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Ziel dieser Bachelorarbeit war es, in die Musiknoten-Erkennungs Software AudiVeris eine Bildvorverarbeitung einzubauen, damit auch aus fehlerbehafteten Notenbildern Daten extrahiert werden können. Der Ablauf startet mit einer Binarisierung durch ein regionales Otsu Verfahren. Daraufhin wird das Notenblatt nach etwaigen Krümmungen abgesucht, wie sie z.B. eine Buchfalz verursachen würde. Dazu wird die Hough-Transformation zur Linienfindung und der K-Means-Algorithmus zur Cluster-Detektion verwendet. Aufbauend wird das Notenbild unter Benutzung der gefundenen Krümmung geebnet.
Um realistische Bewegungsabläufe zu simulieren, müssen Muskeln anatomisch korrekt modelliert werden können. Bisher ist es in SimPack nur möglich, Muskeln als gerade Linie zwischen zwei Punkten zu definieren. In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, bei dem Ellipsen definiert werden können, durch die ein Muskel laufen muss. Dabei entsteht vor allem das Problem, die Länge dieses Muskels durch die Ellipsen zu berechnen. Es wird ein Algorithmus vorgestellt, der den kürzesten Weg eines Muskelpfades durch diese Ellipsen berechnet. Dieser Algorithmus wird anschließend in Fortran 90 umgesetzt und in ein bestehendes Muskelmodell in SimPack integriert.
In dieser Forschungsarbeit werden Kriterien und Anforderungen für eine erfolgreiche Kollaborationsplattform zur Verbesserung der Kommunikation zwischen weltweit ver-teilten wissenschaftlichen Instituten der Eisenbahnbranche erarbeitet und bewertet. Hierzu wird zunächst eine Einführung in Kollaborationsplattformen und deren aktuelle Marktsituation und /-trends gegeben. Das daraus resultierende Wissen wird für eine qualitative Inhaltsanalyse in Form von Interviews mit der Zielgruppe der geplante Kol-laborationsplattform genutzt. Aufbauend auf dem Grundlagenwissen und der durchge-führten Interviews werden anschließend Hypothesen zur Kommunikation in wissen-schaftlichen Instituten gebildet. Diese Hypothesen dienen der Erstellung eines Frage-bogens für eine quantitative Befragung der Zielgruppe. Die folgende Analyse von allgemeinen Kollaborationsplattformen und solchen der Eisenbahnbranche gibt weitere Erkenntnisse und beschreibt Anforderungen für eine erfolgreiche Konzeption einer Kollaborationsplattform.
Eine anschließend geplante Konzeption dieser Plattform kann im Rahmen dieser Forschungsarbeit aufgrund fehlender aussagekräftiger Ergebnisse und Informationen nicht durchgeführt werden. Die geplante quantitative Inhaltsanalyse ist für den gewählten Rahmen zu aufwendig gewesen. In dieser Forschungsarbeit wird die quantitative Befragung für folgende Forschungsarbeiten in diesem Themenfeld vorbereitet. Weitere Arbeitsergebnisse werden für folgende Forschungsarbeiten ausgewertet und bereitgestellt.
In keinem Bereich der Informatik hat sich die Hardware so rasant entwickelt wie im Bereich der Computergrafik. So können wir heute komplexe, geometrische Szenen in Echtzeit in immersiven Systemen darstellen und auch aufwendige Simulationen integrieren.
Ziel dieser Arbeit ist es, die Simulation von Farbspritzern in einer virtuellen Welt zu realisieren. Hierzu wird mithilfe von Unity eine Anwendung umgesetzt, die drei verschiedene Techniken verwendet, mit denen die Umgebung mithilfe von Farbspritzern eingefärbt werden kann. Auf Basis dieser Anwendung werden die Grenzen und Möglichkeiten der Techniken in virtuellen Umgebungen genauer untersucht.
Diese Untersuchung zeigt, dass eine inverse Projektion die besten Ergebnisse vorweist.
Ist es möglich, allein mittels VR-Headset bei Nutzern Immersion zu
erzeugen? Zur Beantwortung dieser Frage werden zwei Simulationen einer
Achterbahnfahrt ohne haptisches Feedback mittels der Unreal Engine
4.20.3 für ein HTC-Vive VR Headset entwickelt und implementiert. Die
zweite Simulation unterscheidet sich von der ersten durch die Darbietung
außergewöhnlicher Ereignisse während der Fahrt, für die vermutet wird,
dass sie das Immersionserleben verstärken. Elf Probanden nahmen an der
Untersuchung teil. Die Auswertung eines Fragebogens zur Erfassung der
Intensität der Immersion und der Antworten auf offenen Fragen zeigt, dass
Immersion in beiden Simulation erfolgreich erzeugt werden konnte. Manche
Merkmale der Simulation vertieften bei einzelnen Probanden das immersive
Erleben, bei anderen dagegen nicht. Die Bedeutung der Ergebnisse
und Optimierungsmöglichkeiten für künftige Studien werden diskutiert.
