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Six and Gimmler have identified concrete capabilities that enable users to use the Internet in a competent way. Their media competence model can be used for the didactical design of media usage in secondary schools. However, the special challenge of security awareness is not addressed by the model. In this paper, the important dimension of risk and risk assessment will be introduced into the model. This is especially relevant for the risk of the protection of personal data and privacy. This paper will apply the method of IT risk analysis in order to select those dimensions of the Six/Gimmler media competence model that are appropriate to describe privacy aware Internet usage. Privacy risk aware decisions for or against the Internet usage is made visible by the trust model of Mayer et al.. The privacy extension of the competence model will lead to a measurement of the existing privacy awareness in secondary schools, which, in turn, can serve as a didactically well-reasoned design of Informatics modules in secondary schools. This paper will provide the privacy-extended competence model, while empirical measurement and module design is planned for further research activities.
While Virtual Reality has been around for decades it gained new life in recent years. The release of the first consumer hardware devices allows fully immersive and affordable VR for the user at home. This availability lead to a new focus of research on technical problems as well as psychological effects. The concepts of presence, describing the feeling of being in the virtual place, body ownership and their impact are central topics in research for a long time and still not fully understood.
To enable further research in the area of Mixed Reality, we want to introduce a framework that integrates the users body and surroundings inside a visual coherent virtual environment. As one of two main aspects we want to merge real and virtual objects to a shared environment in a way such that they are no longer visually distinguishable. To achieve this the main focus is not supposed to be on a high graphical fidelity but on a simplified representation of reality. The essential question is, what level of visual realism is necessary to create a believable mixed reality environment that induces a sense of presence in the user? The second aspect considers the integration of virtual persons. Can characters be recorded and replayed in a way such that they are perceived as believable entities of the world and therefore act as a part of the users environment?
The purpose of this thesis was the development of a framework called Mixed Reality Embodiment Platform. This inital system implements fundamental functionalities to be used as a basis for future extensions to the framework. We also provide a first application that enables user studies to evaluate the framework and contribute to aforementioned research questions.
In recent years head mounted displays (HMD) and their abilities to create virtual realities comparable with the real world moved more into the focus of press coverage and consumers. The reason for this lies in constant improvements in available computing power, miniaturisation of components as well as the constantly shrinking power consumption. These trends originate in the general technical progress driven by advancements made in smartphone sector. This gives more people than ever access to the required components to create these virtual realities. However at the same time there is only limited research which uses the current generation of HMDs especially when comparing the virtual and real world against each other. The approach of this thesis is to look into the process of navigating both real and virtual spaces while using modern hardware and software. One of the key areas are the spatial and peripheral perception without which it would be difficult to navigate a given space. The influence of prior real and virtual experiences on these will be another key aspect. The final area of focus is the influence on the emotional state and how it compares to the real world. To research these influences a experiment using the Oculus Rift DK2 HMD will be held in which subjects will be guided through a real space as well as a virtual model of it. Data will be gather in a quantitative manner by using surveys. Finally, the findings will be discussed based on a statistical evaluation. During these tests the different perception of distances and room size will the compared and how they change based on the current reality. Furthermore, the influence of prior spatial activities both in the real and the virtual world will looked into. Lastly, it will be checked how real these virtual worlds are and if they are sufficiently sophisticated to trigger the same emotional responses as the real world.
Die vorliegende Arbeit behandelt Techniken zur interakativen und physikalisch basierten Darstellung von Haaren für Computer-Generated Imagery (CGI). Dafür werden Techniken zur Simulation und Approximierung der Interaktionen von Licht mit Haar hergeleitet und vorgestellt. Des Weiteren wird beschrieben, wie Haare, trotz solch berechnungsintensiver Algorithmen, sehr interaktiv dargestellt werden können. Verfahren zur Berechnung von Schatten in Haaren sowie Ansätze zur effizienten Darstellung von Haar als transparente Geometrie werden ebenfalls vorgestellt. Einen Hauptschwerpunkt der Arbeit bildet dabei der DBK-Buffer, welcher im Rahmen dieser konzeptioniert, implementiert und evaluiert wurde. Mit Hilfe des DBK-Buffers ist es möglich tausende von transparenten Haaren sehr effizient darzustellen ohne auf Funktionalitäten der neusten Grafikkarten-Generation, oder sehr viel Videospeicher, angewiesen zu sein. Darüber hinaus wurde eine umfassende Evaluierung der beschriebenden Techniken bezüglich der visuellen Qualität, der Performanz und des Speicheraufwandes durchgeführt. Dabei wurde gezeigt, dass Haare nicht nur mit interaktiven, sondern sogar mit echtzeitfähigen Bildwiederholungsraten physikalisch basiert dargestellt werden können.
In scientific data visualization huge amounts of data are generated, which implies the task of analyzing these in an efficient way. This includes the reliable detection of important parts and a low expenditure of time and effort. This is especially important for the big-sized seismic volume datasets, that are required for the exploration of oil and gas deposits. Since the generated data is complex and a manual analysis is very time-intensive, a semi-automatic approach could on one hand reduce the time required for the analysis and on the other hand offer more flexibility, than a fully automatic approach.
This master's thesis introduces an algorithm, which is capable of locating regions of interest in seismic volume data automatically by detecting anomalies in local histograms. Furthermore the results are visualized and a variety of tools for the exploration and interpretation of the detected regions are developed. The approach is evaluated by experiments with synthetic data and in interviews with domain experts on the basis of real-world data. Conclusively further improvements to integrate the algorithm into the seismic interpretation workflow are suggested.
Mit dem Aufkommen von Head-Mounted Displays (HMDs) der aktuellen Generation erlangt Virtual Reality (VR) wieder großes Interesse im Feld von medizinischer Bildgebung und Diagnose. Exploration von CT oder MRT Daten in raumfüllender Virtual Reality stellt eine intuitive Anwendung dar. Allerdings gilt in Virtual Reality, dass das Aufrechterhalten einer hohen Bildwiederholungsrate noch wichtiger ist als bei konventioneller Benutzerinteraktion, die sitzend vor einem Bildschirm erfolgt. Es existieren starke wissenschaftliche Hinweise, die nahelegen, dass geringe Bildwiederholungsraten und hohe Latenzzeit einen starken Einfluss auf das Auftreten von Cybersickness besitzen. Diese Abschlussarbeit untersucht zwei praktische Ansätze, um den hohen Rechenaufwand von Volumenrendering zu überkommen. Einer liegt in der Ausnutzung von Kohärenzeigenschaften des besonders aufwändigen stereoskopischen Rendering Set-ups. Der Hauptbeitrag ist die Entwicklung und Auswertung einer neuartigen Beschleunigungstechnik für stereoskopisches GPU Raycasting. Zudem wird ein asynchroner Renderingansatz verfolgt, um das Ausmaß von Latenz im System zu minimieren. Eine Auswahl von Image-Warping Techniken wurden implementiert und systematisch evaluiert, um die Tauglichkeit für VR Volumenrendering zu bewerten.
Part-of-Speech tagging is the process of assigning words with similar grammatical properties to a part of speech (PoS). In the English language, PoS-tagging algorithms generally reach very high accuracy. This thesis undertakes the task to test against these accuracies in PoS-tagging as a qualitative measure in classification capabilities for a recently developed neural network model, called graph convolutional network (GCN). The novelty proposed in this thesis is to translate a corpus into a graph as a direct input for the GCN. The experiments in this thesis serve as a proof of concept with room for improvements.
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.
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.
This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2018 in Montreal, Canada. Further this paper serves as qualification material for the RoboCup-@Home participation in 2018. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. This year the team from Koblenz won the biggest annual scientianc robot competition in Montreal in the RoboCup@Home Open Platform track for the third time and also won the RoboCup@Home German Open for the second time. As a research highlight a novel symbolic imitation learning approach was demonstrated during the annals. The TIAGo robotic research platform was used for the first time by the 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. Further information can be found on our project page http://homer.uni-koblenz.de.
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.
Tracking ist ein zentraler Bestandteil vieler moderner technischer Anwendungen, insbesondere in den Bereichen autonome Systeme und Augmented Reality. Für Tracking gibt es viele unterschiedliche Ansätze. Ein erst seit kurzem verfolgter ist die Verwendung von Neuronalen Netzen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine eine Anwendung erstellt, welche für das Tracking ein Neuronales Netz verwendet. Dazu gehört ebenfalls die Erstellung von Trainingsdaten, sowie die Erstellung des Neuronalen Netzes und dessen Training.
Anschließend wird die Verwendung von Neuronalen Netzen für Tracking analysiert und ausgewertet. Hierunter fallen verschiedene Aspekte. Es wird für eine unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden geprüft wie gut das Tracking funktioniert und wie viel Performance dieser Ansatz kostet. Des Weiteren wird die Menge der benötigten Trainingsdaten untersucht, der Einfluss der Architektur des Netzwerks und wie wichtig das Vorhandensein von Tiefendaten für die Funktion des Trackings ist. Dies soll einen Einblick ermöglichen wie relevant dieser Ansatz für den Einsatz in zukünftigen Produkten sein könnte.
This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by
team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany,
for the participation at the RoboCup@Home 2019 in Sydney,
Australia. We ended up first at RoboCup@Home 2019 in the Open Platform
League and won the competition in our league now three times
in a row (four times in total) which makes our team the most successful
in RoboCup@Home. We demonstrated approaches for learning from
demonstration, touch enforcing manipulation and autonomous semantic
exploration in the finals. 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, gesture recognition
and imitation learning. The packages are available (and new packages
will be released) on http://homer.uni-koblenz.de.
The development of a game engine is considered a non-trivial problem. [3] The architecture of such simulation software must be able to manage large amounts of simulation objects in real-time while dealing with “crosscutting concerns” [3,p. 36] between subsystems. The use of object oriented paradigms to model simulation objects in class hierarchies has been reported as incompatible with constantly changing demands during game development [2, p. 9], resulting in anti-patterns and eventual, messy refactoring.[13]
Alternative architectures using data oriented paradigms revolving around object composition and aggregation have been proposed as a result. [13, 9, 1, 11]
This thesis describes the development of such an architecture with the explicit goals to be simple, inherently compatible with data oriented design, and to make reasoning about performance characteristics possible. Concepts are formally defined to help analyze the problem and evaluate results. A functional implementation of the architecture is presented together with use cases common to simulation software.
Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen. Sie befindet sich in der linken Herzkammer und agiert als ein unidirektionales Ventil, welches den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel steuert. Eine funktionierende Mitralklappe verhindert den Rückfluss von Blut in den Lungenkreislauf, wodurch sie einen unverzichtbaren Anteil zu einem gesunden Herzkreislauf beiträgt. Pathologien der Mitralklappe können eine Reihe von Symptomen hervorrufen, welche in ihrer Schwere von Brustschmerzen und Ermüdung bis zum Lungenödem (dem Eindringen von Flüssigkeit in die Lunge) reichen können. Im schlimmsten Fall kann dieses zum Atemversagen führen.
Dysfunktionale Mitralklappen können mithilfe komplexer chirurgischer Eingriffe wiederhergestellt werden, welche in hohem Maße von intensiver Planung und präoperativer Analyse profitieren. Visualisierungstechniken eröffnen die Möglichkeit, solche Vorbereitungsprozesse zu unterstützen und können zudem einer postoperativen Evaluation dienlich sein. Die vorliegende Arbeit erweitert die Forschung in diesem Bereich. Sie stützt sich auf patientenspezifische Segmentierungen der Mitralklappe, wie sie am Deutschen Krebsforschungszentrum entwickelt werden. Solche Segmentierungen resultieren in 3D-Modellen der Mitralklappe. Der Kern dieser Arbeit wird sich mit der Konstruktion einer 2D-Ansicht dieser Modelle befassen. Die 2D-Visualisierung wird durch Methoden der globalen Parametrisierung erzeugt, welche es erlauben, bijektive Abbildungen zwischen einem planaren Parameterraum und Oberflächen in höheren Dimensionen zu erstellen.
Eine ebene Repräsentation der Mitralklappe ermöglicht Ärzten einen unmittelbaren Blick auf deren gesamte Oberfläche, analog zu einer Karte. Dies erlaubt die Begutachtung der Fläche und Form ohne die Notwendigkeit unterschiedlicher Blickwinkel. Teile der Klappe, die in der 3D-Ansicht von Geometrie verdeckt sind, werden in der 2D-Darstellung sichtbar.
Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist die Untersuchung verschiedener Visualisierungen der 3D- und 2D-Mitralklappenrepräsentationen. Merkmale der Klappe können durch Assoziation mit spezifizierten Farbschemata hervorgehoben werden. So können zum Beispiel Pathologie-Indikatoren direkt vermittelt werden.
Qualität und Wirkungsgrad der vorgestellten Methoden wurden in einer Studie am Universitätsklinikum Heidelberg evaluiert.
