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Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermöglichen, muss ein Roboter zunächst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hände mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen über mögliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkörpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen überprüft und somit gültige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkörpers in verschiedenen Posen detektiert. Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusätzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Körper, die Positionen der Hände der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nächsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.
Data Mining im Fußball
(2014)
Data Mining ist die Anwendung verschiedener Verfahren, um nützliches Wissen automatisch aus einer großen Menge von Daten zu extrahieren. Im Fußball werden seit der Saison 2011/2012 umfangreiche Daten der Spiele der 1. und 2. Bundesliga aufgenommen und gespeichert. Hierbei werden bis zu 2000 Ereignisse pro Spiel aufgenommen.
Es stellt sich die Frage, ob Fußballvereine mithilfe von Data Mining nützliches Wissen aus diesen umfangreichen Daten extrahieren können.
In der vorliegenden Arbeit wird Data Mining auf die Daten der 1. Fußballbundesliga angewendet, um den Wert bzw. die Wichtigkeit einzelner Fußballspieler für ihren Verein zu quantifizieren. Hierzu wird der derzeitige Stand der Forschung sowie die zur Verfügung stehenden Daten beschrieben. Im Weiteren werden die Klassifikation, die Regressionsanalyse sowie das Clustering auf die vorhandenen Daten angewendet. Hierbei wird auf Qualitätsmerkmale von Spielern, wie die Nominierung eines Spielers für die Nationalmannschaft oder die Note, welche Spieler für ihre Leistungen in Spielen erhalten eingegangen. Außerdem werden die Spielweisen der zur Verfügung stehenden Spieler betrachtet und die Möglichkeit der Vorhersage einer Saison mithilfe von Data Mining überprüft. Der Wert einzelner Spieler wird mithilfe der Regressionsanalyse sowie einer Kombination aus Cluster- und Regressionsanalyse ermittelt.
Obwohl nicht in allen Anwendungen ausreichende Ergebnisse erzielt werden können zeigt sich, dass Data Mining sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten im Fußball bietet. Der Wert einzelner Spieler kann mithilfe der zwei Ansätze gemessen werden und bietet eine einfache Visualisierung der Wichtigkeit eines Spielers für seinen Verein.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist, dass der Roboter Lisa komplexe Befehle verarbeiten und Information aus einem Kommando extrahieren kann, die benötigt werden, um eine komplexe Aufgabe als eine Sequenz von kleineren Aufgaben auszuführen. Um dieses Ziel zu erreichen wird das Bild, das Lisa von ihrer Umgebung hat, mit semantischen Informationen angereichert. Diese Informationen werden in ihre Karte eingefügt werden. Es wird angenommen, dass der komplexe Befehl bereits geparst worden ist. Deshalb ist die Verarbeitung des Inputs, um daraus einen geparsten Befehl zu erstellen, kein Teil dieser Masterarbeit. Die Karten, die Lisa aufbaut, werden mit semantischen Anmerkungen annotiert. Zu diesen Anmerkungen gehört jede Art von Informationen, die nützlich zur Ausführung allgemeiner Aufgaben sein könnte. Das kann zumBeispiel eine hierarchische Klassifizierungen von Orten, Objekten und Flächen sein. Die Abarbeitung des Befehls mit den zugehörigen Informationen über die Umgebung wird eine Sequenz von Aufgaben auslösen. Diese Aufgaben sind die bereits implementierten Fähigkeiten von Lisa, wie zum Beispiel Objekterkennung oder Navigation. Das Ziel dieser Masterarbeit ist aber nicht nur, die vorhandenen Aufgaben zu nutzen, sondern auch das Hinzufügen von neuen Aufgaben zu erleichtern.
Diese Masterarbeit hat das Ziel, die Frage zu klären, wie man Stakeholder an einem Projekt beteiligen kann. Es werden Methoden diskutiert, wie man die relevanten Stakeholder aus der Fülle der Anspruchsgruppen auswählt und wie man diese Stakeholder in den Beteiligungsprozess einbindet. Der Beteiligungsprozess sieht neben klassischen Beteiligungsmethoden wie Workshops vor allem moderne Web 2.0 Methoden vor.
