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In dieser Arbeit wird die Implementierung des SURF-Feature-Detektors auf der GPU mit Hilfe von CUDA detailliert beschrieben und die Ergebnisse der Implementation ausgewertet. Eine Einführung in das Programmiermodell von CUDA sowie in die Funktionsweise des Hesse-Detektors des SURF-Algorithmus sind ebenfalls enthalten.
Die Entwicklung im Bereich der Videospiele generierte in den letzten Monaten durch innovative Konzepte und neue Steuerungsmöglichkeiten ein hohes Maß an Aufmerksamkeit. Einen Meilenstein setzte die Firma Nintendo R mit dem sogenannten WiiTM Balance BoardTM . Dies ist ein Eingabegerät in Form eines Brettes, auf das sich der Spieler stellen muss, um ein Spiel mittels seiner Körperbalance steuern zu können. Mit dieser Form der Steuerung konnten neue Spielkonzepte erstellt und umgesetzt werden. Dadurch wurden erstmals Personengruppen angesprochen, die zuvor wenig bis gar kein Interesse an Videospielen hatten. Die Computerspielebranche hingegen verfolgt weiter das Ziel eine möglichst reale Spielumgebung zu schaffen und hält an ihren gewöhnlichen Steuerungen mittels Tastatur, Maus und Joystick fest. Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde ein 3D-Computerspiel entwickelt, welches das Konzept der Videospiele verfolgt und die Möglichkeit bietet, mittels eigener Körperbalance zu steuern.
In dieser Arbeit wird ein neuer Algorithmus zur Detektion von Räumen in Gebäudegrundrissen beschrieben. Der in dieser Arbeit vorgestellte Algorithmus liefert bei akzeptabler Laufzeit im Allgemeinen ein stabiles intuitiv erwartetes Resultat. Die ermittelte Einteilung eines Gebäudegrundrisses in Räume kann dazu verwendet werden, eine Identifikation räumlich zuzuordnen und erfüllt damit die in Kapitel 1 an den Algorithmus gestellten Anforderungen. In Kapitel 2 wird der aktuelle Stand der Wissenschaft durch relevante bisherige Lösungsansätze und Resultate beschrieben bevor in Kapitel 3 die Schritte des neu entwickelte Algorithmus theorisch und visuell im Detail vorgestellt werden. Dabei befasst sich Kapitel 3.1 mit grundlegenden Definitionen, Kapitel 3.2 mit der Beschreibung der einzelnen Schritte und Kapitel 3.3 mit der gewählten Implementationsform. Eine Übersicht über erzielte Ergebnisse und deren Aufwände liefert Kapitel 4. Neben guten Resultaten werden an dieser Stelle auch Zwischenergebnisse, Besonderheiten und Seiteneffekte diskutiert. Abschließend wird in Kapitel 5 eine Zusammenfassung der vorliegenden Arbeit (Kapitel 5.1) sowie ein Ausblick über mögliche Ansatzpunkte für Verbesserungen und Erweiterungen (Kapitel 5.2) präsentiert.
Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde ein Faktenextraktor für Java-Quelltexte entwickelt. Der Javaextraktor generiert eine TGraph-Repräsentation der Quelltexte eines in Java implementierten Softwareprojekts. Dieser TGraph ist dann durch dieWerkzeuge des Gupro-Projekts weiter verarbeitbar. Der Javaextraktor kann Javaquelltexte bis einschließlich Javaversion 6 verarbeiten. Dazu wurde ein Werkzeug gefunden, welches den Parsingvorgang übernimmt, so dass diese Funktion nicht selbst implementiert werden musste. Zusätzlich wurde ein Javametamodell und entsprechendes Schema für den TGraph entwickelt. Die Knoten- und Kantentypen des Metamodells konnten automatisiert mit JGraLab aus dem Schema erzeugt werden.
