004 Datenverarbeitung; Informatik
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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%.
UML models and OWL ontologies constitute modeling approaches with different strength and weaknesses that make them appropriate for use of specifying different aspects of software systems. In particular, OWL ontologies are well suited to specify classes using an expressive logical language with highly flexible, dynamic and polymorphic class membership, while UML diagrams are much more suitable for specifying not only static models including classes and associations, but also dynamic behavior. Though MOF based metamodels and UML profiles for OWL have been proposed in the past, an integrated use of both modeling approaches in a coherent framework has been lacking so far. We present such a framework, TwoUse, for developing integrated models, comprising the benefits of UML models and OWL ontologies
Hybrid systems are the result of merging the two most commonly used models for dynamical systems, namely continuous dynamical systems defined by differential equations and discrete-event systems defined by automata. One can view hybrid systems as constrained systems, where the constraints describe the possible process flows, invariants within states, and transitions on the one hand, and to characterize certain parts of the state space (e.g. the set of initial states, or the set of unsafe states) on the other hand. Therefore, it is advantageous to use constraint logic programming (CLP) as an approach to model hybrid systems. In this paper, we provide CLP implementations, that model hybrid systems comprising several concurrent hybrid automata, whose size is only straight proportional to the size of the given system description. Furthermore, we allow different levels of abstraction by making use of hierarchies as in UML statecharts. In consequence, the CLP model can be used for analyzing and testing the absence or existence of (un)wanted behaviors in hybrid systems. Thus in summary, we get a procedure for the formal verification of hybrid systems by model checking, employing logic programming with constraints.
Die Entwicklung von Algorithmen im Sinne des Algorithm Engineering geschieht zyklisch. Der entworfene Algorithmus wird theoretisch analysiert und anschließend implementiert. Nach der praktischen Evaluierung wird der Entwurf anhand der gewonnenen Kenntnisse weiter entwickelt. Formale Verifffizierung der Implementation neben der praktischen Evaluierung kann den Entwicklungsprozess verbessern. Mit der Java Modeling Language (JML) und dem KeY tool stehen eine einfache Spezififfkationssprache und ein benutzerfreundliches, automatisiertes Verififfkationstool zur Verfügung. Diese Arbeit untersucht, inwieweit das KeY tool für die Verifffizierung von komplexeren Algorithmen geeignet ist und welche Rückmeldungen für Algorithmiker aus der Verififfkation gewonnen werden können.Die Untersuchung geschieht anhand von Dijkstras Algorithmus zur Berechnung von kürzesten Wegen in einem Graphen. Es sollen eine konkrete Implementation des Standard-Algorithmus und anschließend Implementationen weiterer Varianten verifffiziert werden. Dies ahmt den Entwicklungsprozess des Algorithmus nach, um in jeder Iteration nach möglichen Rückmeldungen zu suchen. Bei der Verifffizierung der konkreten Implementation merken wir, dass es nötig ist, zuerst eine abstraktere Implementation mit einfacheren Datenstrukturen zu verififfzieren. Mit den dort gewonnenen Kenntnissen können wir dann die Verifikation der konkreten Implementation fortführen. Auch die Varianten des Algorithmus können dank der vorangehenden Verififfkationen verifiziert werden. Die Komplexität von Dijkstras Algorithmus bereitet dem KeY tool einige Schwierigkeiten bezüglich der Performanz, weswegen wir während der Verifizierung die Automatisierung etwas reduzieren müssen. Auf der anderenrn Seite zeigt sich, dass sich aus der Verifffikation einige Rückmeldungen ableiten lassen.