Ziel dieser Ausarbeitung ist es, das Wippe-Experiment gemäß dem Aufbau innerhalb der AG Echtzeitsysteme unter Leitung von Professor Dr. Dieter Zöbel mithilfe eines LEGO Mindstorms NXT Education-Bausatzes funktionsfähig nachzubauen und das Vorgehen zu dokumentieren. Der dabei entstehende Programmcode soll didaktisch aufbereitet und eine Bauanleitung zur Verfügung gestellt werden. Dies soll gewährleisten, dass Schülerinnen und Schüler auch ohne direkten Zugang zu einer Hochschule oder ähnlichem Institut den Versuchsaufbau Wippe möglichst unkompliziert im Klassenraum erleben können.
ERP market analysis
(2013)
Der aktuelle ERP Markt wird dominiert von den fünf größten Anbietern SAP, Oracle, Microsoft, Infor und Sage. Da der Markt und die angebotenen Lösungen vielfältig sind, bedarf es einer fundierten Analyse der Systeme. Die Arbeit beleuchtet dabei anhand ausgesuchter Literatur und Kennzahlen der verschiedenen Unternehmen die theoretische Seite der angebotenen Lösungen der fünf großen ERP Anbieter. Daneben wird die Nutzung der Systeme in der Praxis anhand der Befragung von sechs Anwendern analysiert und die Systeme miteinander verglichen.
Ziel der Arbeit ist es, dass die Forschungsfragen beantwortet werden und dass es bezogen auf die Systeme dem Leser der Arbeit ersichtlich wird, welches ERP System für welche Unternehmensbranche und Unternehmensgröße am besten geeignet ist.
Des Weiteren gibt die Arbeit Aufschluss darüber, welche Trends für ERP Systeme für die Zukunft zu erwarten sind und welche Herausforderungen sich dadurch für die Unternehmen stellen.
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.
Durch die Verbreitung von Smartphones und der damit einhergehenden, erhöhten Aufmerksamkeit für Augmented Reality Anwendungen, ist es spannend einen wirklichen Mehrwert durch eine solche Anwendung zu generieren. Es ist wichtig, die Grundfunktionen eines Computers mit den möglichen Vorteilen einer AR-Anwendung zu einer hilfreichen App zu verbinden. Es muss die Rechenkraft eines Computers mit hilfreichen, virtuellen Informationen in der realen Welt sinnvoll angereichert werden. Wichtig ist zudem, dass eine einfache Bedienung und schneller Umgang mit einer solchen Anwendung gewährleistet sein.
Ein Poker-Assistent kann all diese Stärken des Computers und einer AR-Anwendung einsetzen. Die schwierige Wahrscheinlichkeitsberechnung von Gewinnchancen sowie die schnelle automatisierte Kartenerfassung sollen hierbei im Vordergrund stehen.
AR-Anwendungen auf Smartphones bilden den Grundstein für ein zukünftiges AR-bestimmtes Leben. In diesem Kontext soll eine der Kernfragen dieser Masterarbeit die Frage nach dem wirklichen Mehrwert für Nutzer dieser App im Vergleich zu nicht unterstützten Spielern sein. Wobei auch geklärt werden soll, ob dieses Anwendungsbeispiel eine sinnvolle AR-Unterstützung benötigt und wie, im Hinblick auf die Zukunft und zukünftige Technologien, eine sinnvolle AR-Unterstützung aussehen sollte.
Neben den theoretischen Grundkonzepten der automatisierten Fließtextanalyse, die das Fundament dieser Arbeit bilden, soll ein Überblick in den derzeitigen Forschungsstand bei der Analyse von Twitter-Nachrichten gegeben werden. Hierzu werden verschiedene Forschungsergebnisse der, derzeit verfügbaren wissenschaftlichen Literatur erläutert, miteinander verglichen und kritisch hinterfragt. Deren Ergebnisse und Vorgehensweisen sollen in unsere eigene Forschung mit eingehen, soweit sie sinnvoll erscheinen. Ziel ist es hierbei, den derzeitigen Forschungsstand möglichst gut zu nutzen.