This work describes a novel software tool for visualizing anatomical segmentations of medical images. It was developed as part of a bachelor's thesis project, with a view to supporting research into automatic anatomical brain image segmentation. The tool builds on a widely-used visualization approach for 3D image volumes, where sections in orthogonal directions are rendered on screen as 2D images. It implements novel display modes that solve common problems with conventional viewer programs. In particular, it features a double-contour display mode to aid the user's spatial orientation in the image, as well as modes for comparing two competing segmentation labels pertaining to one and the same anatomical region. The tool was developed as an extension to an existing open-source software suite for medical image processing. The visualization modes are, however, suitable for implementation in the context of other viewer programs that follow a similar rendering approach.
The modified code can be found here: soundray.org/mm-segmentation-visualization.tar.gz.
Mit dem Erscheinen moderner Virtual Reality (VR) Headsets auf dem Verbrauchermarkt, gab es den bisher größten Aufschwung in der Geschichte der VR Technologie. Damit einhergehend rücken aber auch die Problematiken aktueller VR Hardware immer mehr in den Vordergrund. Insbesondere die Steuerung in VR war schon immer ein komplexes Thema.
Eine mögliche Lösung bietet die Leap Motion: Ein Hand-Tracking Gerät, welches ursprünglich für den Desktop-Einsatz entwickelt wurde, aber mit dem letzten größeren Softwareupdate an üblichen VR Headsets angebracht werden kann. Dieses Gerät ermöglicht ein sehr genaues Tracking beider Hände und aller Finger. Damit ist es möglich, diese vollständig in der VR Welt zu replizieren und zur Steuerung zu verwenden.
Ziel dieser Arbeit ist es, virtuelle Benutzeroberflächen zu entwerfen, die mit der Leap Motion bedient werden können. Dies soll eine natürliche Interaktion zwischen dem Benutzer und der VR-Umgebung ermöglichen. Danach werden mit Hilfe einer Demoanwendung Probanden-Tests durchgeführt, um ihre Leistung zu bewerten und mit herkömmlichen VR-Reglern zu vergleichen.
Eine genaue Schneesimulation ist der Schlüssel zur Erfassung der charakteristischen Visualisierung von Schnee. Aufwendige Methoden existieren, die versuchen Schneeverhalten ganzheitlich zu ergreifen. Die Rechenkomplexität dieser Ansätze hindert sie daran, Echtzeitfähigkeit zu erreichen. Diese Arbeit stellt drei Methoden vor, die unter Verwendung der GPU eine echtzeitfähige Deformation einer Schneeoberoberfläche darstellen. Die Ansätze werden hinsichtlich ihrer wahrheitsgetreuen Schneedarstellung untersucht und nach ihrer Fähigkeit, mit einer zunehmenden Anzahl von schneeverformenden Objekten zu skalieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methoden bei mehreren hunderten schneeverformenden Objekten ihre Echtzeitfähigkeit beibehalten. Jedoch benachteiligen die charakteristischen Einschränkungen jener Methoden die visuellen Resultate. Ein experimenteller Ansatz ist es, die Anzahl der schneeverformenden Objekte zu reduzieren und durch Zusammenfügen der Methoden ein genaueres, kombiniertes Verformungsmuster zu erzeugen.
Konstituenten-Parsing versucht, syntaktische Struktur aus einem Satz zu extrahieren. Diese Parsing-Systeme sind in vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen hilfreich, wie z.B. bei der Grammatikprüfung, der Beantwortung von Fragen und der Informationsextraktion. In dieser Masterarbeit geht es um die Implementierung eines Konstituentenparsers für die deutsche Sprache mit Hilfe von neuronalen Netzen. In der Vergangenheit wurden wiederkehrende neuronale Netze beim Aufbau eines Parsers und auch bei vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen verwendet. Dabei werden Module des neuronalen Netzes mit Selbstaufmerksamkeit intensivgenutzt, um Sätze effektiv zu verstehen. Bei mehrschichtigen Selbstaufmerksamkeitsnetzwerken erreicht das konstituierende
Parsen 93,68% F1-Scoret. Dies wird noch weiter verbessert, indem sowohl Zeichen- als auch Worteinbettungen als Darstellung des Inputs verwendet werden. Ein F1-Score von 94,10% wurde am besten durch den Konstituenten-Parser erreicht, der nur den bereitgestellten Datensatz verwendet. Mit Hilfe externer Datensätze wie der deutschen Wikipedia werden vortrainierte ELMo-Modelle zusammen mit Selbstbeobachtungsnetzwerken verwendet, die einen F1-Score von 95,87% erreichen.
Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.