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Terrainklassifikation mit Markov-Zufallsfeldern auf Basis von fusionierten Kamera- und Laserdaten
(2011)
Ein mobiles System, das sich automatisiert im Outdoor-Bereich fortbewegen soll, muss dafür über ausreichende Kenntnisse des umliegenden Terrains verfügen. Zur Analyse des Terrains werden hierbei häufig ein oder mehrere Laserentfernungsmesser, teilweise auch in Kombination mit Kameras verwendet. Probleme entstehen bei lückenhaften oder verrauschten Daten, da dies zu einer fehlerhaften Bestimmung des Geländes führen kann.
Diese Arbeit hat das Ziel ein bereits vorhandenes Verfahren zu erweitern. Dieses basiert auf 3D-Daten, ermittelt durch einen 3D-Laserscanner und soll um eine kontextsensitive Komponente und Daten anderer Sensoren ergänzt werden. Die erste Erweiterung besteht aus einem Markov-Zufallsfeld, welches zum Modellieren der Nachbarschaftsbeziehungen der einzelnen Terrainabschnitte verwendet wird und somit zur Segmentierung eingesetzt werden kann.
Als zweite Erweiterung werden die Laserdaten mit Kamerabildern fusioniert,um so die Verwendung zusätzlicher Terrainmerkmale zu ermöglichen.
In einigen Bereichen des automatischen Theorembeweisens benötigt man das Wissen, dass Konstanten paarweise ungleich sind. Um dieses zu erreichen, fügt man Fakten, die dieses Wissen explizit angeben, zu den Wissensbasen hinzu. Wenn man diese Eigenschaft für viele Konstanten definieren muss, wird die Klauselmenge der Wissensbasen schnell sehr umfangreich und wegen der vielen - eigentlich irrelevanten - Ungleichheiten kann man den Blick auf das eigentlich formalisierte Problem verlieren. Da die Größe der Wissensbasis in vielen Fällen Einfluss auf die Geschwindigkeit hat, ist es auch aus diesem Grund sinnvoll, die Anzahl dieser Fakten gering zu halten. Die unique name assumption erlaubt auf die Einführung der Ungleichheits-Fakten zu verzichten, da sie festlegt, dass zwei Konstanten genau dann gleich sind, wenn ihre Interpretationen identisch sind. Auf diesem Wege lässt sich das Aufblähen von Wissensbasen mit Ungleichheits-Fakten verhinde. In dieser Arbeit wird der E-Hyper-Tableau-Kalkül erweitert um die unique name assumption nutzen zu können. Der in dieser Arbeit entwickelte Kalkül ist vollständig und korrekt, was durch formale Beweise in dieser Arbeit belegt wird. Um zu zeigen, dass die native Behandlung von Ungleichheiten dem Einführen von Ungleichheits-Fakten überlegen ist, wird der Kalkül in den Theorembeweiser E-KRHyper implementieren. Der Theorembeweiser E-KRHyper ist ein etabliertes System und basiert in seiner ursprünglichen Version auf dem E-Hyper-Tableau. Mit systematischen Tests wird dann gezeigt, dass die entwickelte Implementierung des erweiterten Kalküls nie schlechter ist, als der original E-KRHyper, diesen aber in einigen Fällen in der Ausführungsgeschwindigkeit deutlich übertrifft.
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.
