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- Institut für Computervisualistik (18) (entfernen)
Die vorliegende Arbeit stellt eine Rigid-Body Physik-Engine vor, deren Schwerpunkt auf der Kollisionserkennung per GPU liegt. Die steigende Performanz und Zugänglichkeit moderner Grafikkarten sorgt dafür, dass sich diese auch für Algorithmen nutzen lassen, die nicht nur zur Bilderzeugung gedacht sind. Dieser Vorteil wird genutzt, um eine effiziente auf Partikeln basierende Kollisionserkennung zu implementieren. Mit Hilfe einer Testumgebung wird dann der Performance-Unterschied zwischen CPU und GPU dargestellt.
Augmented Reality gewinnt heutzutage immer mehr an Bedeutung in Gebieten wie der Industrie, der Medizin oder der Tourismus-Branche. Dieser Anstieg kann durch die Möglichkeit der Erweiterung der realen Welt mit weiteren Information durch Augmented Reality erklärt werden. Somit ist dieses Verfahren zu einer Methode geworden, den Informationsfluss wesentlich zu verbessern. Um ein System zu erstellen, das die reale Welt mit Zusatzinhalten erweitert, muss die Relation zwischen System und realer Welt bekannt sein. Die gängigste Methode zum Erstellen dieser Verbindung ist optisches Tracking. Das System berechnet die Relation zur realen Welt aus Kamerabildern. Dabei wird eine Referenz in der realen Welt als Orientierung genutzt. Zumeist sind dies 2D-Marker oder 2D-Texturen, die in der Szene der realen Welt platziert werden. Dies bedeutet allerdings auch einen Eingriff in die Szene. Deshalb ist es wünschenswert, dass das System ohne eine solche Hilfe arbeitet. Ein Ansatz ohne Manipulation der Szene ist Objekt-Tracking. In diesem Ansatz kann ein beliebiges Objekt als Referenz genutzt werden. Da ein Objekt viel komplexer als ein Marker oder eine Textur ist, ist es für das System schwerer, daraus eine Relation zur realen Welt herzustellen. Deshalb reduzieren die meisten Ansätze für 3D-Objekt-Tracking das Objekt, indem nicht das gesamte als Referenz dient. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Untersuchung, wie ein ganzes Objekt als Referenz genutzt werden kann, sodass das System oder die Kamera sich 360 Grad um das Objekt herum bewegen kann, ohne dass das System die Relation zur realen Welt verliert. Als Basis dient das Augmented Reality-Framework "VisionLib". Verschiedene Erweiterungen wurden im Rahmen dieser Arbeit für 360-Grad-Tracking in das System integriert und analysiert. Die unterschiedlichen Erweiterungen werden miteinander verglichen. Durch das Verbessern des Reinitialisierungsprozesses konnten die besten Ergebnisse erzielt werden. Dabei werden dem System aktuelle Bilder der Szene übergeben, mit dem das System schneller eine neue Relation zur realen Welt herstellen kann, wenn diese verloren geht.
Das Thema dieser Arbeit ist die Entwicklung einer hardwarebeschleunigten Einzelbildkompression zur Videoübertragung. Verfahren zur Einzelbildkompressionrn existieren bereits seit längerer Zeit. Jedoch genügen die gängigen Verfahren nicht den Anforderungen der Echtzeit und Performanz, um während einer Videoübertragung ohne spürbare Latenz zum Einsatz zu kommen. In dieser Arbeit soll einer der geläufigsten Algorithmen zur Bildkompression auf Parallelisierbarkeit, unter zu Hilfenahme der Grafikkarte, untersucht werden, um Echtzeitfähigkeit während der Kompression und Dekompression von computergenerierten Bildern zu erreichen. Die Ergebnisse werden evaluiert und in den Rahmen aktueller Verfahren parallelisierter Kompressionstechniken eingeordnet.
In der Forschung der autonomen mobilen Roboter ist besonders die Pfadplanung immer noch ein sehr aktuelles Thema.
Diese Masterabeit befasst sich mit verschiedenen Pfadplanungsalgorithmen zur Navigation solcher mobilen Systeme. Hierbei ist nicht nur eine kollisionsfreie Trajektorie von einem Punkt zu einem anderen zu ermitteln, sondern sollte diese auch noch möglichst optimal sein und alle Fahrzeug-gegebenen Einschränkungen einhalten. Besonders die autonome Fahrt in unbekannter dynamischer Umgebung stellt eine große Herausforderung dar, da hier eine geschlossene Regelung notwendig ist und dem Planer somit eine gewisse Dynamik abverlangt wird.
In dieser Arbeit werden zwei Arten von Algorithmen vorgestellt. Zum einen die Pfadplaner, welche auf dem A* aufbauen, der im eigentlichen Sinne ein Graphsuchalgorithmus ist: A*, Anytime Repairing A*, Lifelong Planning A*, D* Lite, Field D*, hybrid A*. Zum anderen die Algorithmen, welche auf dem probabilistischen Planungsalgorithmus Rapidly-exploring Random Tree basieren (RRT, RRT*, Lifelong Planning RRT*), sowie einige Erweiterungen und Heuristiken. Außerdem werden Methoden zur Kollisionsvermeidung und Pfadglättung vorgestellt. Abschließend findet eine Evaluation der verschiedenen Algorithmen statt.
In dieser Arbeit wird eine interaktive Applikation für das Android OS entwickelt. Bei der Applikation handelt es sich um ein Virtual-Reality-Spiel. Das Spiel gehört zum Ego-Shooter-Genre und spielt in einem Weltraumszenario. Durch den Einsatz eines Stereo-Renderers ist es möglich, das Spiel in Kombination mit einer Virtual-Reality-Brille zu spielen.
In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit der Frage, ob die empfundene Herausforderung, der Flow-Zustand und der Spielspaß in Computerspielen miteinander zusammenhängen und welchen Einfluss die motivationspsychologischen Komponenten Erfolgsmotivation, Misserfolgsmotivation und Erfolgswahrscheinlichkeit dabei haben. Außerdem wollen wir wissen, ob eine freie Wahl des Schwierigkeitsgrads der optimale Weg zum Flow-Zustand ist. Um diese Theorien zu untersuchen, wurde eine Studie anhand einer Online-Umfrage durchgeführt, in welcher die Probanden das Spiel “flOw“ spielten. Die Ergebnisse wurden ausgewertet mithilfe einer zweifaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung und Tests auf Korrelation. Dabei fanden wir heraus, dass tatsächlich ein Zusammenhang zwischen Herausforderung, Flow und Spaß existiert und die Motivation dabei indirekt eine Rolle spielt.
Bei der eindeutigen Isolation und Klassifizierung von Merkmalen in 3D-Multi-Attribut-Volumendaten sind multidimensionale Transferfunktionen unabdingbar. Jedoch wird bei mehreren Dimensionen das Verständnis der Daten sowie die Interaktion mit diesen zu einer Herausforderung. Weder die Kontrolle der vielseitigen Eingabeparameter noch die Visualisierung im höherdimensionalen Raum sind trivial.
Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines Transferfunktionseditors, der durch die Verwendung von verschiedenen Visualisierungs- und Interaktionstechniken, z.B. der Verwendung von parallelen Koordinatenachsen, die Erstellung multidimensionaler Transferfunktionen unterstützt. Dabei sollen unterschiedliche Dimensionen interaktiv ausgewählt und kombiniert werden und die Veränderungen der Transferfunktion durch visuelles Feedback im gerenderten Volumen bestätigt werden.
Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding
(2015)
The Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding include publications (extended abstracts), that cover but are not limited to the following topics: - Mathematical Theory of Pattern Recognition, Image and Speech Processing, Analysis, Recognition and Understanding. - Cognitive Technologies, Information Technologies, Automated Systems and Software for Pattern Recognition, Image, Speech and Signal Processing, Analysis and Understanding - Databases, Knowledge Bases, and Linguistic Tools - Special-Purpose Architectures, Software and Hardware Tools - Vision and Sensor Data Interpretation for Robotics - Industrial, Medical, Multimedia and Other Applications - Algorithms, Software, Automated Systems and Information Technologies in Bioinformatics and Medical Informatics. The workshop took place from December 1st-5th, 2014, at the University of Koblenz-Landau in Koblenz, Germany.