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This paper originates from the FP6 project "Emergence in the Loop (EMIL)" which explores the emergence of norms in artificial societies. Part of work package 3 of this project is a simulator that allows for simulation experiments in different scenarios, one of which is collaborative writing. The agents in this still prototypical implementation are able to perform certain actions, such as writing short texts, submitting them to a central collection of texts (the "encyclopaedia") or adding their texts to texts formerly prepared by other agents. At the same time they are able to comment upon others' texts, for instance checking for correct spelling, for double entries in the encyclopaedia or for plagiarisms. Findings of this kind lead to reproaching the original authors of blamable texts. Under certain conditions blamable activities are no longer performed after some time.
Zur Zeit ist die Microsoft Kinect in verschiedensten Anwendungsbereichen populär, da sie sowohl günstig als auch genau ist. Für die Steuerung des Mauszeigers ist sie jedoch noch ungeeignet da die Skelettdaten zittern. In meinem Ansatz wird versucht mit gängigen Methoden aus der Bildverarbeitung die Mauszeiger Position zu stabilisieren. Dabei wird als Input die Farbkamera der Kinect dienen. Aus den verschiedenen ermittelten Positionen soll anschließend eine finale Position bestimmt werden. Die rechte Hand steuert dabei die Maus. Eine einfache Klick Geste wird ebenfalls entwickelt. In der Evaluation wird gezeigt ob dieser Ansatz eine Verbesserung darstellt.
Autonome Systeme, wie Roboter, sind bereits Teil unseres täglichen Lebens. Eine Sache, in der Menschen diesen Maschinen überlegen sind, ist die Fähigkeit, auf sein Gegenüber angemessen zu reagieren. Dies besteht nicht nur aus der Fähigkeit zu hören, was eine Person sagt, sondern auch daraus, ihre Mimik zu erkennen und zu interpretieren.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System entwickelt, welches automatisch Gesichtsausdrücke erkennt und einer Emotion zuordnet. Das System arbeitet mit statischen Bildern und benutzt merkmalsbasierte Methoden zur Beschreibung von Gesichtsdaten. In dieser Arbeit werden gebräuchliche Schritte analysiert und aktuelle Methoden vorgestellt. Das beschriebene System basiert auf 2D-Merkmalen. Diese Merkmale werden im Gesicht detektiert. Ein neutraler Gesichtsausdruck wird nicht als Referenzbild benötigt. Das System extrahiert zwei Arten von Gesichtsparametern. Zum einen sind es Distanzen, die zwischen den Merkmalspunkten liegen. Zum anderen sind es Winkel, die zwischen den Linien liegen, die die Merkmalspunkte verbinden. Beide Arten von Parametern werden implementiert und getestet. Der Parametertyp, der die besten Ergebnisse liefert, wird schließlich in dem System benutzt. Eine Support Vector Machine (SVM) mit mehreren Klassen klassifiziert die Parameter. Das Ergebnis sind Kennzeichen von Action Units des Facial Action Coding Systems (FACS). Diese Kennzeichen werden einer Gesichtsemotion zugeordnet.
Diese Arbeit befasst sich mit den sechs Basisgesichtsausdrücken (glücklich, überrascht, traurig, ängstlich, wütend und angeekelt) plus dem neutralen Gesichtsausdruck. Das vorgestellte System wird in C++ implementiert und an das Robot Operating System (ROS) angebunden.
Das Lernen und Verstehen dynamischer Sachverhalte kann sowohl anhand von statischen Bildern als auch von Animationen erfolgen. Da die bisher vorliegenden Befunde keine eindeutige Überlegenheit der einen oder der anderen Repräsentationsform erkennen lassen, sind differenziertere Wirkungsanalysen erforderlich. Grundannahme der vorliegenden Dissertation war, dass beide Darstellungsformen unterschiedlich gut für den Aufbau dynamischer mentaler Modelle einerseits und den Aufbau dynamischer perzeptueller Repräsentationen andererseits geeignet sind. Es wurde erstens angenommen, dass dynamische mentale Modelle keine kontinuierlichen mentalen Simulationen ermöglichen, sondern aus einer Sequenz von diskreten prototypischen Prozess-Zuständen (sog. "key states") bestehen und deshalb besser anhand statischer Bilder dieser "key states" als anhand einer Animation konstruiert werden können. Zweitens wurde angenommen, dass perzeptuelle Repräsentationen dynamischer Sachverhalte aus dynamischen Schemata bestehen, die besser anhand einer Animation als anhand von statischen Bildern gebildet werden können. Als Indikator für die Qualität mentaler Modelle wurden Inferenzaufgaben verwendet, bei denen durch Manipulation dieser Modelle neue Informationen zu erschließen sind. Als Indikator für die Qualität dynamischer perzeptueller Repräsentationen wurden Leistungen bei der Kategorisierung von Bewegungsabläufen verwendet. Die erste Annahme wurde am Beispiel der synaptischen Informationsübertragung (nach einer Vorpilot- und Pilotstudie) in einer ersten Hauptstudie mit 61 Probanden überprüft.
Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass die Hypothese eher bei Probanden mit höherem Vorwissen als bei solchen mit niedrigerem Vorwissen zutrifft. Die zweite Annahme wurde am Beispiel des Erkennens der Gangart von Pferden (nach einer Pilotstudie) in einer zweiten Hauptstudie mit 52 Probanden überprüft. Die Ergebnisse zeigten durchwegs Unterschiede in der erwarteten Richtung, die jedoch nicht oder nur marginal signifikant sind. Allerdings führten die Animationen zu einer hochsignifikant geringeren kognitiven Belastung als statische Bilder. Darüber hinaus zeigten sich signifikante Interaktionen mit den räumlichen Fähigkeiten: Probanden mit geringeren Fähigkeiten profitieren bei der Kategorisierung von Bewegungsabläufen bedeutsam mehr von Animationen als von statischen Bildern.
Der Bereich der Annotation von digitalen Medien ist umfassend erforscht. Es gibt viele verschiedene innovative Ideen Annotationsprozesse zu gestalten. Den wahrscheinlich größten Anteil an verwandten Arbeiten hat die semiautomatische Annotation. Eine Eigenschaft aber ist allen Arbeiten gemein: Keine dieser Arbeiten untersucht, wie man ein Interface für einen Annotationsprozess optimieren kann, um den Nutzer zu unterstützen und folglich zufriedener zu machen. Die hier vorliegende Arbeit versucht im Rahmen einer Benutzerstudie die Usability Eigenschaften von verschiedenen Interface Varianten zu vergleichen, um anschließend Aussagen darüber machen zu können, welche Funktionen ein Annotationsinterface haben sollte und darf, um eben genau diese betreffenden Anforderungen zu erfüllen. Hierzu wurden verschiedene Ideen für Interfaces gesammelt, im Rahmen einer Diskussionsrunde mit Experten erörtert und letztendlich basierend auf den verbliebenen Ideen Variablen festgelegt, mit deren Kombination untereinander verschiedene Interfaces entstanden sind. Im Rahmen dieser Nutzerstudie konnte die Tendenz festgestellt werden, dass eine Autocompletion Funktion und Tag-Vorschläge während der Annotation hilfreich für den Nutzer sind. Außerdem konnte festgestellt werden, dass eine farbige Kennzeichnungen von Tag-Typen nicht störend auf den Nutzer wirken, sondern sich Ansätze in Richtung hilfreich erwiesen. Ähnliche Tendenzen wurden für ein Layout mit nur 2 User Interface Elementen aus den Daten abgelesen. Des weiteren konnte mit Hilfe der Evaluation ein weiteres Beispiel dafür gefunden werden, dass es zum Teil erhebliche Unterschiede zwischen den Nutzern gibt, was intuitiv ist und was nicht. Für die Gestaltung von zukünftigen Annotationsinterfaces bedeuten die Erkenntnisse, dass weitere Nutzerstudien im Bereich der Annotationsinterfaces durchgeführt und bei der Gestaltung der Interfaces von klassischen Merkmalen, im Sinne der Nutzerzufriedenheit, abgewichen werden darf.
Ein Werkzeug zur schnellen Erstellung individueller Schriftarten für die jeweiligen akuten Bedürfnisse wäre ein hilfreiches Instrument für Grafiker und Typographen. Die Anforderung für ein solches Instrument kann kaum sein, gute Schriftsätze zu erzeugen, dies liegt in den Händen des Gestalters, jedoch sollte sie jedem, der sich mit dem Thema befassen möchte, einen leichten Einstieg in die Gestaltung geben. Diese Arbeit versucht somit eine möglichst simple Lösung für das komplexe Thema der Schriftgestaltung zu liefern.
Forwarding loops
(2013)