Diese Arbeit stellt eine Erweiterung zum SpoGA-Server dar. Grundlage war die Idee, kleinen Gruppen einen gesicherten zeitbegenzten Zugang zu einem WLAN zu geben. Diese Idee wurde um die Möglichkeit der Planung ganzer Veranstaltungen erweitert. Nun ist es möglich, ganze Gruppen für Veranstaltungen an einem WLAN anzumelden. In Zusammenarbeit mit den beiden anderen Arbeiten zu diesem Thema wurde ein funktionsfähiger Prototyp entwickelt. SpoGA und E-IMS Server arbeiten beide eigenständig, zusammen jedoch bilden sie ein sehr funktionelles Werkzeug zur Organisation, Planung und Durchführung einer Veranstaltung mit Internetzugang für die Gäste.
In dieser Arbeit werden einige bekannte Spam Klassiffzierungsmethoden, welche für viele Anwendungen schon im Einsatz sind, kurz erläutert, um sie in einem neuen Szenario zu analysieren. In diesem Szenario wird nicht wie bei E-Mails üblich davon ausgegangen, dass die Nachrichten unbegrenzter Länge sein können, sondern dass es sich hierbei um Nachrichten begrenzter Länge handelt. Auch die Darstellungsform und der vermutliche Inhalt solcher Nachrichten werden aus einem speziellen Kontext heraus betrachtet. So wird davon ausgegangen, dass die Nachrichten auf einem Ticker eines Bildschirmes zu sehen sind, welcher in einer Universität angebracht ist. Somit werden die Nachrichteninhalte sich eher auf das universitäre Umfeld beziehen, wobei angenommen wird, dass die Nachrichteninhalte nur von einer abgeschlossenen Gruppe von Personen eingestellt werden. Nach der Erzeugung einiger Spam- und Hamnachrichten, die auf die Kriterien des Szenarios zutreσfn, werden Klassiffzierungsmethoden evaluiert. Am Ende der Analyse folgt eine Diskussion über die Verwendbarkeit jener Methoden in diesem Szenario. Abgeschlossen wird diese Untersuchung von einem Programm, welches die entsprechenden Methoden zur Klassifizierung implementiert.
In dieser Arbeit wurden insgesamt fünf verwandte, aber variante Definitionen der Hermite-Normalform vorgestellt, angefangen bei der ursprünglichen Version von Charles Hermite. Anschließend wurden vier Basisalgorithmen zur Berechnung der Hermite-Normalform ganzzahliger Matrizen im Detail und anhand von vollständigen Beispielen präsentiert. Hierbei wurde vor allem Wert darauf gelegt, linear-algebraische Grundlagen wie beispielsweise die Verwendung von Permutationsmatrizen für unimodulare Spaltenoperationen verständlich zu vermitteln.
Im Rahmen dieser Studienarbeit wurden acht verschiedene Algorithmen unterschiedlichen Umfangs und Komplexität zur Pupillenmittelpunktssuche implementiert und im Vergleich mit dem Originalalgorithmus ausgewertet. Die Berechnung des Hornhautreflektionsmittelpunkts wurde modifiziert, so dass die Helligkeitswerte der Hornhautreflektion bei der Berechnung des Schwerpunkts gewichtet werden. Bei der Auswertung wurde festgestellt, dass drei der acht Algorithmen, der Starburst-Algorithmus für hochauflösende Bilder, Daugmans Algorithmus für Aufnahmen bei sichtbarem Licht und der Average Coordinate Algorithmus von Daunys und Ramanauskas, Mängel in Zusammenhang mit dem gegebenen System aufweisen, so dass diese momentan nicht für die Mittelpunktssuche im Gazetracker geeignet sind. Die restlichen Algorithmen zeigten im grafischen Vergleich ähnlich gute Ergebnisse und wurden im Test verglichen, wobei der Algorithmus von Perez, Garcia, Mendez, Munoz, Pedraza und Sanches und der Algorithmus von Poursaberi und Araabi die besten Ergebnisse aufwiesen in Bezug auf Dichte der Punkte, Fehlerpunkte und Outlier.