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This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System zur Simulation der Bewegung von Molekülen entworfen. Die Berechnungen der Kräfte zwischen chemisch gebundenen Atomen sowie zwischenmolekularer Kräfte werden fast vollständig auf der GPU durchgeführt. Die Visualisation der Simulation findet in einer interaktiven Bildwiederholrate statt. Um eine Darstellung in Echtzeit auf den meisten handelsüblichen Grafikkarten zur ermöglichen, sind geschickte Optimierungen und leichte Abstraktionen der physikalischen Modelle notwendig. Zu jeder Zeit kann die Ausführungsgeschwindigkeit der Simulation verändert oder vollständig gestoppt werden. Außerdem lassen sich einige Parameter der zugrundeliegenden physikalischen Modelle der Simulation zur Laufzeit verändern. Mit den richtigen Einstellung der Parametern lassen sich bestimmte Phänomene der Molekulardynamik, wie zum Beispiel die räumliche Struktur der Moleküle, beobachten.
Mit der Microsoft Kinect waren die ersten Aufnahmen von synchronisierten Farb- und Tiefendaten (RGB-D) möglich, ohne hohe finanzielle Mittel aufwenden zu müssen und neue Möglichkeiten der Forschung eröffneten sich. Mit fortschreitender Technik sind auch mobile Endgeräte in der Lage, immer mehr zu leisten. Lenovo und Asus bieten die ersten kommerziell erwerblichen Geräte mit RGB D-Wahrnehmung an. Mit integrierten Funktionen der Lokalisierung, Umgebungserkennung und Tiefenwahrnehmung durch die Plattform Tango von Google gibt es bereits die ersten Tests in verschiedenen Bereichen des Rechnersehens z.B. Mapping. In dieser Arbeit wird betrachtet, inwiefern sich ein Tango Gerät für die Objekterkennung eignet. Aus den Ausgangsdaten des Tango Geräts werden RGB D-Daten extrahiert und für die Objekterkennung verarbeitet. Es wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und gewisse Grundlagen bezüglich der Tango Plattform gegeben. Dabei werden existierende Ansätze und Methoden für eine Objekterkennung auf mobilen Endgeräten untersucht. Die Implementation der Erkennung wird anhand einer selbst erstellten Datenbank von RGB-D Bildern gelernt und getestet. Neben der Vorstellung der Ergebnisse werden Verbesserungen und Erweiterungen für die Erkennung vorgeschlagen.
Hubschrauber sind aus heutiger Sicht unverzichtbar. Eine Reihe von Anwendungsgebieten zeigt das Einsatzspektrum, die andere Flugmuster im Vergleich zum Hubschrauber nicht leisten können. Allerdings handelt es sich bei einem Hubschrauber um ein sowohl technologisch als auch physikalisch hochkomplexes System. Entsprechend aufwendig ist die Aus- und Weiterbildung von Piloten. Gerade in den letzten zwei Jahrzehnten hat sich daher die Flugsimulation als wertvolle Ergänzung zum klassischen Training herausgestellt. Mittels Flugsimulatoren ist es möglich, schwierige oder gar gefährliche Situationen bedarfsgerecht nachzuempfinden und zu üben. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein vereinfachter Hubschraubersimulator, basierend auf Starkörperkinematik, entwickelt werden. Dabei wird ein idealisiertes Rotormodell angenommen und auf komplexe strömungsmechanische Phänomene verzichtet, um eine Implementation übersichtlich zu illustrieren und echtzeitfähig zu sein. Dabei sind die Module dementsprechend in der Unreal Engine umgesetzt, dass eine Adaption an andere Flugmuster ohne großen Aufwand möglich ist.
Raytracing mit Vulkan
(2018)
Der Schwerpunkt der vorliegenden Bachelorarbeit war die Entwicklung eines einfachen Raytracerprogrammes unter der Verwendung der Vulkan API, und das Einschätzen des Mehraufwandes im Vergleich zum Performancegewinn. Das Programm wird in dieser Arbeit vorgestellt. Die Vulkan Komponente des Programms wird detailliert erklärt. Anschließend wird das Programm mit einem, unter der Verwendung von OpenGL geschriebenen, ähnlichen Raytracerprogramm verglichen. Beide Programme verwenden dabei den gleichen Raytracer, der im Fragmentshader implementiert ist. Der Test ergibt, dass der mithilfe von Vulkan geschriebene Raytracer deutlich langsamer ist, als das zum Vergleich dienende OpenGL Programm.
In keinem Bereich der Informatik hat sich die Hardware so rasant entwickelt,
wie im Bereich der Computergraphik. Dabei bietet die GPU, neben
der reinen Darstellung von Dreiecken, inzwischen auch eine Reihe weiterer
Pipeline-Schritte, die auch die Darstellung von anderen graphischen
Objekten, wie zum Beispiel den Freiformflächen, ermöglicht.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Rendering von Freiformflächen,
insbesondere dem der Bézierflächen. Dafür wurde für das Rendering Framework
der Universität Koblenz (CVK) eine entsprechende Implementierung
zur Verwaltung und Darstellung von Bézierflächen erstellt. Dazu wurde
zunächst die Triangulation und schließlich die Tessellierung der Bézierflächen
mit Normalen und Texturkoordinaten, sowie die Behandlung von
Trimmkurven erstellt.
In der Computergrafik stellte das echtzeitfähige
Rendern von Haaren und Fell ein Problem dar. Die
Berechnung der Beleuchtung, Schattierung und
Transparenz erfordert einen hohen Rechenaufwand,
welcher sich negativ auf die Performanz auswirkt.
Doch durch verbesserte Hardware und neue Verfahren
ist es möglich, solch komplexe Effekte in Echtzeit
zu simulieren. In folgender Arbeit werden die
Grundlagen des Renderings von Haaren erläutert.
Außerdem wurde im Rahmen der Arbeit eine
echtzeitfähige Demo implementiert, deren zugrunde
liegende Verfahren und Funktionalitäten beschrieben
werden. Um die Demo zu evaluieren wurde die mögliche
Anzahl an Bildern pro Sekunde bei Modellen
unterschiedlicher Komplexität gemessen. Schließlich
wurden die Ergebnisse mit Bildern von echten Haaren
verglichen.
This paper describes the robot Lisa used by team
homer@UniKoblenz of the University of Koblenz Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2016 in Leipzig, Germany. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg.
This paper describes the robot Lisa used by team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2017 in Nagoya, Japan. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on
http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg.