, we use an EfficientNet Convolutional Neural Network (CNN) model to classify the image representations of various data modalities. Further, we present approaches for filtering and the fusion of various modalities on a representation level. We extend the approach to be applicable for semi-supervised classification and train a metric-learning model that encodes action similarity. During training, the encoder optimizes the distances in embedding space for self-, positive- and negative-pair similarities. The resulting encoder allows estimating action similarity by calculating distances in embedding space. At training time, no action classes from the test set are used.
Graph Convolutional Network (GCN) generalized the concept of CNNs to non-Euclidean data structures and showed great success for action recognition directly operating on spatio-temporal sequences like skeleton sequences. GCNs have recently shown state-of-the-art performance for skeleton-based action recognition but are currently widely neglected as the foundation for the fusion of various sensor modalities. We propose incorporating additional modalities, like inertial measurements or RGB features, into a skeleton-graph, by proposing fusion on two different dimensionality levels. On a channel dimension, modalities are fused by introducing additional node attributes. On a spatial dimension, additional nodes are incorporated into the skeleton-graph.
Transformer models showed excellent performance in the analysis of sequential data. We formulate the temporal action segmentation task as an object detection task and use a detection transformer model on our proposed motion image representations. Experiments for our action recognition related approaches are executed on large-scale publicly available datasets. Our approaches for action recognition for various modalities, action recognition by fusion of various modalities, and one-shot action recognition demonstrate state-of-the-art results on some datasets.
Finally, we present a hybrid imitation learning benchmark. The benchmark consists of a dataset, metrics, and a simulator integration. The dataset contains RGB-D image sequences of humans performing movements and executing manipulation tasks, as well as the corresponding ground truth. The RGB-D camera is calibrated against a motion-capturing system, and the resulting sequences serve as input for imitation learning approaches. The resulting policy is then executed in the simulated environment on different robots. We propose two metrics to assess the quality of the imitation. The trajectory metric gives insights into how close the execution was to the demonstration. The effect metric describes how close the final state was reached according to the demonstration. The Simitate benchmark can improve the comparability of imitation learning approaches.
Leichte Sprache (LS) ist eine vereinfachte Varietät des Deutschen in der barrierefreie Texte für ein breites Spektrum von Menschen, einschließlich gering literalisierten Personen mit Lernschwierigkeiten, geistigen oder entwicklungsbedingten Behinderungen (IDD) und/oder komplexen Kommunikationsbedürfnissen (CCN), bereitgestellt werden. LS-Autor*innen sind i.d.R. der deutschen Standardsprache mächtig und gehören nicht der genannten Personengruppe an. Unser Ziel ist es, diese zu befähigen, selbst am schriftlichen Diskurs teilzunehmen. Hierfür bedarf es eines speziellen Schreibsystems, dessen linguistische Unterstützung und softwareergonomische Gestaltung den spezifischen Bedürfnissen der Zielgruppe gerecht wird. EasyTalk ist ein System basierend auf computerlinguistischer Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für assistives Schreiben in einer erweiterten Variante von LS (ELS). Es stellt den Nutzenden ein personalisierbares Vokabular mit individualisierbaren Kommunikationssymbolen zur Verfügung und unterstützt sie entsprechend ihres persönlichen Fähigkeitslevels durch interaktive Benutzerführung beim Schreiben. Intuitive Formulierungen für linguistische Entscheidungen minimieren das erforderliche grammatikalische Wissen für die Erstellung korrekter und kohärenter komplexer Inhalte. Einfache Dialoge kommunizieren mit einem natürlichsprachlichen Paraphrasengenerator, der kontextsensitiv Vorschläge für Satzkomponenten und korrekt flektierte Wortformen bereitstellt. Außerdem regt EasyTalk die Nutzer*innen an, Textelemente hinzuzufügen, welche die Verständlichkeit des Textes für dessen Leserschaft fördern (z.B. Zeit- und Ortsangaben) und die Textkohärenz verbessern (z.B. explizite Diskurskonnektoren). Um das System auf die Bedürfnisse der Zielgruppe zuzuschneiden, folgte die Entwicklung von EasyTalk den Grundsätzen der menschzentrierten Gestaltung (UCD). Entsprechend wurde das System in iterativen Entwicklungszyklen ausgereift, kombiniert mit gezielten Evaluierungen bestimmter Aspekte durch Gruppen von Expert*innen aus den Bereichen CCN, LS und IT sowie L2-Lernende der deutschen Sprache. Eine Fallstudie, in welcher Mitglieder der Zielgruppe das freie Schreiben mit dem System testeten, bestätigte, dass Erwachsene mit geringen Lese-, Schreib- und Computerfähigkeiten mit IDD und/oder CCN mit EasyTalk eigene persönliche Texte in ELS verfassen können. Das positive Feedback aller Tests inspiriert Langzeitstudien mit EasyTalk und die Weiterentwicklung des prototypischen Systems, wie z.B. die Implementierung einer s.g. Schreibwerkstatt.