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Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding
(2015)
The Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding include publications (extended abstracts), that cover but are not limited to the following topics: - Mathematical Theory of Pattern Recognition, Image and Speech Processing, Analysis, Recognition and Understanding. - Cognitive Technologies, Information Technologies, Automated Systems and Software for Pattern Recognition, Image, Speech and Signal Processing, Analysis and Understanding - Databases, Knowledge Bases, and Linguistic Tools - Special-Purpose Architectures, Software and Hardware Tools - Vision and Sensor Data Interpretation for Robotics - Industrial, Medical, Multimedia and Other Applications - Algorithms, Software, Automated Systems and Information Technologies in Bioinformatics and Medical Informatics. The workshop took place from December 1st-5th, 2014, at the University of Koblenz-Landau in Koblenz, Germany.
Bei der eindeutigen Isolation und Klassifizierung von Merkmalen in 3D-Multi-Attribut-Volumendaten sind multidimensionale Transferfunktionen unabdingbar. Jedoch wird bei mehreren Dimensionen das Verständnis der Daten sowie die Interaktion mit diesen zu einer Herausforderung. Weder die Kontrolle der vielseitigen Eingabeparameter noch die Visualisierung im höherdimensionalen Raum sind trivial.
Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines Transferfunktionseditors, der durch die Verwendung von verschiedenen Visualisierungs- und Interaktionstechniken, z.B. der Verwendung von parallelen Koordinatenachsen, die Erstellung multidimensionaler Transferfunktionen unterstützt. Dabei sollen unterschiedliche Dimensionen interaktiv ausgewählt und kombiniert werden und die Veränderungen der Transferfunktion durch visuelles Feedback im gerenderten Volumen bestätigt werden.
Das Rendering-Verfahren des Ray-Tracings ermöglicht die realitätsnahe Umsetzung der Bildgenerierung einer modellierten Szene und ist aufgrund seiner Arbeitsweise in der Lage, optische Phänomene und komplexe Beleuchtungsszenarien darzustellen. Allerdings bedarf es bei der Bilderzeugung einer enormen Anzahl an Berechnungen pro Pixel, wodurch Realisierungen eines Ray-Tracers in der Praxis Ergebnisse erzielen, die weit unter der in der Computergraphik angestrebten Echzeitdarstellung von 60 Bildern pro Sekunde entfernt liegen. Aktuelle Modelle der Graphics Processing Unit (GPU) ermöglichen die hochgradige Parallelisierung der Ausführung von allgemeinen Berechnungen. Mit Hilfe der Graphik-API OpenGL wird diese Parallelisierung nutzbar gemacht und ein vollständig auf der GPU ausgeführter Ray-Tracer entworfen und realisiert. Der entwickelte Ansatz wird durch die Integration eines Uniform Grids - einer beschleunigenden Datenstruktur des Ray-Tracings - erweitert, woraus eine Steigerung der Performanz zu erwarten ist.
Ziel dieser Arbeit ist die Implementierung eines auf der GPU ausgeführten Ray-Tracers und die Erweiterung des Ansatzes durch die Verwendung eines Uniform Grids. Die Ermittlung der erzielbaren Leistung wird im Anschluss durchgeführt. Bei der Entwicklung und Implementierung werden mögliche Probleme bei der Umsetzung bezüglich der GPU-Programmierung aufgezeigt und analysiert.
Thematik dieser Arbeit ist das dreidimensionale Image-Warping für diffuse und reflektierende Oberflächen. Das Warpingverfahren für den reflektierenden Fall gibt es erst seit 2014. Bei diesem neuen Algorithmus treten Artefakte auf, sobald ein Bild für einen alternativen Blickwinkel auf eine sehr unebene Fläche berechnet werden soll.
In dieser Arbeit wird der Weg von einem Raytracer, der die Eingabetexturen erzeugt, über das Warpingverfahren für beide Arten der Oberflächen, bis zur Optimierung des Reflective-Warping-Verfahrens erarbeitet. Schließlich werden die Ergebnisse der Optimierung bewertet und in den aktuellen sowie zukünftigen Stand der Technik eingeordnet.