Ein weiteres Ziel ist es, dem Leser einen Überblick über verschiedene maschinelle Datenanalysemethoden zur Erkennung von Meinungen zu geben. Dies ist notwendig, um die Bedeutung der im späteren Verlauf der Arbeit eingesetzten Analysemethoden in ihrem wissenschaftlichen Kontext besser verstehen zu können. Da diese Methoden auf verschiedene Arten durchgeführt werden können, werden verschiedene Analysemethoden vorgestellt und miteinander verglichen. Hierdurch soll die Machbarkeit der folgenden Meinungsauswertung bewiesen werden. Um eine hinreichende Genauigkeit bei der folgenden Untersuchung zu gewährleisten, wird auf ein bereits bestehendes und evaluiertes Framework zurückgegriffen. Dieses ist als API 1 verfügbar und wird daher zusätzlich behandelt. Der Kern Inhalt dieser Arbeit wird sich der Analyse von Twitternachrichten mit den Methoden des Opinion Mining widmen.
Es soll untersucht werden, ob sich Korrelationen zwischen der Meinungsausprägung von Twitternachrichten und dem Börsenkurs eines Unternehmens finden lassen. Es soll dabei die Stimmungslage der Firma Google Inc. über einen Zeitraum von einem Monat untersucht und die dadurch gefunden Erkenntnisse mit dem Börsenkurs des Unternehmens verglichen werden. Ziel ist es, die Erkenntnisse von (Sprenger & Welpe, 2010) und (Taytal & Komaragiri, 2009) auf diesem Gebiet zu überprüfen und weitere Fragestellungen zu beantworten.
Der Bereich der Annotation von digitalen Medien ist umfassend erforscht. Es gibt viele verschiedene innovative Ideen Annotationsprozesse zu gestalten. Den wahrscheinlich größten Anteil an verwandten Arbeiten hat die semiautomatische Annotation. Eine Eigenschaft aber ist allen Arbeiten gemein: Keine dieser Arbeiten untersucht, wie man ein Interface für einen Annotationsprozess optimieren kann, um den Nutzer zu unterstützen und folglich zufriedener zu machen. Die hier vorliegende Arbeit versucht im Rahmen einer Benutzerstudie die Usability Eigenschaften von verschiedenen Interface Varianten zu vergleichen, um anschließend Aussagen darüber machen zu können, welche Funktionen ein Annotationsinterface haben sollte und darf, um eben genau diese betreffenden Anforderungen zu erfüllen. Hierzu wurden verschiedene Ideen für Interfaces gesammelt, im Rahmen einer Diskussionsrunde mit Experten erörtert und letztendlich basierend auf den verbliebenen Ideen Variablen festgelegt, mit deren Kombination untereinander verschiedene Interfaces entstanden sind. Im Rahmen dieser Nutzerstudie konnte die Tendenz festgestellt werden, dass eine Autocompletion Funktion und Tag-Vorschläge während der Annotation hilfreich für den Nutzer sind. Außerdem konnte festgestellt werden, dass eine farbige Kennzeichnungen von Tag-Typen nicht störend auf den Nutzer wirken, sondern sich Ansätze in Richtung hilfreich erwiesen. Ähnliche Tendenzen wurden für ein Layout mit nur 2 User Interface Elementen aus den Daten abgelesen. Des weiteren konnte mit Hilfe der Evaluation ein weiteres Beispiel dafür gefunden werden, dass es zum Teil erhebliche Unterschiede zwischen den Nutzern gibt, was intuitiv ist und was nicht. Für die Gestaltung von zukünftigen Annotationsinterfaces bedeuten die Erkenntnisse, dass weitere Nutzerstudien im Bereich der Annotationsinterfaces durchgeführt und bei der Gestaltung der Interfaces von klassischen Merkmalen, im Sinne der Nutzerzufriedenheit, abgewichen werden darf.