Ein neueres Thema innerhalb des Forschungsbereichs Semantic Web behandelt die Verarbeitung von Anfragen über Linked Open Data (LOD). Wie in der Literatur bereits diskutiert wurde, lässt sich der losen Zergliederung innerhalb des "Web of Data" und dessen Datenquellen durch moderne föderierte Verarbeitungsstrategien bezüglich eingehender Anfragen begegnen. Dieser Ansatz ist jedoch umso mehr abhängig von aktuellen statistischen Informationen (Datenstatistiken) über sämtliche der benutzten Datenquellen einerseits, und genauen Schätzungen von Kardinalitäten und Selektivitäten andererseits. Da föderierte Datenquellen im Allgemeinen keine Auskunft über die Statistik der von ihnen verwalteten Daten geben, schlagen sich Änderungen an diesen Daten nicht automatisch in den zentralen Datenstatistikkatalogen nieder - die verwalteten Datenstatistiken werden obsolet. In der vorliegenden Arbeit wird die Erweiterung eines RDF-basierten Query-Federators beschrieben, die die Obsoleszenz von zentral verwalteten Datenstatistiken beurteilen und eine gegebenenfalls notwendige Aktualisierung einzelner Datenstatistiken unternehmen können soll. Als Grundlage dazu dient die Beobachtung auftretender Fehler in der Kardinalitätsschätzung ausgewerteter Queries. Eine Evaluation des Systems wird anschließend beschrieben. Die Ergebnisse zeigen die prinzipielle Richtigkeit der zugrundeliegenden Überlegungen, die praktische Anwendbarkeit kann jedoch nicht überzeugend demonstriert werden. Die Wiederverwendung der entwickelten Systemerweiterung für vielversprechendere Ansätze erscheint jedoch möglich und wird diskutiert.
Diese Diplomarbeit beschreibt die Entwicklung einer Web Service orientierten Umgebung zur Verarbeitung von Pegeldaten mehrerer Gewässer in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG). Sie dokumentiert den gesamten Entwicklungsablauf und gibt eine Einführung in die verwendeten Technologien. Für XHydro, ein Austauschformat zum wirtschaftlichen und organisationsübergreifenden Austausch von Zeitreihen, wird zusätzlich eine Bewertung des Systems inklusive Verbesserungsvorschlägen 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.
Computer unterstützen Menschen zunehmend in Alltagssituationen. Ihre fortwährend voranschreitende Miniaturisierung erlaubt die Erschließung weiterer Einsatzmöglichkeiten und trägt zu einer wachsenden Bedeutung und Verbreitung in der Gesellschaft bei. Längst sind solche Systeme in vielerlei Alltagsgegenständen Realität und ihre Mobilität spielt eine immer größer werdende Rolle: von Laptops über Smartphones und Tablets hin zu am oder im Körper tragbaren Systemen (engl. wearable computing) wie Hörgeräte und Pulsuhren, unterstützen sie den Menschen aktiv und kontextsensitiv in ihrem Alltag.
Als ein Teilgebiet des wearable computing gilt die Entwicklung von Head-mounted Displays (kurz HMD). Das sind Helme oder Brillen die dem Benutzer auf einer oder mehreren Darstellungsflächen computergenerierte Bilder (virtual reality) oder mit Zusatzinformationen versehene Aufnahmen der Umgebung (enhanced reality) präsentieren. Aktuell sind HMDs welche LC-Displays nutzen weit verbreitet, innovativer sind solche welche das Bild direkt auf die Netzhaut des Benutzers projizieren. Neuste Entwicklungen deuten auf weitere Miniaturisierung des Konzepts, hin zu Kontaktlinsen mit integriertem Bildschirm. Für die Sammlung dazustellender Daten werden eine Vielzahl Sensoren hinzugezogen, wie Head-Tracker oder GPS. Auch durch Erweiterungen im Bereich der Bedienbarkeit - zum Beispiel durch Spracheingabe über ein Mikrofon - und die Steigerung des Immersionsgefühls - zum Beispiel durch stereoskopische Bilder oder integrierte Kopfhörer - wandeln sich HMDs von einfachen Anzeigen hin zu stetig besser ausgerüsteten Geräten mit ständig wachsenden Einsatzgebieten. Längst werden HMDs in einer Vielzahl von Feldern benutzt. rnIm Vordergrund dieser Arbeit steht der Entwurf und die Erstellung einer Anwendung für das Betriebssystem Apple iOS 5, als softwaretechnischen Beitrag zur Entwicklung eines HMD auf Basis von Apple-Mobilgeräten mit hochauflösendem Retina Display. Das RollerCoaster2000-Projekt soll zur Darstellung des grafischen Inhalts genutzt werden, aus Gründen einer freien Lizenz, frei zugänglichen Quellcodes sowie einer effizienten OpenGL-ES-Portierung. Dabei soll ein leichter Austausch oder die Erweiterung dieses grafischen Grundgerüsts gegeben sein um die Einsatzmöglichkeiten des HMD zu erhöhen. Über die reine Nutzung als Darstellungsmedium soll die erstellte Anwendung die vielfältigen, sensorischen Fähigkeiten und Vernetzungsmöglichkeiten aktueller Apple-Endgeräte nutzen um mehrere Geräte zu einer Datenbrille zu verbinden und die Kopfbewegungen des Benutzers auszuwerten, in der virtuellen Szene abzubilden und zwischen den Geräten synchron zu halten. Zur leichten Orientierung des Benutzers während der Bedienung soll außerdem auf die integrierte Gerätekamera zugegriffen werden.
