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Erweiterung der Konzeption und Implementierung einer Screening Applikation für mobile Endgeräte
(2014)
In dieser Bachelorarbeit werden ein bereits existierendes, generisches Konzept und ein existierender Prototyp für eine Smartphone Applikation zur Aufnahme,Überwachung und Dokumentation von äußerlichen Symptomen oder Betrachtungenrnam menschlichen Körper weiterentwickelt. Die bestehenden Funktionalitätenrnwerden anhand einer Analyse des bisherigen Prototypen ergänzt. Es werden das Konzept sowie dessen Funktionsbausteine, die im bestehenden Prototyp in der Android-Plattform implementiert wurden, auf Schwächen untersucht undrnerweitert. Darüber hinaus werden Optimierungs- und Erweiterungsmöglichkeiten für weiterführende Projekte aufgezeigt.
Ziel der Bachelorarbeit war die Evaluation und Optimierung von verschiedenen Eye-Tracking Algorithmen für die subpixelgenaue Bestimmung der relevanten Merkmale bezüglich Genauigkeit. Die extrahierten Merkmale sind das Pupillen- und Glintzentrum. Die Algorithmen sind mit preiswerten Kameras einsetzbar. Es wurde ein synthetisches Modell des Auges modifiziert und verwendet, mit dem die Methoden mit bekannter Ground Truth evaluiert wurden.
Zusätzlich zum Rendern wird die Rechenleistung moderner Grafikkarten immer häufiger auch für allgemeine Berechnungen (GPGPU) genutzt. Für die Umsetzung stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, die von der Verwendung der Renderingpipeline bis zu eigenständigen Schnittstellen reichen. In dieser Arbeit werden mit Render-To-Texture, Transform Feedback, Compute Shader und OpenCL vier verschiedene GPGPU-Methoden untersucht. Anhand von Partikelsystemen werden sie hinsichtlich der benötigten Berechnungszeit, der GPU-Auslastung, Lines of Code und Portierbarkeit miteinander verglichen. Dazu wurden sowohl das N-Körper Problem, Smoothed Particle Hydrodynamics und ein Partikelschwarm als Partikelsysteme umgesetzt. Es konnte gezeigt werden, dass insbesondere OpenCL und Compute Shader sehr gute Ergebnisse liefern.
Die Medizinische Visualisierung komplexer Gefäßbäume hat das Potential den klinischen Alltag in der Gefäßchirurgie zu erleichtern.
Dazu sind exakte, hochaufgelöste Darstellungen und echtzeitfähige Berechnungsmethoden notwendig. Bekannte Ansätze aus den Bereichen der direkten (z.B. Raycasting) und indirekten
(z.B. Marching Cubes) Volumenvisualisierung sind nicht in der Lage alle Anforderungen zufriedenstellend zu erfüllen. Verbesserte
Ergebnisse können mit hybriden Methoden erzielt werden, die unterschiedliche Visualisierungsverfahren kombinieren.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein hybrides Renderingsystem zur Darstellung von Blutgefäßen entwickelt, das die Bildqualität durch Integration einer Marching Cubes Oberfläche in ein Raycasting–System optimiert, dabei Detailstrukturen erhält und ausreichende Performanz zur Interaktion bietet. Die Ergebnissezeigen die verbesserte Plastizität und Genauigkeit der Darstellung.Anhand von Experten– und Laienbefragungen konnte der Nutzen des Systems vor allem für die Patientenaufklärung nachgewiesen werden. Die Erschließung zusätzlicher Anwendungsgebiete ist durch die Weiterentwicklung des Renderers möglich.
Ziel der Bachelorarbeit war es, eine moderne Art des Geländespiels "Schnitzeljagd" zu entwickeln. Dieses sollte möglichst auf jedem aktuellen Smartphone spielbar sein, welches mit dem Betriebssystem Android arbeitet. Das Gelände ist begrenzt auf den Universitätscampus Koblenz, somit dient das Spiel auch dazu, den Campus besser kennenzulernen.
Den Benutzern der Campusjagd wird eine mobile Applikation geboten, welche sie anhand von Hinweisen und Rätseln über den kompletten Campus führt, um letztendlich an einen Zielort zu gelangen, an welchem sich ein "Schatz" befindet. Anstatt wie üblich auf dem Gelände Schnitzel bzw. Schnipsel mit Hinweisen zu verstecken, werden bei der Campusjagd QR-Codes aufgehängt, um so den Weg zu markieren. Zur Täuschung sind auch irrelevante Codes zu finden. Die Codes müssen in der richtigen Reihenfolge abgelaufen werden, d. h. von einem Code erhält der Spieler den Hinweis zum jeweiligen Nächsten. Außerdem ist es möglich, dass aus einem QR-Code mehrere Hinweise für nächste Stationen angezeigt werden.
