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Point Rendering
(2009)
Das Ziel dieser Arbeit war es, bestehende Point Rendering Verfahren zu untersuchen und darauf aufbauend einen eigenen Point Renderer zu entwickeln. Mit diesem sollte dann die Anwendbarkeit auf weniger komplexe Modelle geprüft werden. Dabei galt es auftretende Probleme zu analysieren und gegebenenfalls Lösungsansätze zu finden.
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.
Der natürliche Prozess der Verwitterung ist ein komplexer Vorgang, der von unterschiedlichsten Parametern beeinflusstwird. Hauptbestandteil dieses Prozesses ist das Zusammenziehen des Fruchtvolumens infolge von Wasserverlust durch Transpiration sowie die Veränderung der Fruchtfarbe und Oberfläche. Es wurden bereits Verfahren entwickelt, die diese Eigenschaften mit Hilfe von Parametrisierung sowie physikalischer Ansätze simulieren. Die in dieser Arbeit erstellte Anwendung simuliert das Fruchtfleisch durch ein Tetraedernetz und die Veränderung der Haut mit Hilfe von dynamischer Texturanpassung. Der entwickelte Algorithmus arbeitet in linearer Laufzeit und seine Ergebnisse werden anhand selbst erstellter Fruchtmodelle präsentiert.
Die Visualisierung von Volumendaten ist ein interessantes und aktuelles Forschungsgebiet. Volumendaten bezeichnen einen dreidimensionalen Datensatz, der durch Simulation oder Messungen generiert wird. Mit Hilfe der Visualisierung sollen interessante bzw. in einem gewissen Kontext bedeutsame Informationen aus einem Datensatz extrahiert und grafisch dargestellt werden. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Visualisierung von Volumendaten, die in einem medizinischen Kontext erstellt worden sind. Dabei handelt es sich z.B. um Daten, die durch Computertomographie oder Magnet-Resonanz-Tomographie gewonnen wurden. Bei der Darstellung von Volumendaten hat man mehrere Möglichkeiten, welche Art von Beleuchtungsmodellen man einsetzen möchte. Ein Beleuchtungsmodell beschreibt, welche Art von Licht verwendet werden soll und wie dieses mit dem Volumendatensatz interagiert. Die Beleuchtungsmodelle unterscheiden sich in ihrer physikalischen Korrektheit und somit in ihrer Darstellungsqualität. Das einfachste Beleuchtungsmodell zieht keine Lichtquellen in Betracht. Das Volumen verfügt in diesem Fall nur über ein "Eigenleuchten" (Emission). Der Nachteil hierbei ist, dass z.B. keinerlei Schatten vorhanden sind und es somit schwierig ist, räumliche Tiefe zu erkennen. Ein Vorteil des Verfahrens ist, dass die benötigten Berechnungen sehr einfach sind und somit in Echtzeit ausgeführt werden können. Unter einem lokalen Beleuchtungsmodell hingegen versteht man ein Modell, bei dem das Licht berücksichtigt wird, welches direkt von der Lichtquelle auf den Volumendatensatz trifft. Hierbei können z.B. Schatten dargestellt werden, und der Betrachter kann eine räumliche Tiefe in der Darstellung erkennen. Der Berechnungsaufwand steigt, das Verfahren ist aber immer noch echtzeitfähig. Volumendaten haben aber die Eigenschaft, dass sie einen Teil des Lichts, welches durch sie hindurchgeht, in verschiedene Richtungen streuen. Dabei spricht man von indirektem Licht. Um sowohl das direkte als auch das indirekte Licht zu berücksichtigen, muss man eine sogenannte globale Beleuchtungssimulation durchführen. Es ist das am aufwendigsten zu berechnende Beleuchtungsmodell, führt aber zu photorealistischen und physikalisch korrekten Ergebnissen, denn eine globale Beleuchtungssimulation errechnet eine (angenähert) vollständige Lösung des in Abschnitt 4.2 vorgestellten Volumen-Rendering-Integrals (Gleichung (8)).
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.
Personenverfolgungssysteme bestehen oft aus teurer und meist an Personen befestigter Trackinghardware, die die Bewegungsfreiheit der Personen deutlich einschränkt. Durch die in den letzten Jahrzehnten angestiegene Rechenleistung der Computersysteme ist es möglich, Bilddaten von digitalen Video-, Foto- oder Webkameras in Echtzeit auszuwerten. Dadurch erschließen sich neue Möglichkeiten, die eine Verfolgung von Personen auch ohne die störrige Trackinghardware erlauben. In dieser Arbeit soll ein System zum Verfolgen von Personen auschließlich unter Zuhilfenahme einer Videokamera und eines Computers, also ohne Marker, entwickelt werden.
In dieser Arbeit wird die Geschwindigkeit des Simulationscodes zur Pho-
tonenausbreitung beim IceCube-Projekt (clsim) optimiert. Der Prozess der
GPU-Code-Analyse und Leistungsoptimierung wird im Detail beschrie-
ben. Wenn beide Codes auf der gleichen Hardware ausgeführt werden,
wird ein Speedup von etwa 3x gegenüber der ursprünglichen Implemen-
tierung erreicht. Vergleicht man den unveränderten Code auf der derzeit
von IceCube verwendeten Hardware (NVIDIA GTX 1080) mit der opti-
mierten Version, die auf einer aktuellen GPU (NVIDIA A100) läuft, wird
ein Speedup von etwa 9,23x beobachtet. Alle Änderungen am Code wer-
den vorgestellt und deren Auswirkung auf die Laufzeit und Genauigkeit
der Simulation diskutiert.
