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Im Bereich Augmented Reality ist es von großer Bedeutung, dass virtuelle
Objekte möglichst realistisch in ein Kamerabild eingebettet werden. Nur
so ist es möglich, dem Nutzer eine immersive Erfahrung zu bieten. Dazu
gehört unter anderem, Verdeckung dieser Objekte korrekt zu behandeln.
Während schon verschiedene Ansätze existieren, dieses Verdeckungsproblem
zu beheben, wird in dieser Arbeit eine Lösung mittels Natural Image
Matting vorgestellt. Mit Hilfe einer Tiefenkamera wird das Kamerabild in
Vorder- und Hintergrund aufgeteilt und anschließend das virtuelle Objekt
im Bild platziert. Für Bereiche, in denen die Zugehörigkeit zu Vorder- oder
Hintergrund nicht eindeutig ist, wird anhand bekannter Pixel ein Transparenz-
Wert geschätzt. Es werden Methoden präsentiert, welche einen
Ablauf des Image Matting in Echtzeit ermöglichen. Zudem werden
Verbesserungsmöglichkeiten dieser Methoden präsentiert und gezeigt, dass
durch diese eine höhere Bildqualität für schwierige Szenen erreicht wird.
Tractography on HARDI data
(2011)
Diffusion weighted imaging is an important modality in clinical imaging and the only possibility to gain insight into the human brain noninvasively and in-vivo. The applications of this imaging technique are diversified. It is used to study the brain, its structure, development and the functionality of the different areas. Further, important fields of application are neurosurgical planning, examinations of pathologies, investigation of Alzheimer-, strokes, and multiple sclerosis. This thesis gives a brief introduction to MRI and diffusion MRI. Based on this, the mostly used data representation in diffusion MRI in clinical imaging, the diffusion tensor, is introduced. As the diffusion tensor suffers from severe limitations new techniques subsumed under the term HARDI (high angular resolution diffusion imaging) are introduced and discussed in detail. Further, an extensive introduction to tractography, approaches that aim at reconstructing neuronal fibers, is given. Based on the knowledge fromthe theoretical part established tractography algorithms are redesigned to handle HARDI data and, thus, improve the reconstruction of neuronal fibers. Among these algorithms, a novel approach is presented that successfully reconstructs fibers on phantom data as well as on human brain data. Further, a novel global classification approach is presented to cluster voxels according to their diffusion properties.
Es wird ein Augmented-Reality Ansatz zur Erforschung modularer OSGi-Softwaresysteme präsentiert. Der Prototyp wird unter der Verwendung der Microsoft HoloLens implementiert. Module, wie Komponenten und Packages, werden in einer virtuellen Stadt dargestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Anwender, die Software-Architektur mittels intuitiver Navigation zu erkunden: Spracheingabe, Blickpunkt- und Gestenkontrolle. Eine multifunktionale Benutzeroberfläche wird vorgestellt, die für verschiedene Zielgruppen adaptiert werden kann. Viele veröffentlichte Visualisierungen weisen keine klare Zielgruppendefinition auf. Das Konzept kann leicht auf andere Darstellungsformen, wie beispielsweise der Inselmetapher übertragen werden. Erste Ergebnisse einer Evaluierung, die mittels kleiner strukturierter Interviews gewonnen werden konnten, werden präsentiert. Die Probanden mussten vier Programm-verständnis Aufgaben lösen und ihren Aufwand, sowie ihre Arbeitsbelastung einschätzen. Die Ergebnisse bilden eine gute Grundlage für weitere Forschung im Bereich der Software- Visualisierung in Augmented Reality.
Artificial neural networks is a popular field of research in artificial intelli-
gence. The increasing size and complexity of huge models entail certain
problems. The lack of transparency of the inner workings of a neural net-
work makes it difficult to choose efficient architectures for different tasks.
It proves to be challenging to solve these problems, and with a lack of in-
sightful representations of neural networks, this state of affairs becomes
entrenched. With these difficulties in mind a novel 3D visualization tech-
nique is introduced. Attributes for trained neural networks are estimated
by utilizing established methods from the area of neural network optimiza-
tion. Batch normalization is used with fine-tuning and feature extraction to
estimate the importance of different parts of the neural network. A combi-
nation of the importance values with various methods like edge bundling,
ray tracing, 3D impostor and a special transparency technique results in a
3D model representing a neural network. The validity of the extracted im-
portance estimations is demonstrated and the potential of the developed
visualization is explored.
Diese Arbeit soll das von Dietz und Oppermann entwickelte Planspiel „Datenschutz 2.0“ an den heutigen Alltag der Schüler anpassen, die Benutzung in der Sekundarstufe II ermöglichen und die technischen und gesetzlichen Problematiken des Planspiels beheben. Das mit dem Planspiel aufgegriffene Thema Datenschutz ist im rheinland-pfälzischen Informatik-Lehrplan für die Sekundarstufe II verankert. Hier wird der Begriff Datenschutz in der Reihe „Datenerhebung unter dem Aspekt Datenschutz beurteilen“ genannt. Jedoch werden in dem Planspiel keine Daten erhoben, sondern die selbst hinterlassenen Datenspuren untersucht. Diese Form des Datenschutzes ist im Grundkurs in der vorgeschlagenen Reihe „Datensicherheit unter der Berücksichtigung kryptologischer Verfahren erklären und beachten“ unter dem Thema Kommunikation in Rechnernetzen zu finden. Im Leistungskurs steht die Datensicherheit in gleichbenannter Reihe und Thema und in der Reihe „Datenerhebung unter dem Aspekt Datenschutz beurteilen“ im Thema Wechselwirkung zwischen Informatiksysteme, Individuum und Gesellschaft.