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Particle Swarm Optimization ist ein Optimierungsverfahren, das auf der Simulation von Schwärmen basiert.
In dieser Arbeit wird ein modifizierter Algorithmus, der durch Khan et al. 2010 eingeführt wurde, zur Schätzung der lokalen Kamerapose in 6DOF verwendet. Die Poseschätzung basiert auf kontinuierlichen Farb-und Tiefendaten, die durch einen RGB-D Sensor zur Verfügung gestellt werden. Daten werden von unterschiedlichen Posen aufgenommen und als gemeinsames Model registriert. Die Genauigkeit und Berechnungsdauer der Implementierung wird mit aktuellen Algorithmen verglichen und in unterschiedlichen Konfigurationen evaluiert.
Zur Planung von Veranstaltungen werden Menschenmengen-Simulationen eingesetzt, die die Evakuierung der Menschenmenge simulieren, um eventuelle Gefahren einschätzen und vermeiden zu können. Diese Menschenmengen-Simulationen analysieren zum größten Teil nur den Bewegungsfluss einer Menschenmenge. Oft werden physische und psychische Faktoren in diesen Simulationen nicht bedacht und verhindern dadurch, Kollisionen zwischen Agenten abzubilden wie deren Umfallen und das sich verändernde Verhalten auf äußere Einflüsse.
Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit das Ziel verfolgt, das psychische Verhalten und die physischen Krafteinwirkungen der Menschenmenge zu untersuchen. Dazu wurde eine echtzeitfähige Menschenmengen-Simulation entwickelt, die zum einen Verfahren für Videospiele und zum anderen eine Verhaltens-KI für die Agenten der Simulation beinhaltet. Mit Rigid Bodies aus einer Physik-Engine wurde die physikalische Repräsentation der Agenten realisiert, um physische Interaktionen der Agenten untereinander und mit der Umwelt sowie die Fortbewegung der Agenten physikalisch plausibel umzusetzen. Zur Fortbewegung der Agenten wurde zusätzlich das Verfahren von Navigationmeshes und ein geeigneter Algorithmus zur Kollisionsvermeidung realisiert.
Mit der Entwicklung einer Verhaltens-KI wurde ein physisch-psychischer Zustand entworfen, der sich aus einem Stressniveau als psychischer und aus einem Gesundheitswert als physischer Zustand zusammensetzt. Die entwickelte Simulation kann physische Faktoren wie das Gedränge von Agenten oder das Erdrücken eines Agenten sowie die Interaktion der Agenten mit ihrer Umwelt darstellen und psychische Faktoren wie Stress visuell abbilden.
Anhand einer Evaluation von durchgeführten Testszenarien der Simulation wurde untersucht, ob eine Kombination von physischen und psychischen Faktoren in einer Simulation erfolgreich umsetzbar ist und einen Aufschluss über das Verhalten der Agenten in gefährlichen oder stressbehafteten Situationen gibt. Zusätzlich wurde der Nutzen der Komplexität der physikalischen Repräsentation analysiert.
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein umfassender Überblick über die Vielfalt der Sicherheitsmodelle gegeben, indem ausgewählte Sicherheitsmodelle beschrieben, klassifiziert und miteinander verglichen werden.
Sicherheitsmodelle beschreiben in einer abstrakten Weise die sicherheitsrelevanten
Komponenten und Zusammenhänge eines Systems. Mit den Sicherheitsmodellen können komplexe Sachverhalte veranschaulicht und analysiert werden.
Da Sicherheitsmodelle unterschiedliche Sicherheitsaspekte behandeln, beschäftigt
sich diese Arbeit mit der Ausarbeitung eines Klassifizierungsschemas, welches
die strukturelle und konzeptuelle Besonderheiten der Modelle in Bezug auf die zugrundeliegenden Sicherheitsaspekte beschreibt. Im Rahmen des Klassifizierungsschemas werden die drei grundlegenden Modellklassen gebildet: Zugriffskontrollmodelle, Informationsflussmodelle und Transaktionsmodelle.
