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Im Rahmen der Arbeit wurde ein mehrstufiger Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, aus Bildfolgen eine Trajektorie der Kamerabewegung zu rekonstruieren. Die Kalibrierung der Kamera beruht auf dem Verfahren von Zhang und ermöglicht den Ausgleich der durch das Objektiv entstehenden radialen Verzerrung der Bilder. Die sich anschließende Detektion prägnanter Merkmale wird durch den SIFT-Operator geleistet, welcher neben subpixelgenauer Lokalisation der Merkmale zusätzlich einen stark markanten Deskriptor zu deren Beschreibung liefert. Außerdem sind die Merkmale invariant gegenüber Rotationen, was für einige mögliche Anwendungsfälle sehr relevant ist. Die Suche nach Korrespondenzen wurde auf Basis der Distance Ratio ausgeführt. Hier wurde eine komplette Formalisierung der Korrelationsbeziehung zwischen Merkmalsvektoren präsentiert, welche eindeutig eine symmetrische Beziehung zwischen SIFT-Merkmalsvektoren definiert, die den an eine Korrespondenz gestellten Ansprüchen gerecht wird. Zusätzlich wurde motiviert, warum die sonst in der Bildverarbeitung gängige Methode der Hierarchisierung zur Reduktion des Aufwands in diesem speziellen Fall zu schlechteren Inlier-Raten in den gefundenen Korrespondenzen führen kann. Anschließend wurde ein genereller Überblick über den RANSAC-Algorithmus und die aus ihm entspringenden Derivate gegeben.
Rescueanalyser
(2007)
Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz und Multiagenten-Systeme stellt die Erkennung von Plänen eine besondere Herausforderung dar. Es gilt aus einer Menge von Beobachtungen Agentenpläne effektiv, zuverlässig und eindeutig zu identifizieren. Im Bereich des RoboCup ist es von entscheidender Bedeutung, dass Agenten über die Pläne und Intensionen anderer Agenten schlussfolgern können, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Diese Diplomarbeit umfasst die Konzeption und Entwicklung eines Werkzeugs für die RoboCupRescue-Simulation, welches die Abläufe einer Rescue-Simulation analysiert und die beobachteten Aktionsfolgen Plänen einer vorspezifizierten Planbibliothek zuordnet. Das entwickelte Analysewerkzeug zeichnet sich einmal durch seine Unabhängigkeit von den verschiedenen Rescue-Agententeams aus, sowie durch die Verwendung neuester Methoden zur effektiven Planerkennung. Damit ermöglicht der entwickelte Rescueanalyser sowohl die Fehlersuche und Optimierung des eigenen Agententeams als auch die Erforschung und Auswertung unterschiedlicher Strategien der Rescue-Agenten konkurrierender Teams. Neben der Visualisierung der Ergebnisse mittels eines optimierten Monitors des Rescue-Simulators, können die Resultate und Auswertungen der Planerkennung auch durch textbasierte Ausgaben detailliert eingesehen werden.
Die Selbstlokalisation von Robotern ist schon seit Jahren ein aktuelles Forschungsthema, das insbesondere durch immer weiterentwickelte Techniken und Verfahren verbessert werden kann. Insbesondere finden Laserscanner in der Robotik immer häufiger Anwendung. In dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Fusionierung von Kamerabildern und 3D-Laserscannerdaten eine robuste und schnelle Selbstlokalisation theoretisch sowie praktisch realisierbar ist.
Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Umsetzung eines Prototyps, der einen Lebensmittelallergiker bei der Auswahl von Produkten beim Einkaufen unterstützen soll. Dazu wird die berührungslose RFID-Technologie zu Hilfe genommen, mit der es möglich ist RFID-Tags (die an Produkten angebracht sind) ohne direkten Sichtkontakt auszulesen. Die eingelesenen Produktnummern können dazu verwendet werden in einem Datenbank-System die Inhaltsstoffe des Produktes abzufragen. Ein Vergleich mit den Allergenen des Benutzers und eine entsprechende Warnung sind somit möglich.