Der für die Optimierung verfolgte Weg wird dann in einem Schema
verallgemeinert. Programmierer können es als Leitfaden nutzen, um große
und komplexe GPU-Programme zu optimieren. Darüber hinaus wird die
per warp job-queue, ein Entwurfsmuster für das load balancing innerhalb
eines CUDA-Thread-Blocks, im Detail besprochen.
Orientierung aus Silhouetten
(2010)
Anhand der sogenannten "Analyse durch Synthese" soll in der folgenden Qualifikationsarbeit versucht werden, zum Zeitpunkt einer Aufnahme auf dem Campus der Universität Koblenz die Orientierung der Kamera zu bestimmen. Die Lösungsidee für diese Problemstellung liegt in Form eines merkmalsbasierten Ansatzes vor. Zu diesem Zweck ist die grobe Position im 3D-Campusmodell der Universität Koblenz zum Zeitpunkt der entsprechenden Aufnahme gegeben. Um das Bild einer realen Aufnahme mit einem künstlichen Bild des 3D-Modells vergleichen zu können, ist ein Ähnlichkeitsmaß notwendig, welches die Ähnlichkeit zwischen diesen beiden Bildern mit einem Wert ausdrückt. Der Vergleich erfolgt anhand der Silhouette der einzelnen Bilder, während die Orientierung der Kamera mit Hilfe eines nicht linearen Opitimierungsverfahrens bestimmt wird.
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.
Thematik dieser Arbeit ist das dreidimensionale Image-Warping für diffuse und reflektierende Oberflächen. Das Warpingverfahren für den reflektierenden Fall gibt es erst seit 2014. Bei diesem neuen Algorithmus treten Artefakte auf, sobald ein Bild für einen alternativen Blickwinkel auf eine sehr unebene Fläche berechnet werden soll.
In dieser Arbeit wird der Weg von einem Raytracer, der die Eingabetexturen erzeugt, über das Warpingverfahren für beide Arten der Oberflächen, bis zur Optimierung des Reflective-Warping-Verfahrens erarbeitet. Schließlich werden die Ergebnisse der Optimierung bewertet und in den aktuellen sowie zukünftigen Stand der Technik eingeordnet.
Innerhalb dieser Arbeit wird die Theorie des Video-Seethroughs anhand einer Panoramaerstellung aus mehreren Kamerabildern verschiedener Perspektiven grundlegend dargestellt. Darauf basierend wurde ein System konzipiert und umgesetzt, bei dem Videostreams durch perspektivische Verzerrung zu einem Panoramabild zusammengesetzt werden. Anschließend wird dieses auf die Innenseite eines Zylinders projiziert, in dessen Mitte sich die virtuelle Position des Betrachters befindet. Schließlich
sollen die entstandenen Videopanoramen in einer VR-Brille dargestellt werden. Innerhalb der Implementierung werden außerdem einige Optimierungen vorgestellt, unter anderem solche, die das System - über die Aufgabenstellung hinaus - echtzeitfähig machen. Des Weiteren wird das erarbeitete
System bewertet und mit zwei anderen Verfahren verglichen.
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.
On the recognition of human activities and the evaluation of its imitation by robotic systems
(2023)
This thesis addresses the problem of action recognition through the analysis of human motion and the benchmarking of its imitation by robotic systems.
For our action recognition related approaches, we focus on presenting approaches that generalize well across different sensor modalities. We transform multivariate signal streams from various sensors to a common image representation. The action recognition problem on sequential multivariate signal streams can then be reduced to an image classification task for which we utilize recent advances in machine learning. We demonstrate the broad applicability of our approaches formulated as a supervised classification task for action recognition, a semi-supervised classification task for one-shot action recognition, modality fusion and temporal action segmentation.
For action classification, we use an EfficientNet Convolutional Neural Network (CNN) model to classify the image representations of various data modalities. Further, we present approaches for filtering and the fusion of various modalities on a representation level. We extend the approach to be applicable for semi-supervised classification and train a metric-learning model that encodes action similarity. During training, the encoder optimizes the distances in embedding space for self-, positive- and negative-pair similarities. The resulting encoder allows estimating action similarity by calculating distances in embedding space. At training time, no action classes from the test set are used.
Graph Convolutional Network (GCN) generalized the concept of CNNs to non-Euclidean data structures and showed great success for action recognition directly operating on spatio-temporal sequences like skeleton sequences. GCNs have recently shown state-of-the-art performance for skeleton-based action recognition but are currently widely neglected as the foundation for the fusion of various sensor modalities. We propose incorporating additional modalities, like inertial measurements or RGB features, into a skeleton-graph, by proposing fusion on two different dimensionality levels. On a channel dimension, modalities are fused by introducing additional node attributes. On a spatial dimension, additional nodes are incorporated into the skeleton-graph.
Transformer models showed excellent performance in the analysis of sequential data. We formulate the temporal action segmentation task as an object detection task and use a detection transformer model on our proposed motion image representations. Experiments for our action recognition related approaches are executed on large-scale publicly available datasets. Our approaches for action recognition for various modalities, action recognition by fusion of various modalities, and one-shot action recognition demonstrate state-of-the-art results on some datasets.