Um die Realisierung einer den Kriterien gerecht werdenden Anwendung zu ermöglichen wird in dieser Arbeit in den Bereich der iOS-Entwicklung eingeführt. Zuerst erfolgt eine Einleitung in die historischen Entwicklungen auf dem Gebiet der mobilen Entwicklung für Apple-Mobilgeräte, von der Entstehung des objektorientierten Paradigmas hin zur heutigen Ausprägung des iOS-SDK. Letzteres ergibt sich dabei aus der Summe einer Vielzahl, stark kohärenter Komponenten. Dazu gehören die Grundsteine einer jeden iOS-Applikation, die objektorientierte, dynamische und streng typisierte Sprache Objective-C sowie den durch Apple an die eigenen Bedürfnisse angepassten LLVM-Compiler und die von Apple angepasste LLVM-Laufzeitumgebung. Zudem sind das Cocoa Framework und die Entwicklungsumgebung Xcode, die zur Erstellung mobiler Anwendungen von Apple entwickelt wurden, Gegenstand dieser Arbeit. Anhand der gewonnenen Kenntnisse im Bereich der mobilen Anwendungsentwicklung werden Anforderungen an eine Anwendung für ein HMD erhoben und die Erstellung einer, diesen Kriterien genügenden, Software beschrieben.
Die Arbeit zeigt die Entwicklung einer virtuellen Welt als Facebook App. Grundlage bietet hierfür ein Szenengraph, der an die Anforderungen der virtuellen Welt angepasst wurde. Bei der Entwicklung liegt ein Schwerpunkt auf neuer und zum Teil noch experimenteller Web-Technologie (Google Web Toolkit, Google App Engine). In der virtuellen Welt schlüpft der Benutzer in die Rolle eines Avatars. Er kann Räume seiner Facebook-Freunde besuchen, seinen eigenen Raum gestalten und neue 3D-Modelle für den Avatar oder die Inneneinrichtung in die virtuelle Welt hochladen.
In dieser Ausarbeitung beschreibe ich die Ergebnisse meiner Untersuchungen zur Erweiterung des LogAnswer-Systemsmit nutzerspezifischen Profilinformationen. LogAnswer ist ein natürlichsprachliches open-domain Frage-Antwort-System. Das heißt: es beantwortet Fragen zu beliebigen Themen und liefert dabei konkrete (möglichst knappe und korrekte) Antworten zurück. Das System wird im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts der Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz von Professor Ulrich Furbach an der Universität Koblenz-Landau und der Arbeitsgruppe Intelligent Information and Communication Systems (IICS) von Professor Hermann Helbig an der Fernuniversität Hagen entwickelt. Die Motivation meiner Arbeit war die Idee, dass der Prozess der Antwortfindung optimiert werden kann, wenn das Themengebiet, auf das die Frage abzielt, im Vorhinein bestimmt werden kann. Dazu versuchte ich im Rahmen meiner Arbeit die Interessensgebiete von Nutzern basierend auf Profilinformationen zu bestimmen. Das Semantic Desktop System NEPOMUK wurde verwendet um diese Profilinformationen zu erhalten. NEPOMUK wird verwendet um alle Daten, Dokumente und Informationen, die ein Nutzer auf seinem Rechner hat zu strukturieren. Dazu nutzt das System ein sogenanntes Personal Information Model (PIMO) in Form einer Ontologie. Diese Ontologie enthält unter anderem eine Klasse "Topic", welche die wichtigste Grundlage für das Erstellen der in meiner Arbeit verwendeten Nutzerprofile bildete. Konkret wurde die RDF-Anfragesprache SPARQL verwendet, um eine Liste aller für den Nutzer relevanten Themen aus der Ontologie zu filtern. Die zentrale Idee meiner Arbeit war es nun diese Profilinformationen zur Optimierung des Ranking von Antwortkandidaten einzusetzen. In LogAnswer werden zu jeder gestellten Frage bis zu 200 potentiell relevante Textstellen aus der deutschen Wikipedia extrahiert. Diese Textstellen werden auf Basis von Eigenschaften (wie z.B. lexikalische Übereinstimmungen zwischen Frage und Textstelle) geordnet, da innerhalb des zur Verfügung stehenden Zeitlimits nicht alle Kandidaten bearbeitet werden können.
