004 Datenverarbeitung; Informatik
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Diese Arbeit liegt im Themenbereich der benutzerfreundlichen Gestaltung von Applikationen (Apps) auf mobilen Endgeräten, einem Teilgebiet der Software-Ergonomie. Dabei werden zwei Anwendungen im Rahmen einer Nutzungsevaluierung untersucht, mit dem Ziel, herauszufinden, wie eine Hilfestellung auf einem mobilen Endgerät aussehen sollte. Bei der Untersuchung wird insbesondere auf die Frage eingegangen, welche Art von Gesten zur Steuerung der Hilfefunktionen auf einem mobilen Endgerät geeignet ist. Die Studie zeigt, dass die Probanden/-innen sich eine angepasste Hilfestellung wünschen, jedoch eine umfangreiche Hilfebeschreibungen ablehnen, da sie schnell überfordert sind.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Evaluierung eines Konzepts zur neuartigen Interaktion mit ubiquitären, also allgegenwärtigen, User-Interfaces. Für die Durchführung der Evaluierung dieses Interaktionskonzeptes wurde darüber hinaus eine prototypische Umsetzung einer Augmented Reality-Anwendung mit Hilfe einer bestehenden Head-Mounted-Display-Lösung und einem Android-Smartphone realisiert.
Zudem wurde im Rahmen dieser Arbeit ein konkreter Anwendungsfall für diesen Prototyp " das Navigieren durch einen Stadtteil mittels elektronischer Übersichtskarte " entwickelt und als lauffähige Anwendung implementiert, um die Qualität des Interaktionskonzeptes evaluieren zu können. Auf Grundlage dessen wurden sodann wesentliche Forschungserkenntnisse gewonnen.
In dieser Studienarbeit sollen verschiedene Routing-Lookup Algorithmen aufgelistet und verglichen werden, mit denen eine Routing-Tabelle erstellt und angepasst werden kann. Dazu werden hier nur dynamische Verfahren in Betracht gezogen. Allgemein wird die Funktionsweise einer Routing-Tabelle erklärt und drei Verfahren bzw. Algorithmen analysiert und bewertet. Die Algorithmen werden anhand von Beispielen erläutert und in einem abschließenden Kapitel gegenüber gestellt. Dabei werden die Vor- und Nachteile der einzelnen Verfahren aufgelistet.
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.
Die Bedeutung von Social Software (SSW) nimmt nicht nur im Privatleben vieler Menschen zu. Auch Unternehmen haben mittlerweile die Potentiale dieser Systeme erkannt und setzen vermehrt auf Web 2.0 Technologien basierende Systeme im Unternehmenskontext ein. So brachte eine Studie der Association for Information and Image Management (AIIM) im Jahr 2009 hervor, dass über 50 % der Befragten Enterprise 2.0 (E2.0), d.h. der Einsatz von SSW im Unternehmen, als kritischen Faktor des Unternehmenserfolges ansahen. Auch durch diesen Trend mit verursacht stieg, laut einer Studie des Beratungsunternehmens IDC, die Menge an digital verfügbaren Informationen innerhalb einer Zeitspanne von fünf Jahren (2006-2011) um den Faktor zehn. Wo früher galt, "Je mehr Information, desto besser.", bereitet heute das Managen dieser schieren Flut an Informationen vielen Unternehmen Probleme (bspw. in Bezug auf die Auffindbarkeit von Informationen). SSW bietet mit neuen Funktionen, wie Social Bookmarking, Wikis oder Tags, das Potential, Informationen durch Nutzerbeteiligung besser zu strukturieren und zu organisieren. In der vorliegenden Arbeit wird am Beispiel der Forschungsgruppe für Betriebliche Anwendungssysteme (FG BAS) gezeigt, wie man vorhandene Informationsstrukturen erfassen, analysieren und darauf basierend Empfehlungen für den Einsatz von SSW herleiten kann. Den Rahmen für dieses Vorgehen bildet ein von Henczel (2000) entwickeltes Modell zur Durchführung eines Information Audits. Hervorzuhebende Ergebnisse der Arbeit stellen zum Einen das Erfassungsmodell für Informationen und Prozesse dar (Informationsmatrix) und zum Anderen das Visualisierungsmodell der erfassten Daten.