Finally, we present a hybrid imitation learning benchmark. The benchmark consists of a dataset, metrics, and a simulator integration. The dataset contains RGB-D image sequences of humans performing movements and executing manipulation tasks, as well as the corresponding ground truth. The RGB-D camera is calibrated against a motion-capturing system, and the resulting sequences serve as input for imitation learning approaches. The resulting policy is then executed in the simulated environment on different robots. We propose two metrics to assess the quality of the imitation. The trajectory metric gives insights into how close the execution was to the demonstration. The effect metric describes how close the final state was reached according to the demonstration. The Simitate benchmark can improve the comparability of imitation learning approaches.
Die vorliegende Bachelorarbeit thematisiert eine durch die Eye-Tracking-Technologie gestützte Untersuchung mit dem E-Lern System Compass. Die Untersuchung fand in Form eines Experimentes statt, welches bei den Probanden die Fähigkeit der Erkennung der Subjekt- Verb-Kongruenz in deutschen Sätzen testen sollte. Ideengebend zu der Versuchskonstellation war eine ähnliche Studie im englisch sprachigen Raum.
Die Einbindung des E-Learning System Compass bezweckte dabei die Beobachtung des Lernverhaltens der Testpersonen. Ausgewertet und bewertet werden konnten die Versuchsreihen durch die Eye-Tracker Software, der während des Versuchs die Augenbewegungen der Testpersonen auf den gezeigten und erstellten Sätzen aufzeichnete und daraus messbare Daten erzeugte. Augenbewegungen wie Fixationen oder Regressionen auf bestimmte Stimuli wurden dabei erwartet und auch gehofft zu messen.
Das Ergebnis der Ausführungen zeigt eindeutig, dass Fehler in der Kongruenz zwischen Subjekt und Verb häufig gemacht werden und die Fehlerrate in Verbindung zur Satzlänge proportional ansteigt.
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.
Der Zwang zur Entwicklung immer neuer Technologien hat den Entwicklungsaufwand vieler Spiele enorm in die Höhe getriebenen. Aufwändigere Grafiken und Spiele-Engines erfordern mehr Künstler, Grafiker, Designer und Programmierer, weshalb die Teams immer größer werden. Bereits jetzt liegt die Entwicklungszeit für einen Ego-Shooter bei über 3 Jahren, und es entstehen Kosten bis in den zweistelligen Millionenbereich. Neue Techniken, die entwickelt werden sollen, müssen daher nach Aufwand und Nutzen gegeneinander abgewogen werden. In dieser Arbeit soll daher eine echtzeitfähige Lösung entwickelt werden, die genaue und natürlich aussehende Animationen zur Visualisierung von Charakter-Objekt-Interaktionen dynamisch mithilfe von Inverser Kinematik erstellt. Gleichzeitig soll der Aufwand, der für die Nutzung anfällt, minimiert werden, um möglichst geringe zusätzliche Entwicklungskosten zu generieren.
In dieser Arbeit werden drei Verfahren zur Objektentfernung aus Bildern einander gegenübergestellt. Zwei der ausgewählten Verfahren stammen aus dem Bereich der sogenannten Inpainting-Verfahren, während das dritte dem Forschungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung entnommen ist. Die Evaluation dieser Verfahren zeigt ihre jeweiligen Vor- und Nachteile auf und prüft ihre Anwendbarkeit auf das spezifische Problem, ein Farbkalibriermuster aus strukturdominierten Bildern zu entfernen. Auf der Grundlage dieser Eigenschaften werden abschließend mehrere Erweiterungen vorgestellt, die eine verbesserte Anwendbarkeit auf das gestellte Problem erreichen.
Diese Bachelorarbeit erforscht eine Methode zur 3D-Objekterkennung und Posenschätzung, basierend auf dem Punkte-Paare-Eigenschaften-Verfahren (PPE) von Drost et. al. [Dro+10]. Die Methoden der Posenschätzung haben sich in den letzten Jahre zwar deutlich verbessert, stellen jedoch weiterhin ein zentrales Problem im Bereich der Computervisualistik dar. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Programm implementiert, welches Punktewolkenszenen als Ausgangspunkt erhält und daraus eine Objekterkennung und Posenschätzung durchführt. Das Programm deckt alle Schritte eines Objekterkennungsprogramm ab, indem es 3D-Modelle von Objekten verarbeitet, um deren PPE zu extrahieren. Diese Eigenschaften werden gruppiert und in einer Tabelle gespeichert. Anhand des Auswahlverfahrens, bei dem die Übereinstimmung der Eigenschaften überprüft wird, können potenzielle Posen des Objekts ermittelt werden. Die Posen mit der größten Übereinstimmung werden miteinander verglichen, um ähnliche Posen zu gruppieren. Die Gruppen mit der höchsten Übereinstimmung werden erneut überprüft, sodass am Ende nur eine Pose ausgewählt wird. Das Programm wurde anhand von Real– und Simulationsdaten Daten getestet. Die erhaltenen Ergebnisse wurden anschließend analysiert und evaluiert.
Zunächst soll das Thema Non-Photorealistic Rendering vorgestellt werden, bevor auf die Theorie der implementierten Verfahren eingegangen wird. Im Vergleich zur klassischen Graphik-Pipeline wird anschließend auf die Pipeline-Stufen eingegangen, die sich bei moderner Graphikhardware programmieren lassen. Mit Cg wird eine Shader-Hochsprache präsentiert, die zur Programmierung von Graphikkarten eingesetzt wird. Danach wird die Graphikbibliothek Direct3D und das Framework DXUT vorgestellt. Vom softwaretechnischen Entwurf ausgehend, wird die Implementierung der einzelnen Verfahren des Non-Photorealistic Rendering dargestellt. Anschließend wird die Planung und Realisierung der Benutzerschnittstelle erläutert. Die erzielten Ergebnisse werden anhand von Bildschirmphotos aufgezeigt und es wird kurz auf die Darstellungsgeschwindigkeit eingegangen. Abschließend sollen sinnvolle Erweiterungen des Programms und interessante Verfahren, die nicht implementiert wurden, erläutert werden.
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.
In einer Welt, in der mittlerweile "Die Cloud" als Lösung für nahezu alles angepriesen wird, stellt sich immer häufiger die Frage, ob man seine persönlichen Daten einem Fremden anvertrauen möchte, oder sie doch lieber unter der eigenen Kontrolle behält. Für die Befürworter der letzten Option steht "ownCloud" als freies Softwarepaket zur Verfügung, um eine eigene Cloud aufzusetzen und ihre Inhalte mit Anderen zu teilen.
Um das Teilen von Lernwerkzeugen zu vereinheitlichen und damit zu vereinfachen, wurde von IMS GLOBAL die "Learning Tools Interoperability" Spezifikation - kurz LTI - entwickelt. Diese wird inzwischen von einer zunehmenden Anzahl von Lernmanagementsystemen und Lernressourcen unterstützt. Eine interessante Herausforderung ist daher, zu untersuchen, ob und wie man ownCloud mit verschiedenen bestehenden Lernwerkzeugen mittels LTI verbinden und daraus Nutzen ziehen kann.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Plugin für ownCloud zu konzeptionieren und zu entwickeln, das die Kommunikation mit Lernwerkzeugen per LTI
ermöglicht. Dabei soll sowohl die Consumer- als auch die Providerseite mit einem Proof of Concept berücksichtigt werden, um jeweils die Möglichkeiten und Grenzen dieser Verbindungen zu untersuchen.
Zielsetzung Ziel der Diplomarbeit ist die Erforschung und Evaluation verschiedener multimodaler Interaktions- und Präsentationstechniken mit der Nintendo Wii Fernbedienung. Der zentrale Ansatz besteht darin, die verschiedenen alternativen Ein- und Ausgabemöglichkeiten der Nintendo Wiimote für Multimediapräsentationen im Bereich Bildung und Lehre nutzbar zu machen. Gesucht ist eine möglichst benutzerfreundliche Kombination verschiedener Präsentationslösungen in einem Eingabegerät, zu einem Bruchteil der Kosten existierender Lösungen. WiinterAct Um die Verbindung zwischen den multimodalen Interaktionsmöglichkeiten der Nintendo Wii Fernbedienung und den gewünschten Präsentationstechniken am Computer herzustellen, wurde die Software WiinterAct entwickelt. Mit Hilfe von WiinterAct lässt sich eine beliebige Präsentationssoftware über die Bedienknöpfe der Wiimote oder per Gestenerkennung steuern. Zusätzlich wurden alternative Mauszeigermanipulationsmöglichkeiten implementiert. So kann der Mauszeiger per interaktiver Laserpointer Metapher oder über ein interaktives Whiteboard auf Basis der Wiimote bewegt werden. Die hierfür nötige 4-Punkt-Kalibrierung wurde dabei stark vereinfacht. Neben einer intuitiven Visualisierung der Accelerometer- und Infrarotdaten aus der Wiimote wurde ferner eine Demoapplikation (FittsLaWii) zum Messen der Eingabegeschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit verschiedener Interaktionsmethoden bzw. Interaktionsgeräten entwickelt. Fazit Zusammenfassend lassen sich die Ergebnisse der Arbeit in viele andere Bereiche der Mensch-Computer-Interaktion übertragen.
Efficient Cochlear Implant (CI) surgery requires prior knowledge of the cochlea’s size and its characteristics. This information helps to select suitable implants for different patients. Registered and fused images helps doctors by providing more informative image that takes advantages of different modalities. The cochlea’s small size and complex structure, in addition to the different resolutions and head positions during imaging, reveals a big challenge for the automated registration of the different image modalities. To obtain an automatic measurement of the cochlea length and the volume size, a segmentation method of cochlea medical images is needed. The goal of this dissertation is to introduce new practical and automatic algorithms for the human cochlea multi-modal 3D image registration, fusion, segmentation and analysis. Two novel methods for automatic cochlea image registration (ACIR) and automatic cochlea analysis (ACA) are introduced. The proposed methods crop the input images to the cochlea part and then align the cropped images to obtain the optimal transformation. After that, this transformation is used to align the original images. ACIR and ACA use Mattes mutual information as similarity metric, the adaptive stochastic gradient descent (ASGD) or the stochastic limited memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (s-LBFGS) optimizer to estimate the parameters of 3D rigid transform. The second stage of nonrigid registration estimates B-spline coefficients that are used in an atlas-model-based segmentation to extract cochlea scalae and the relative measurements of the input image. The image which has segmentation is aligned to the input image to obtain the non-rigid transformation. After that the segmentation of the first image, in addition to point-models are transformed to the input image. The detailed transformed segmentation provides the scala volume size. Using the transformed point-models, the A-value, the central scala lengths, the lateral and the organ of corti scala tympani lengths are computed. The methods have been tested using clinical 3D images of total 67 patients: from Germany (41 patients) and Egypt (26 patients). The atients are of different ages and gender. The number of images used in the experiments is 217, which are multi-modal 3D clinical images from CT, CBCT, and MRI scanners. The proposed methods are compared to the state of the arts ptimizers related medical image registration methods e.g. fast adaptive stochastic