Diese Arbeit vermittelt die mathematischen Grundlagen des Ray-Casting Algorithmus und bespricht eine interaktive Umsetzung auf Grafikkarten mit Hilfe einer modernen Schnittstelle. Die Implementation erfolgt im Rahmen eines umfassenden Programmes, welches weitere Techniken und Verbesserungen des Algorithmus für den Nutzer anwählbar macht. Unter anderem wird von Transferfunktionen und lokaler Beleuchtung Gebrauch gemacht, um realistische Materialien darstellen zu können. Die Benutzeroberfläche bietet die Möglichkeit, Volumina zu importieren, Transferfunktionen zu definieren, Parameter der Darstellung einzustellen und weitere Techniken zu aktivieren, deren Grundlagen und Umsetzung ebenfalls in dieser Arbeit dargelegt werden. Der Nutzen der anwählbaren Optionen wird je nach Fall auf optische Qualität oder Vorteil in der Performance hin untersucht.
Online Handschrifterkennung chinesischer Schriftzeichen auf androidfähigen mobilen Endgeräten
(2014)
Um mobile Wörterbücher oder Übersetzer zu verwenden, braucht es eine Eingabe. Diese muss zuvor verarbeitet werden, um nutzbar zu sein. Für chinesische Zeichen bietet sich die Handschrift an, da die Schrift hauptsächlich aus Piktogrammen und Ideogrammen besteht.
In dieser Bachelorarbeit wird ein prototypisches Erkennungssystem auf einem mobilen Endgerät implementiert. Die Erkennung soll dabei online und somit während des Schreibens erfolgen. Dies kann dem Benutzer Zeit ersparen, indem verschiedene erkannte Vorschläge zur Laufzeit gegeben werden.
Es werden Grundlagen erläutert und ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung gegeben. Ein Ansatz wird ausgewählt und implementiert, der möglichst schnell ist und wenig Speicherplatz erfordert. Die Implementation wird getestet und es wird gezeigt, dass es möglich ist, eine schnelle Erkennung auf einem kleinen Gerät laufen zu lassen. Es werden Verbesserungen und Erweiterungen vorgeschlagen, sowie ein Ausblick gegeben.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung und Optimierung globaler Beleuchtung in dreidimensionalen Szenen. Dabei wird nicht nur die direkte Beleuchtung in Abhängigkeit einer oder mehrerer Lichtquellen, sondern auch indirekte Beleuchtung durch umliegende Objekte berücksichtigt. Schwerpunkt dieser Arbeit ist es, die Ergebnisse eines globalen Beleuchtungsverfahrens durch die Implementation unter OpenGL 4.4 zu verbessern. Dies geschieht mithilfe einer Voxelisierung der Szene. Durch eine Traversierung der entstehenden Voxel-Struktur werden zusätzliche Informationen der Szene entnommen, was zu einer realistisch wirkenden globalen Beleuchtung beiträgt.
Bei der Mensch-Maschine-Interaktion spielt die Verfolgung und Identifizierung von Personen eine wichtige Rolle. Im Rahmen dieser Arbeit ist für den Serviceroboter Lisa, der Arbeitsgruppe Aktives Sehen, ein Framework erstellt worden, um verschiedene Verfahren zur Erkennung, Verfolgung und Identifizierung von Personen zu kombinieren. Zuerst wird mittels 2D Lasers an eine Beindetektion durchgeführt um Hypothesen für Personen aufzustellen. Diese Annahme muss noch durch eine Analyse der Kinect-Punktewolke bestätigt werden. Nach erfolgreicher Bestätigung wird ein Online-Boosting auf RGB-Daten zur Identifizierung durchgeführt. Die Beindaten werden zudem mit einem linearen Kalman-Filter für die Schätzung der Personenbewegung genutzt. Durch die Kombination von Kalman-Filter mit Beindetektion und Online-Boosting soll Personenverfolgung ermöglicht werden. Des Weiteren soll eine Verwechslung von Personen - durch kurzzeitige Verdeckung oder fehlerhaftes assoziieren von Beinen - verhindert werden.
Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.