Mein Ansatz verfolgte das Ziel, diesen Algorithmus durch Nutzerprofile so zu erweitern, dass Antwortkandidaten, welche für den Benutzer relevante Informationen enthalten, höher in der Rangfolge eingeordnet werden. Zur Umsetzung dieser Idee musste eine Methode gefunden werden, um zu bestimmen ob ein Antwortkandidat mit dem Profil übereinstimmt. Da sich die in einer Textstelle enthaltenen Informationen in den meisten Fällen auf das übergeordnete Thema des Artikels beziehen, ohne den Namen des Artikels explizit zu erwähnen, wurde in meiner Implementierung der Artikelname betrachtet, um zu ermitteln, zu welchem Themengebiet die Textstelle Informationen liefert. Als zusätzliches Hilfsmittel wurde außerdem die DBpedia-Ontologie eingesetzt, welche die Informationen der Wikipedia strukturiert im RDF Format enthält. Mit Hilfe dieser Ontologie war es möglich, jeden Artikel in Kategorien einzuordnen, die dann mit den im Profil enthaltenen Stichworten verglichen wurden. Zur Untersuchung der Auswirkungen des Ansatzes auf das Ranking-Verfahren wurden mehrere Testläufe mit je 200 Testfragen durchgeführt. Die erste Testmenge bestand aus zufällig ausgewählten Fragen, die mit meinem eigenen Nutzerprofil getestet wurden. Dieser Testlauf lieferte kaum nutzbare Ergebnisse, da nur bei 29 der getesteten Fragen überhaupt ein Antwortkandidat mit dem Profil in Verbindung gebracht werden konnte. Außerdem konnte eine potentielle Verbesserung der Ergebnisse nur bei einer dieser 29 Fragen festgestellt werden, was zu der Schlussfolgerung führte, dass der Einsatz von Profildaten nicht für Anwendungsfälle geeignet ist, in denen die Fragen keine Korrelation mit dem genutzten Profil aufweisen.
Da die Grundannahme meiner Arbeit war, dass Nutzer in erster Linie Fragen zu den Interessensgebieten stellen, welche sich aus ihrem Profil ableiten lassen, sollten die weiteren Testläufe genau diesen Fall beleuchten. Dazu wurden 200 Testfragen aus dem Bereich Sport ausgewählt und mit einem Profil getestet, welches Stichworte zu unterschiedlichen Sportarten enthielt. Die Tests mit den Sportfragen waren wesentlich aussagekräftiger. Auch hier deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass der Ansatz kein großes Potential zur Verbesserung des Rankings hat. Eine genauere Betrachtung einiger ausgewählter Beispiele zeigte allerdings, dass die Integration von Profildaten für bestimmte Anwendungsfälle, wie z.B. offene Fragen für die es mehr als eine korrekte Antwort gibt, durchaus zu einer Verbesserung der Ergebnisse führen kann. Außerdem wurde festgestellt, dass viele der schlechten Ergebnisse auf Inkosistenzen in der DBpedia-Ontologie und grundsätzliche Probleme im Umgang mit Wissensbasen in natürlicher Sprache beruhen.
Die Schlussfolgerung meiner Arbeit ist, dass der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz zur Integration von Profilinformationen für den aktuellen Anwendungsfall von LogAnswer nicht geeignet ist, da vor allem Faktenwissen aus sehr unterschiedlichen Domänen abgefragt wird und offene Fragen nur einen geringen Anteil ausmachen.