gradient descent (FASGD) and efficient preconditioned tochastic gradient descent (EPSGD). The comparison used the root mean squared distance (RMSE) between the ground truth landmarks and the resulted landmarks. The landmarks are located manually by two experts to represent the round window and the top of the cochlea. After obtaining the transformation using ACIR, the landmarks of the moving image are transformed using the resulted transformation and RMSE of the transformed landmarks, and at the same time the fixed image landmarks are computed. I also used the active length of the cochlea implant electrodes to compute the error aroused by the image artifact, and I found out an error ranged from 0.5 mm to 1.12 mm. ACIR method’s RMSE average was 0.36 mm with a standard deviation (SD) of 0.17 mm. The total time average required for registration of an image pair using ACIR was 4.62 seconds with SD of 1.19 seconds. All experiments are repeated 3 times for justifications. Comparing the RMSE of ACIR2017 and ACIR2020 using paired T-test shows no significant difference (p-value = 0.17). The total RMSE average of ACA method was 0.61 mm with a SD of 0.22 mm. The total time average required for analysing an image was 5.21 seconds with SD of 0.93 seconds. The statistical tests show that there is no difference between the results from automatic A-value method and the manual A-value method (p-value = 0.42). There is no difference also between length’s measurements of the left and the right ear sides (p-value > 0.16). Comparing the results from German and Egypt dataset shows there is no difference when using manual or automatic A-value methods (p-value > 0.20). However, there is a significant difference when using ACA2000 method between the German and the Egyptian results (p-value < 0.001). The average time to obtain the segmentation and all measurements was 5.21 second per image. The cochlea scala tympani volume size ranged from 38.98 mm3 to 57.67 mm3 . The combined scala media and scala vestibuli volume size ranged from 34.98 mm 3 to 49.3 mm 3 . The overall volume size of the cochlea should range from 73.96 mm 3 to 106.97 mm 3 . The lateral wall length of scala tympani ranged from 42.93 mm to 47.19 mm. The organ-of-Corti length of scala tympani ranged from 31.11 mm to 34.08 mm. Using the A-value method, the lateral length of scala tympani ranged from 36.69 mm to 45.91 mm. The organ-of-Corti length of scala tympani ranged from 29.12 mm to 39.05 mm. The length from ACA2020 method can be visualised and has a well-defined endpoints. The ACA2020 method works on different modalities and different images despite the noise level or the resolution. In the other hand, the A-value method works neither on MRI nor noisy images. Hence, ACA2020 method may provide more reliable and accurate measurement than the A-value method. The source-code and the datasets are made publicly available to help reproduction and validation of my result.
Die Material Point Method (MPM) hat sich in der Computergrafik als äußerst fähige Simulationsmethode erwiesen, die in der Lage ist ansonsten schwierig zu animierende Materialien zu modellieren [1, 2]. Abgesehen von der Simulation einzelner Materialien stellt die Simulation mehrerer Materialien und ihrer Interaktion weitere Herausforderungen bereit. Dies ist Thema dieser Arbeit. Es wird gezeigt, dass die MPM durch die Fähigkeit Eigenkollisionen implizit handzuhaben ebenfalls in der Lage ist Kollisionen zwischen Objekten verschiedenster Materialien zu beschreiben, selbst, wenn verschiedene Materialmodelle eingesetzt werden. Dies wird dann um die Interaktion poröser Materialien wie in [3] erweitert, was ebenfalls gut mit der MPM integriert. Außerdem wird gezeigt das MPM auf Basis eines einzelnen Gitters als Untermenge dieses Mehrgitterverfahrens betrachtet werden kann, sodass man das gleiche Verhalten auch mit mehreren Gittern modellieren kann. Die poröse Interaktion wird auf beliebige Materialien erweitert, einschließlich eines frei formulierbaren Materialinteraktionsterms. Das Resultat ist ein flexibles, benutzersteuerbares Framework das unabhängig vom Materialmodell ist. Zusätzlich wird eine einfache GPU-Implementation der MPM vorgestellt, die die Rasterisierungspipeline benutzt um Schreibkonflikte aufzulösen. Anders als andere Implementationen wie [4] ist die vorgestellte Implementation kompatibel mit einer Breite an Hardware.
Ziel der Arbeit ist es, einen MP3-Player zu entwickeln, der eine Benutzerinteraktion ermöglicht, wie es gängige Computerprogramme zur Wiedergabe von Musik tun. Der Benutzer soll über eine grafische Oberfläche MP3-Dateien laden, abspielen und in Playlisten organisieren können. Ferner soll es möglich sein, Metadaten wie Titel, Autor, Genre, Veröffentlichungsjahr und vieles weitere als zusätzlichen Tag zu speichern und zu editieren. Diese Informationen soll die Software auch beim Abspielen eines Musikstückes auslesen und dem Nutzer übersichtlich anzeigen. Hier scheitern die meisten Player aufgrund ihres kleinen Displays. Außerdem soll der MP3-Player auch rudimentäre Funktionen zur Echtzeitmanipulation der Musikwiedergabe bieten. Als Hardware zum Abspielen der Musikdateien dient die Spielekonsole Nintendo DS, welche aufgrund ihrer beiden Displays genügend Anzeigemöglichkeiten für eine grafische Benutzerführung bietet. Eines der beiden Displays dient zudem als Touchscreen und kann für Eingaben verwendet werden.