Augmented Reality erfreut sich wachsender Beliebtheit. Zusatzinformationen in HMDs, Windschutzscheiben oder im Kamerabild des Smartphones oder Tablets sind hier die nennenswertesten Anwendungsfälle. Um eine Einblendung korrekt anzuzeigen, ist es notwendig die Position und Orientierung (Pose) der Kamera im Raum zu erfassen. Dies geschieht zurzeit hauptsächlich unter Zuhilfenahme von Markern. Dabei werden vordefinierte Marker im Raum positioniert und das System angelernt, wie es diese zu interpretieren hat. Der nächste Schritt ist es ohne Marker auszukommen. Hierbei wird von dem markerlosen Tracking gesprochen. Anstelle von künstlichen Markern werden natürliche Objekte der realen Umgebung als Referenzpunkte genutzt, um die Kamerapose zu bestimmen. Dadurch lässt sich dieses Verfahren flexibel und dynamisch einsetzen. Es wird zwar auf die Zuhilfenahme von Markern verzichtet, aber ein größeres Vorwissen über die Szenerie ist notwendig. Dies wird über technische Maßnahmen realisiert und/oder durch Interaktion des Benutzers. Beides ist nicht komfortabel oder effizient in der Verwendung eines solchen Systems und ist ein Grund dafür, warum markerloses 3D-Tracking nach wie vor ein Forschungsbereich ist.
An diesem Punkt setzt diese Arbeit an. Es wird ein Ansatz vorgeschlagen, der lediglich eine Menge von 2D-Feature und eine Menge von 3D-Feature eines Objekts benötigt, um die initiale Pose zu finden. Es sind keine weiteren technischen Hilfen notwendig und auch auf die Interaktion mit dem Benutzer wird verzichtet. Die 2D-Feature, wie auch die 3D-Feature, können auf beliebige Art gewonnen werden.
Die Idee ist es, diese zwei Mengen mit sechs Korrespondenzen zu verbinden. Anhand dieser Korrespondenzen kann eine Pose geschätzt werden. Mit der erhaltenen Pose kann jedes 3D-Feature auf Bildkoordinaten abgebildet werden, wodurch sich die geschätzte Pose bewerten lässt. Dabei wird der Abstand zwischen abgebildetem 3D-Feature und seinem zugehörigen 2D-Feature gemessen. Jede Korrespondenz wird so bewertet und die Ergebnisse aufsummiert. Je niedriger die Summe, desto besser ist die Pose. Es hat sich gezeigt, dass ein Wert von zehn Pixeln bereits ausreichend ist, um eine Pose als richtig zu bewerten.
Da es sehr viele Möglichkeiten gibt, diese sechs Korrespondenzen zwischen beiden Mengen aufzubauen, muss dieses Verfahren optimiert werden. Dies geschieht mit einem genetischen Algorithmus. In dem Testszenario arbeitet das fertige System sehr zuverlässig. Es wird eine Trefferquote von ca. 90%, bei einer Laufzeit von ungefähr zwölf Minuten, erreicht. Ohne Optimierung kann das Finden der initialen Pose schnell mehrere Jahre dauern.
Die vorliegende Arbeit behandelt die Entwicklung einer Simulationsumgebung zur Darstellung von Objekten im Weltraum und ihrer gravitativen Wechselwirkung zu einander.
Vorab werden in Kapitel 1 Motivation und Zielsetzung der Arbeit erläutert, des Weiteren werden die verwendeten Werkzeuge benannt. Die nötigen astronomischen Grundlagen werden in Form von Begriffserklärungen und der Vorstellung der dieser Arbeit zugrunde liegenden physikalischen Gesetze in Kapitel 2 beschrieben.
Kapitel 3 befasst sich mit dem Aufbau der einzelnen Klassen. Hier wird insbesondere auf die Berechnung der Positionen und Geschwindigkeiten der simulierten Himmelskörper und den Aufbau und die Funktionsweise der verwendeten Elemente der Graphikengine Ogre3D eingegangen.
Im Kapitel 4 wird der Einsatz des Werkzeugs 3ds Max zur Erstellung der Geometrieobjekte und Materialien erläutert.
Abschließend wird in Kapitel 5 ein Fazit gezogen und mögliche zukünftige Erweiterungen erwogen.
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.
Die folgende Arbeit analysiert die Funktionsweise und Programmiermöglichkeiten von Compute Shadern. Dafür wird zunächst in Kapitel 2 eine Einführung in Compute Shader gegeben, in der gezeigt wird, wie diese funktionieren und wie sie programmiert werden können. Zusätzlich wird das Zusammenspiel von Compute Shadern und OpenGL 4.3 anhand zweier einführender Beispiele gezeigt. Kapitel 3 beschreibt dann eine N-Körper Simulation, welche implementiert wurde um die Rechenleistung von Compute Shadern und den Einsatz von gemeinsamen Speicher zu zeigen. Danach wird in Kapitel 4 gezeigt, inwiefern sich Compute Shader für physikalische Simulationen eignen und wo Probleme auftauchen können. In Kapitel 5 wird ein eigens konzipierter und entwickelter Algorithmus zur Erkennung von Linien in Bildern beschrieben und anschließend mit der Hough Transformation verglichen. Zuletzt wird in Kapitel 6 ein abschließendes Fazit gezogen.