Augmented Reality gewinnt heutzutage immer mehr an Bedeutung in Gebieten wie der Industrie, der Medizin oder der Tourismus-Branche. Dieser Anstieg kann durch die Möglichkeit der Erweiterung der realen Welt mit weiteren Information durch Augmented Reality erklärt werden. Somit ist dieses Verfahren zu einer Methode geworden, den Informationsfluss wesentlich zu verbessern. Um ein System zu erstellen, das die reale Welt mit Zusatzinhalten erweitert, muss die Relation zwischen System und realer Welt bekannt sein. Die gängigste Methode zum Erstellen dieser Verbindung ist optisches Tracking. Das System berechnet die Relation zur realen Welt aus Kamerabildern. Dabei wird eine Referenz in der realen Welt als Orientierung genutzt. Zumeist sind dies 2D-Marker oder 2D-Texturen, die in der Szene der realen Welt platziert werden. Dies bedeutet allerdings auch einen Eingriff in die Szene. Deshalb ist es wünschenswert, dass das System ohne eine solche Hilfe arbeitet. Ein Ansatz ohne Manipulation der Szene ist Objekt-Tracking. In diesem Ansatz kann ein beliebiges Objekt als Referenz genutzt werden. Da ein Objekt viel komplexer als ein Marker oder eine Textur ist, ist es für das System schwerer, daraus eine Relation zur realen Welt herzustellen. Deshalb reduzieren die meisten Ansätze für 3D-Objekt-Tracking das Objekt, indem nicht das gesamte als Referenz dient. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Untersuchung, wie ein ganzes Objekt als Referenz genutzt werden kann, sodass das System oder die Kamera sich 360 Grad um das Objekt herum bewegen kann, ohne dass das System die Relation zur realen Welt verliert. Als Basis dient das Augmented Reality-Framework "VisionLib". Verschiedene Erweiterungen wurden im Rahmen dieser Arbeit für 360-Grad-Tracking in das System integriert und analysiert. Die unterschiedlichen Erweiterungen werden miteinander verglichen. Durch das Verbessern des Reinitialisierungsprozesses konnten die besten Ergebnisse erzielt werden. Dabei werden dem System aktuelle Bilder der Szene übergeben, mit dem das System schneller eine neue Relation zur realen Welt herstellen kann, wenn diese verloren geht.
Einfluss eines Ausrichtungswerkzeugs auf die Bedienbarkeit in unbeaufsichtigten Eyetrackingsystemen
(2015)
Eye-Tracking zeichnet die Blickbewegungen einer Person auf und ermöglicht die Vorhersage des fixierten Blickpunktes. Neben den Usability-Studien zur Bewertung der Bedienbarkeit von Anzeigen oder Internetauftritten, wird Eye Tracking auch zur Interaktion mit Computern für körperlich eingeschränkte Menschen verwendet. Die steigende Präzision und die Senkung der Materialkosten hat dazu geführt, dass Eye-Tracking als zusätzliche Eingabedimension in unterschiedlichen Anwendungen verwendet wird. Bislang wurde der Einsatz dieser Technologie durch geschultes Personal in Laboren begleitet, um die Rahmenparameter wie Position, Kalibrierung und Lichtverhältnisse optimal einzustellen.
Diese Arbeit untersucht ein Ausrichtungswerkzeug, welches dem Nutzer bei der Einnahme und Einhaltung der optimalen Sitzposition hilft, ohne die Hilfestellung eines Testleiters. Zudem wird analysiert, wie stark die Präzision durch Kopfbewegungen während der Anwendung beeinflusst wird. Die Experimente beziehen sich auf die Steuerung eines Videospiels namens 'Schau Genau' mit Verwendung eines Remote-Eye-Trackers. Es galt herauszufinden, ob die Bedienung einer Eye-Tracking-Anwendung ohne die 'Hürden', Ausrichtung und Kalibrierung möglich ist. Die Resultate zeigen, dass die Einnahme der Sitzposition korrekt durchgeführt werden kann, die Einhaltung der Sitzposition, während des Experiments jedoch verbesserungsfähig ist. Minimale Kopfbewegungen nach der Kalibrierung verursachen Einbußen in der Präzision der Fixationspunktbestimmung. Diese sind jedoch für das getestete Spiel zu gering, um das Spiel zu beeinflussen. Das Verzichten auf die eigene Kalibrierung und die Verwendung einer fremden Kalibrierung zeigt deutlich größere Abweichungen. Zusätzliche Kopfbewegungen vergrößern die Abweichungen und erschweren die Steuerung immens.
Die vorliegende Arbeit stellt eine Rigid-Body Physik-Engine vor, deren Schwerpunkt auf der Kollisionserkennung per GPU liegt. Die steigende Performanz und Zugänglichkeit moderner Grafikkarten sorgt dafür, dass sich diese auch für Algorithmen nutzen lassen, die nicht nur zur Bilderzeugung gedacht sind. Dieser Vorteil wird genutzt, um eine effiziente auf Partikeln basierende Kollisionserkennung zu implementieren. Mit Hilfe einer Testumgebung wird dann der Performance-Unterschied zwischen CPU und GPU dargestellt.
In dieser Arbeit präsentieren wir Methoden zum Schätzen von Kamerabewegungen einer RGB-D-Kamera in sechs Freiheitsgraden und dem Erstellen von 3D-Karten. Als erstes werden die RGB- und Tiefendaten registriert und synchronisiert. Nach der Vorverarbeitung extrahieren wir FAST-Merkmale in zwei aufeinander folgenden Bildern. Daraus wird eine Korrespondenzmenge erstellt und Ausreißer werden herausgefiltert. Anschließend projizieren wir die Korrespondenzmenge in 3D, um die Bewegung aus 3D-3D-Korrespondezen mittels Least-Squares zu bestimmen. Weiterhin präsentieren wir Methoden, um 3D-Karten aus Bewegungsschätzungen und RGB-D-Daten zu erstellen. Dafür benutzen wir das OctoMap-Framework und erstellen wahlweise auch inkrementelle Karten aus Punktewolken. Anschließend evaluieren wir das System mit dem weit verbreiteten RGB-D-Benchmark.