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.
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.
Molecular dynamics (MD) as a field of molecular modelling has great potential to revolutionize our knowledge and understanding of complex macromolecular structures. Its field of application is huge, reaching from computational chemistry and biology over material sciences to computer-aided drug design. This thesis on one hand provides insights into the underlying physical concepts of molecular dynamics simulations and how they are applied in the MD algorithm, and also briefly illustrates different approaches, as for instance the molecular mechanics and molecular quantum mechanics approaches.
On the other hand an own all-atom MD algorithm is implemented utilizing and simplifying a version of the molecular mechanics based AMBER force field published by \big[\cite{cornell1995second}\big]. This simulation algorithm is then used to show by the example of oxytocin how individual energy terms of a force field function. As a result it has been observed, that applying the bond stretch forces alone caused the molecule to be compacted first in certain regions and then as a whole, and that with adding more energy terms the molecule got to move with increasing flexibility.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Verfahren zur markerlosen Pose-Rekonstruktion vorgestellt. Die Modellierung des menschlichen Körpers geschieht auf Basis der Starrkörperphysik. Mittels eines probabilistischen Ansatzes wird das Modell in eine volumetrische Rekonstruktion der Szene eingepasst. Die hierfür zu bewältigende Suche in hochdimensionalen Zustandsräumen wird mittels eines Partikelfilters in Kombination mit Simulierter Abkühlung vorgenommen. Eine Berücksichtigung anthropometrischer Besonderheiten sowie kinematischer Grenzen wird zur weiteren Stützung des Verfahrens vorgenommen. Die vollständig Umsetzung des Verfahrens durch dreidimensionale Beobachtungs- und Messmodelle führt zu einer exakten Poserekonstruktion und vermeidet Mehrdeutigkeiten während der Auswertung.
Die Ermittlung der Position und Orientierung einer Kamera aus Punktkorrespondenzen zwischen 3D-Positionen und deren Bildpositionen ist im Rechnersehen unter dem Begriff Poseschätzung bekannt. Viele moderne Anwendungen profitieren von dem Wissen über die Lage einer Kamera im Raum zum Zeitpunkt der Bildentstehung. Für eine robuste Schätzung der Pose wird in dieser Arbeit zunächst anhand eines Stereoalgorithmus aus einer Bildserie ein Modell in Form einer Menge von SIFT-Merkmalen erstellt. Bei der Modellerstellung kommt eine handelsübliche monokulare Kamera zum Einsatz, die frei Hand geführt werden kann. Es ist dafür kein Wissen über die Position der Kamera während der Modellerstellung nötig. In einem zweiten Schritt wird die Pose einer Kamera bestimmt, deren Bild teilweise Inhalte des zuvor erstellten Modells aufweist. Die Zuordnungen der im Bild gefundenen SIFT-Merkmale zu den Modellmerkmalen mit bekannter 3D-Position bilden die Basis der linearen Optimierungsverfahren, die zur Lösung des Poseproblems angewandt werden. Das System beruht dabei auf einer zuvor kalibrierten Kamera und der manuellen Selektion geeigneter SIFT-Merkmale zur Initialisierung der Epipolargeometrie während des Modellaufbaus.
Bei der subjektiven Interpretation von Mammographien werden Studien zufolge 10% bis 30% von Brustkrebserkrankungen im Frühstadium nicht erkannt. Eine weitere Fehlrate beziffert die fälschlich als möglichen Brustkrebs eingestuften Herde; diese Fehlrate wird mit 35% angegeben. Ein solche Fehleinschätzung hat für die Patientin weitreichende negative Folgen. Sie wird einer unnötigen psychischen und körperlichen Belastung ausgesetzt. Um solche Fehleinschätzungen zu minimieren, wird zunehmend die Computer-aided Detection/Diagnosis (CAD) eingesetzt. Das Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation von Methoden multivariater Datenanalyse, eingesetzt zur Diagnose von Herdbefunden. Die aus der Gesichtserkennung bekannten Methoden Eigenfaces und Fisherfaces werden auf Mammographieaufnahmen angewendet, um eine Einordnung von Herdbefunden nach benign oder malign zu tätigen. Eine weitere implementierte Methode wird als Eigenfeature Regularization and Extraction bezeichnet. Nach einer Einführung zum medizinischen Hintergrund und zum aktuellen Stand der computer-assistierten Detektion/Diagnose werden die verwendete Bilddatenbank vorgestellt, Normierungsschritte aufgeführt und die implementierten Methoden beschrieben. Die Methoden werden der ROC-Analyse unterzogen. Die Flächen unterhalb der ROC-Kurven dienen als Maß für die Aussagekraft der Methoden. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass alle implementierten Methoden eine schwache Aussagekraft haben. Dabei wurden die Erwartungen an die Fisherface- und ERE-Methode nicht erfüllt. Die Eigenface-Methode hat, angewendet auf Herdbefunde in Mammogrammen, die höchsten AUC-Werte erreicht. Die Berücksichtigung der Grauwertnormierung in der Auswertung zeigt, dass die qualitativen Unterschiede der Mammogramme nicht ausschlaggebend für die Ergebnisse sind.
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.
Colonoscopy is one of the best methods for screening colon cancer. As the automatic detection of polyps in endoscopic images is a challenging task for image processing, a variety of research groups have proposed methods that try to fulfill this task to develop a system which supports the doctors during examination. However, the problem is still "at least partially" not solved. This paper gives a summary of 16 different polyp detection methods published in the last ten years. We found out that the major draw-back of many approaches is the lack of representative video data, which hinders comparison and evaluation of the published methods.
