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In Enhanced Reality Umgebungen nimmt der Betrachter die Umgebung und zusätzliche, in eine halbdurchsichtige Datenbrille eingeblendete Informationen wahr. Das Kalibrierungsproblem der Datenbrille ist die Aufgabe, die eingeblendete Information mit dem korrekten realen Hintergrund zur Deckung zu bringen. Heutige Datenbrillen sind vergleichsweise klobig und schwer, deshalb kommt es häufig zu leichtem Verrutschen der Brille. Wird dieses Verrutschen nicht in die Position der Einblendung in der Brille einbezogen, so passt die Einblendung nicht mehr zum realen Hintergrund. Dies wird in Abbildung 1.1 exemplarisch dargestellt. Nach initialer Kalibrierung der teildurchsichtigen Datenbrille auf das Auge des Betrachters soll deshalb bei relativer Lageveränderung der Datenbrille zum Auge (durch leichtes Verrutschen) eine Re-Kalibrierung in Echtzeit automatisch erfolgen. Eine automatische Re-Kalibrierung bei Verrutschen wird von uns erstmalig erforscht.
Ziel des Verbundprojektes 3D-RETISEG ist es, ein optimiertes echtzeitfähiges Soft- und Hardwarepaket zur 2D/3D-Segmentierung und Klassifizierung basierend auf hierarchischen Inselstrukturen, und zur schnellen Volumenvisualisierung sehr großer Volumendaten aus komprimierten Datensätzen zu entwickeln. Die Entwicklungen sollen in konkreten Anwendungsfällen der Forschung und der Wirtschaft als marktreifes Modul in das Softwarepaket VGStudioMax integriert werden. In der Medizin, speziell bei der Segmentierung von Volumendatensätzen, die durch unterschiedliche Tomographietechniken (z.B. CT und MRI) erzeugt werden, liefern zweidimensionale Verfahren häufig eine unzureichende Qualität aufgrund der anisotropen Berücksichtigung der Rauminformationen. Bisher entwickelte dreidimensionale Verfahren sind, neben der der schlechten Verfügbarkeit ihrer Implementierungen, häufig nur für bestimmte Fragestellungen dediziert und daher für andere Anwendungsfälle schlecht adaptierbar. Weiterhin benötigen Verfahren, die gute Ergebnisse liefern, meist eine hohe Laufzeit. Dies ist aber speziell in medizinischen Anwendungen von großem Nachteil, da hier die Qualität der Ergebnisse in letzter Instanz von einem Experten beurteilt wird. Damit das Ergebnis schnell zu benutzerdefinierten Optimierungen durch Veränderung der Verfahrensparameter zur Verfügung steht, sollte ein Verfahren nur sehr kurze Rechenzeiten benötigen. Weist ein Verfahren eine geringe Laufzeit auf, so kann es außerdem intra-operativ eingesetzt werden. Der hier im Projekt verwendete 3D-Color-Structure-Code verspricht, ein besseres und generisches Verfahren zu ermöglichen.
We present a non-linear camera pose estimator, which is able to handle a combined input of point and line feature correspondences. For three or more correspondences, the estimator works on any arbitrary number and choice of the feature type, which provides an estimation of the pose on a preferably small and flexible amount of 2D-3D correspondences. We also give an analysis of different minimization techniques, parametrizations of the pose data, and of error measurements between 2D and 3D data. These will be tested for the usage of point features, lines and the combination case. The result shows the most stable and fast working non-linear parameter set for pose estimation in model-based tracking.
The processing of data is often restricted by contractual and legal requirements for protecting privacy and IPRs. Policies provide means to control how and by whom data is processed. Conditions of policies may depend on the previous processing of the data. However, existing policy languages do not provide means to express such conditions. In this work we present a formal model and language allowing for specifying conditions based on the history of data processing. We base the model and language on XACML.
In dieser Arbeit wird ein Mehrbenutzer-Annotationssystem namens myAnnotations vorgestellt, das mit Hilfe von sogenannten "Shared In-situ Problem Solving" Annotationen auf beliebigen Webseiten kollaborative Lern- und Arbeitsszenarien unterstützt. Hierbei wird insbesondere auf die Einsatzmöglichkeiten von "Shared In-situ Problem Solving" Annotationen beim kollaborativen Bearbeiten eines Textes und bei kollaborativen Lernerfolgskontrollen eingegangen.
In dieser Arbeit wird ein Datenmodell für Shared Annotations vorgestellt. Basierend auf einem bereits existierenden Datenmodell für Annotationen, wird dieses erweitert um die Möglichkeit der Modellierung von Shared Annotations. Daraufhin werden Funktionen von Shared Annotations erläutert, die über das neue Annotationsmodell möglich sind.
Information systems research has started to use crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turks (MTurk) for scientific research, recently. In particular, MTurk provides a scalable, cheap work-force that can also be used as a pool of potential respondents for online survey research. In light of the increasing use of crowdsourcing platforms for survey research, the authors aim to contribute to the understanding of its appropriate usage. Therefore, they assess if samples drawn from MTurk deviate from those drawn via conventional online surveys (COS) in terms of answers in relation to relevant e-commerce variables and test the data in a nomological network for assessing differences in effects.
The authors compare responses from 138 MTurk workers with those of 150 German shoppers recruited via COS. The findings indicate, inter alia, that MTurk workers tend to exhibit more positive word-of mouth, perceived risk, customer orientation and commitment to the focal company. The authors discuss the study- results, point to limitations, and provide avenues for further research.
Social networking platforms as creativity fostering systems: research model and exploratory study
(2008)
Social networking platforms are enabling users to create their own content, share this content with anyone they invite and organize connections with existing or new online contacts. Within these electronic environments users voluntarily add comments on virtual boards, distribute their search results or add information about their expertise areas to their social networking profiles and thereby share it with acquaintances, friends and increasingly even with colleagues in the corporate world. As a result, it is most likely that the underlying knowledge sharing processes result in many new and creative ideas. The objective of our research therefore is to understand if and how social social networking platforms can enforce creativity. In addition, we look at how these processes could be embedded within the organizational structures that influence innovative knowledge sharing behavior. The basis for our research is a framework which focuses on the relations between intrinsic motivation, creativity and social networking platforms. First results of our empirical investigation of a social software platform called "StudiVZ.net" proved that our two propositions are valid.
The impact of innovation in order to secure a company- existence is increasing. Especially in the field of information and communication systems, modified conditions, reduced product life cycles (in some markets e.g. in the software market down to a few months), and increased competition force many companies to adapt their innovation speed. Long-term profit will just be obtained by those companies that will manage to consolidate or further to enlarge their competitive position with technological innovation. The increasing relevance of new developments requires a separate treatment of technological innovations and demands for a technology and innovation management. Not every innovation is thereby a result of a single, spontaneous idea. Many innovations evolve from the integration or combination of already existing technologies. Especially in markets with insignificant growing rates, this kind of innovation is quite important. The purpose of this article is a case-oriented identification of existing deficiencies within established recommendations for a strategic technology and innovation management and the discussion about the role of modularity and technology integration as an alternative way to innovate.