Die Computergrafik befasst sich mit der Erzeugung von virtuellen Bildern. Im Bereich der 3D-Computergrafik werden die dargestellten Objekte im dreidimensionalen Raum beschrieben. Dazu bedient man sich diverser Generierungsverfahren. Einer dieser so genannten Renderer ist das Raytracing-Verfahren. Es erfreut sich in der Computergrafik wegen der erreichten Bildqualität bei ueberschaubarer Komplexität großer Beliebtheit. Dabei wird versucht, immer realistischere Ergebnisse zu erreichen. In der Vergangenheit wurde Raytracing deswegen beispielsweise um globale Beleuchtungsmodelle oder um reflektierende beziehungsweise um transparente Objekte erweitert. Dabei wurde aber ein wichtiger Punkt häufig vernachlässigt, welcher ebenfalls den Grad an Realismus deutlich erhöhen kann: die Kamera. Meistens geht man auch heutzutage von einem vereinfachten Lochkameramodell aus. Aus diesem Grund genügen solche Modelle nicht den Ansprüchen physikalisch-korrekter Renderingverfahren. Eine wirklich umfassend korrekte Abbildung von Szenen darf also nicht vernachlässigen, dass ein generiertes Bild durch ein Linsensystem noch einmal entscheidend beeinflusst wird. In dieser Arbeit wird deswegen ein physikalisch korrektes Kameramodell vorgestellt, welches die geometrischen Eigenschaften des Linsensystems berücksichtigt und die Belichtung auf der Bildebene korrekt berechnet.
Augmented Reality ist eine neuartige, auf vielen Gebieten einsetzbare Technologie. Eines dieser Gebiete ist die Touristeninformation. Hier ermöglicht die AR dem Anwender eine schier endlose Fülle der verschiedensten Möglichkeiten. Mit Ihrer Hilfe kann der Benutzer nicht nur die Zeit bereisen, er kann auch Unsichtbares sehen. Doch stellt sich die Frage, ob die AR auch für weiterreichende Zwecke geeignet ist. Ist es möglich mit ihrer Hilfe Wissen nachhaltig zu vermitteln? Und wenn ja, wie kann dies geschehen? In althergebrachter Form von Texten und Bildern, oder auf interaktive und spielerische Weise? Was muß beachtet werden bei dem Versuch eine AR Anwendung für die Wissensübermittlung zu erstellen? Wie kann der Benutzer mit Ihr umgehen? Weiss der Benutzer später auch wirklich mehr? Die vorliegende Diplomarbeit geht diesen Fragen nach, indem sie zuerst der AR einen genaueren Blick widmet. Sie betrachtet die möglichen einsetzbaren Medien und gibt Vorschläge für interaktive Anwendungen, die mit Hilfe von AR ausgeführt werden. Zum Schluß untersucht sie anhand einer erstellten Beispielanwendung, ob der Benutzer mit Hilfe der AR etwas lernen und auch behalten kann.
Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Clusteranalyse-Umgebung durch Kopplung bestehender Lösungen entwickelt. Um Clusteranalysen auf Softwareelementen durchführen zu können, wird eine Software zur Clusteranalyse an das bestehende Reverse Engineering Tool GUPRO zur Extraktion von Informationen aus Softwareartefakten, wie z.B. Quellcode-Dateien, gekoppelt. Die entstehende Clusteranalyse-Umgebung soll alle Services einer Clusteranalyse auf Softwareelementen unter einer Oberfläche vereinen. Wichtiger Bestandteil der Arbeit ist sowohl die Aufbereitung der theoretischen Grundlagen der Clusteranalyse mit Blickpunkt auf das Softwareclustering, als auch ein strukturierter Auswahlprozess der für die zu entwickelnde Umgebung verwendeten Software zur Clusteranalyse. Letztendlich soll der Funktionalitätsumfang der Clusteranalyse-Umgebung auf ein im Voraus, in Form einer Anforderungsdefinition, festgelegtes Maß angehoben werden.