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.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war die Untersuchung
verschiedener Methoden zur Ermittlung und Verbesserung der User
Experience eines Softwareproduktes einer mittelständigen Firma. Hierzu
wurde zunächst ein geeignetes Designkonzept und dazu passende Methoden
der Evaluation und des Testings ermittelt und dann auf das Produkt
angewendet. Mit dem Leitgedanken des User-Centered-Designs wurden
Methoden ausgewählt, welche die Nutzerinnen/Nutzer ins Zentrum der
Untersuchung stellten.
So konnte mit Hilfe der Nutzerinnen/Nutzer des Produktes
herausgefunden werden, wie die User-Experience ausfällt und wie diese
noch verbessert werden kann. In einer Fokusgruppe sind Prototypen für
die Verbesserung und Weiterentwicklung der Software entstanden.
Diese Bachelorarbeit ist sowohl für Sofwaredesignerinnen/-designer,
als auch für Studentinnen/Studenten der Mensch-Maschine-Kommunikation
interessant.
Die Koloskopie ist der Goldstandard zur Aufspürung von gefährlichen Darmpolypen, die sich zu Krebs entwickeln können. In einer solchen Untersuchung sucht der Arzt in den vom Endoskop gelieferten Bildern nach Polypen und kann diese gegebenenfalls entfernen. Um den Arzt bei der Suche zu unterstützen, erforscht die Universität Koblenz-Landau zur Zeit Methoden, die zur automatischen Detektion von Polypen auf endoskopischen Bildern verwendet werden können. Wie auch bei anderen Systemen zur Mustererkennung werden hierzu zunächst Merkmale aus den Bildern extrahiert und mit diesen ein Klassifikator trainiert. Dieser kann dann für die Klassifikation von ihm unbekannten Bildern eingesetzt werden. In dieser Arbeit wurde das vorhandene System zur Polypendetektion um Merkmalsdetektoren erweitert und mit den bereits vorhandenen verglichen. Implementiert wurden Merkmale basierend auf der Diskreten Wavelet-Transformation, auf Grauwertübergangsmatrizen und auf Local Binary Patterns. Verschiedene Modifikationen dieser Merkmale wurden getestet und evaluiert.
Die Herzkranzgefäße sind verantwortlich für die Blutversorgung des Herzmuskels. Eine Störung des Blutflusses durch Verengungen oder gar Verstopfungen dieser Gefäße kann Herzerkrankungen bis hin zum Herzinfarkt auslösen. Eine Analyse dieser Strukturen ist damit von vitalem Interesse für die Diagnostik solcher Erkrankungen als auch die Planung einer möglichen Therapie. Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll ein Verfahren entwickelt und implementiert werden, das es ermöglicht, einzelne Projektionsbilder aus der Angiographie mit tomographischen Volumendaten (CT, MR) in Deckung zu bringen, d.h. zu matchen. Die Fragestellung dahinter ist die nach der Korrelation der aus den Volumendaten gewonnenen Informationen über die Herzkranzgefäße mit dem gegenwärtigen "Gold-Standard" - der Angiographie. Dazu notwendig ist die Entwicklung eines Ansatzes zur Generierung von, den Angiographiebildern entsprechenden, künstlichen Projektionsbildern aus den (bereits segmentierten) Volumendaten. Die Festlegung der Projektionsparameter sowie das Matching selbst sollen automatisch erfolgen.
Markerloses Tracking unter Verwendung von Analyse durch Synthese auf Basis von Featuredetektoren
(2008)
In der vorliegenden Diplomarbeit wurde ein auf "Analyse durch Synthese" sowie Featuredetektoren basierendes Trackingsystem implementiert, beschrieben und getestet. Das Ziel war die Untersuchung im Hinblick auf den Mehrwert der Computergraphik in einem markerlosen Trackingablauf, indem der Ansatz der "Analyse durch Synthese" zur Poseschätzung eingesetzt wird.
Ziel dieser Arbeit ist es, markerloses Tracking unter dem Ansatz der Analyse durch Synthese zu realisieren und dabei auf den Einsatz merkmalsbasierter Verfahren zu verzichten. Das Bild einer Kamera und ein synthetisches Bild der Szene sollen durch den Einsatz von Stilisierungstechniken so verändert und angeglichen werden, dass zu dem gegebenen Kamerabild aus einer Auswahl von gerenderten Bildern jenes erkannt werden kann, welches die reale Kamerapose am exaktesten wiedergibt. Es werden Kombinationen von Ähnlichkeitsmaßen und Visualisierungen untersucht, um eine bestmögliche Vergleichbarkeit der Bilder zu erreichen, welche die Robustheit gegen Trackingfehler erhöhen soll.
Markerloses Tracking im Bereich des modellbasierten Ansatzes Analyse durch Synthese nutzt den Vergleich von Kamerabild mit einer synthetischen Computergraphik, um die Kamerapose zu bestimmen. Hier werden ein High Dynamic Range Videokamerabild und eine photorealistische Computergraphik verglichen. Die Computergraphik ist Ergebnis einer Lichtsimulation basierend auf HDR Bildern einer Kamera mit Fischaugenobjektiv. Auf Basis der Ähnlichkeit von natürlichen Merkmalen soll die Relevanz verschiedener Rendering Parameter untersucht werden.