Simulation von Schnee
(2019)
Mit Hilfe von Physiksimulationen lassen sich viele
Naturphänomene auf dem Rechner nachbilden. Ziel ist, eine physikalische
Gegebenheit möglichst korrekt zu berechnen, um daraus Schlüsse für die
reale Welt zu ziehen. Anwendungsgebiete sind beispielsweise die Medizin,
die Industrie, aber auch Spiele oder Filme.
Schnee ist aufgrund seines physikalischen Aufbaus und seinen Eigenschaften
ein sehr komplexes Naturphänomen. Um Schnee zu simulieren, müssen
verschiedene Materialeigenschaften beachtet werden.
Die wichtigste Methode, die sich mit der Simulation von Schnee und seiner
Dynamik befasst, ist die Material-Point-Method. In ihr werden die auf
der Kontinuumsmechanik basierenden Lagrange-Partikel mit einem kartesischen
Gitter vereint. Das Gitter ermöglicht die Kommunikation zwischen
den eigentlich nicht verbunden Schneepartikeln. Zur Berechnung werden
Daten der Partikel auf die Gitterknoten übertragen. Dort werden Berechnungen
mit Informationen über benachbarte Partikel durchgeführt. Die Ergebnisse
werden danach zurück auf die Partikel übertragen.
Durch GPGPU-Techniken lassen sich physikalische Simulationen auf der
Grafikkarte implementieren. Verfahren wie die Material-Point-Method lassen
sich durch diese Techniken gut parallelisieren.
Diese Arbeit geht auf die physikalischen Grundlagen der Material-Point-
Method ein, und implementiert diese mit Hilfe von Compute-Shadern auf
der Grafikkarte. Anschließend werden Performanz und Qualität bewertet.
Social Network of Business Objects (SoNBO) ist ein Konzept, um im Unternehmen in heterogenen Systemlandschaften verteilte Informationen zu aggregieren und gesammelt auf einer Benutzeroberfläche zur Verfügung zu stellen. Die zentrale Idee ist dabei, die Unternehmensinformationen als Netzwerk (auch: Graph) zu verstehen. Es gibt bereits einen SoNBO-Explorer, der die Informationen eines Customer Relationship Management-Systems (CRM-System) integriert. Die Herausforderung bei der Konfiguration einer solchen Anwendung besteht darin, das Unternehmensnetzwerk zu identifizieren, und auf diese Weise heraus zu finden, wie die gespeicherten Daten im Unternehmen verknüpft sind. Dafür ist ein Tool hilfreich, das das Unternehmensnetzwerk visualisieren kann. In dieser Arbeit wird ein selbstentwickeltes Tool (SoNBO-Graph-App) als Prototyp vorgestellt, das diese Visualisierung ermöglicht. Mit dieser Anwendung kann die Konfiguration des Netzwerks im SoNBO-Explorer bestehend aus den zusammengeführten Daten unterstützt werden, indem diese Konfiguration auf graphischer Ebene durchgeführt wird. Der Prototyp ist an zwei verschiedenen Datenbanken eines Customer Relationship Management (CRM) Systems angebunden und ermöglicht die Aggregation dieser Daten, sodass sie in einer Übersicht zusammenhängend als Graph dargestellt werden. Dadurch erhält der Anwender einen besseren Überblick und ein Verständnis über den Zusammenhang der unterschiedlichen Daten. Diese Arbeit ist Teil des Langzeitforschungsprojekts SoNBO, dessen Ziel ein Konzept zur Integration von Informationen verschiedener geschäftlicher Anwendungssysteme ist.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Recommender System (RS) für Geschäftsprozesse zu erstellen, das auf dem bestehenden ProM-Plug-in RegPFA aufbaut. Um dies zu gewährleisten, soll zunächst eine Schnittstelle geschaffen werden, welche die von RegPFA erstellten probabilistischen endlichen Automaten (PFA) im tsml-Format zu einer erweiterbaren Datenbasis zusammenfassen kann. Anschließend soll ein Java-Programm geschrieben werden, das mithilfe dieser Datenbasis zu einem gegebenen Teilprozess die wahrscheinlichsten Empfehlungen für das nächstfolgende Prozesselement angibt.
This work describes a novel software tool for visualizing anatomical segmentations of medical images. It was developed as part of a bachelor's thesis project, with a view to supporting research into automatic anatomical brain image segmentation. The tool builds on a widely-used visualization approach for 3D image volumes, where sections in orthogonal directions are rendered on screen as 2D images. It implements novel display modes that solve common problems with conventional viewer programs. In particular, it features a double-contour display mode to aid the user's spatial orientation in the image, as well as modes for comparing two competing segmentation labels pertaining to one and the same anatomical region. The tool was developed as an extension to an existing open-source software suite for medical image processing. The visualization modes are, however, suitable for implementation in the context of other viewer programs that follow a similar rendering approach.
The modified code can be found here: soundray.org/mm-segmentation-visualization.tar.gz.