In dieser Arbeit werden zwei Verfahren zur Berechnung der globalen Beleuchtung vorgestellt. Das Erste ist eine Erweiterung von Reflective Shadow-Maps um einen Schattentest, womit Verdeckungsbehandlung erreicht wird. Das zweite Verfahren ist ein neuer, auf Light-Injection basierender, bidirektionaler Ansatz. Dabei werden Strahlen aus Sicht der Lichtquelle verfolgt und in der Linespace Datenstruktur in Schächten gespeichert, die eine Diskretisierung der Raumrichtungen darstellen. Die Linespaces sind dabei in ein Uniform Grid eingebettet. Beim Auslesen der vorberechneten indirekten Beleuchtung sind im Idealfall keine Traversierung der Datenstruktur und keine weitere Strahlverfolgung mehr notwendig. Damit wird eine Varianzreduzierung und eine schnellere Berechnung im Vergleich zu Pathtracing erzielt, wobei sich insbesondere Vorteile in stark indirekt beleuchteten Bereichen und bei Glas ergeben. Die Berechnung der globalen Beleuchtung ist allerdings approximativ und führt zu sichtbaren Artefakten.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Pixel-Sticks, ein digitales Hilfsmittel für das Light Painting. Schwerpunkte sind die Entwicklung von Hard- und Software des Sticks, sowie einer Android Applikation für die Bedienung.
Der Einbezug des Smartphones unterscheidet diesen Pixel-Stick anderen Varianten. Neben der grundlegenden Steuerung ist es möglich, Bilder direkt von dem Smartphone auf den Stick zu übertragen.
Das Ziel der vorliegenden Masterarbeit ist es, einen Einführungskurs in die Computervisualistik mit dem Schwerpunkt Computergrafik zu konzeptionieren und zu prototypisieren. Der Kurs sollte Grundlagen der Computergrafik vermitteln und dabei Bezüge zu anderen Veranstaltungen des Studiums herstellen, um Motivation und Verständnis für die komplexen Zusammenhänge der Studieninhalte in der Computervisualistik zu schaffen. Der aktuelle Studiengangplan weist hier bislang ein erkennbares Defizit auf. Für den Einführungskurs wurden prototypische Lerneinheiten auf Grundlage der didaktischen Methode der Moderation und unter Verwendung von Unity entwickelt. Konzept und Prototypen wurden an Probanden ohne informationstechnischen Hintergrund evaluiert. Die Ergebnisse zeigten, dass Unity eine geeignete Oberfläche für die Vermittlung der Informationen bietet. Diese stieß auf Akzeptanz und konnte leichte Zugänglichkeit bei den Probanden aufweisen, obwohl die Lerneinheiten selbst kleinere Schwächen aufwiesen. Im Anschluss an die erste Evaluationsphase wurde eine qualitative Umfrage mit Alumini der Computervisualistik durchgeführt. Die Ergebnisse bestätigten den Bedarf nach einer einführenden Veranstaltung zur Orientierung und zur Förderung von Motivation und Verständnis für die breiten Themengebiete der Computervisualistik.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein einfaches Konzept zur Überwachung von Hunden, die mehrere Stunden alleine zu Hause sind, zu entwickeln. Die prototypische Implementierung einer solchen„DogCam“ kann als Proof of Concept angesehen werden. Die Grundlage für die Implementierung des Prototypen sind die im Rahmen einer Anforderungsanalyse herausgearbeiteten Anforderungen. Weiterhin zeigt die vorliegende Arbeit auf, welche Verbesserungen und Erweiterungen der prototypischen „DogCam“ möglich sind und welche ähnlichen Projekte bereits existieren.
Die folgende Arbeit beschreibt die prototypische Konzeption und Entwicklung des Stat-Raising Spiels "Adventurer's Guild" mithilfe der Spielengine Ren'Py. Das Spiel soll eine durch Spielentscheidungen und Planung von Aktivitäten beeinflussbare Narrative haben und Spaß machen sowie optisch ansprechend sein.
Nach einem Überblick über das "Stat-Raising" als Genre sollen die existierenden Spiele "Dandelion - Wishes Brought to You", "Pastry Lovers", "Long Live the Queen" und "Magical Diary" analysiert werden, um anhand dessen die Schwächen und Stärken der verschiedenen Umsetzungen herauszufiltern.
Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden für die anschließende Konzeption eines neuen Stat-Raising Spiels genutzt.
Die Spielmechaniken und die getroffenen Designentscheidungen des resultierenden Spiels werden anschließend mit Screenshots gezeigt und ausführlich erklärt.
In einer finalen Bewertung wird das Spiel hinsichtlich der Aufgabenstellung untersucht. Im Ausblick werden weitere Ausbau- und Verbesserungsmöglichkeiten des Spiels aufgezeigt.
Soll die Inneneinrichtung eines Raums geplant werden, stehen verschiedene
Programme für Computer, Smartphones oder Head-Mounted Displays
zur Verfügung. Problematisch ist hierbei der Transfer der Planung in die
reale Umgebung. Deshalb wird ein Ansatz mit Augmented Reality entwickelt,
durch den die Planung des Raums unter realen Umständen veranschaulicht
wird. Möchten mehrere Personen ihre Ideen beitragen, erfordern
herkömmliche Systeme die Zusammenarbeit an einem Endgerät. Ziel dieser
Masterarbeit ist es, eine kollaborative Anwendung zur Raumplanung
in Augmented Reality zu konzipieren und zu entwickeln. Die Umsetzung
erfolgt in Unity mit ARCore und C#.