Sicherheitsmodelle werden in einem direkten und indirekten Vergleich gegenüber gestellt. Im letzten Fall werden sie einer oder mehrerer Modellklassen des Klassifizierungsschemas zugeordnet. Diese Klassifizierung erlaubt, Aussagen über die betrachteten Sicherheitsaspekte und die strukturellen bzw. konzeptuellen Besonderheiten eines Sicherheitsmodells in Bezug auf die anderen Sicherheitsmodelle
zu machen.
Beim direkten Vergleich werden anhand der ausgewählten Kriterien die Eigenschaften
und Aspekte der Sicherheitsmodelle orthogonal zu den Modellklassen
betrachtet.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Evaluierung eines Konzepts zur neuartigen Interaktion mit ubiquitären, also allgegenwärtigen, User-Interfaces. Für die Durchführung der Evaluierung dieses Interaktionskonzeptes wurde darüber hinaus eine prototypische Umsetzung einer Augmented Reality-Anwendung mit Hilfe einer bestehenden Head-Mounted-Display-Lösung und einem Android-Smartphone realisiert.
Zudem wurde im Rahmen dieser Arbeit ein konkreter Anwendungsfall für diesen Prototyp " das Navigieren durch einen Stadtteil mittels elektronischer Übersichtskarte " entwickelt und als lauffähige Anwendung implementiert, um die Qualität des Interaktionskonzeptes evaluieren zu können. Auf Grundlage dessen wurden sodann wesentliche Forschungserkenntnisse gewonnen.
Die Identifizierung von wiederverwendbarem Source-Code für die Implementierung von SOA Services ist noch immer ein ungelöstes Problem. Diese Masterarbeit beschreibt einen Ansatz zur Identifizierung von Legacy-Code, der für eine Service-Implementierung geeignet ist. Der Ansatz basiert auf dynamischer Analyse und dem Einsatz von Data Mining Techniken. Im Rahmen des SOAMIG Projekts wurden durch dynamische Analyse Geschäftsprozesse auf Source- Code abgebildet. Der große Umfang der daraus resultierenden Traces macht eine Nachbearbeitung der Ergebnisse notwendig. In dieser Masterarbeit wurde die Anwendbarkeit von Data Mining Techniken zur Nachbearbeitng der dynamischen Traces untersucht. Zwei Data Mining Verfahren, Cluster-Analyse und Link- Analyse, wurden auf die dynamischen Traces einer Java/Swing Beispielsoftware angewendet. Die Ergebnisse deuten auf eine gute Verwendbarkeit der beiden Data Mining Techniken zur Identifizierung von Legacy-Code für die Service-Implementierung hin.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist, dass der Roboter Lisa komplexe Befehle verarbeiten und Information aus einem Kommando extrahieren kann, die benötigt werden, um eine komplexe Aufgabe als eine Sequenz von kleineren Aufgaben auszuführen. Um dieses Ziel zu erreichen wird das Bild, das Lisa von ihrer Umgebung hat, mit semantischen Informationen angereichert. Diese Informationen werden in ihre Karte eingefügt werden. Es wird angenommen, dass der komplexe Befehl bereits geparst worden ist. Deshalb ist die Verarbeitung des Inputs, um daraus einen geparsten Befehl zu erstellen, kein Teil dieser Masterarbeit. Die Karten, die Lisa aufbaut, werden mit semantischen Anmerkungen annotiert. Zu diesen Anmerkungen gehört jede Art von Informationen, die nützlich zur Ausführung allgemeiner Aufgaben sein könnte. Das kann zumBeispiel eine hierarchische Klassifizierungen von Orten, Objekten und Flächen sein. Die Abarbeitung des Befehls mit den zugehörigen Informationen über die Umgebung wird eine Sequenz von Aufgaben auslösen. Diese Aufgaben sind die bereits implementierten Fähigkeiten von Lisa, wie zum Beispiel Objekterkennung oder Navigation. Das Ziel dieser Masterarbeit ist aber nicht nur, die vorhandenen Aufgaben zu nutzen, sondern auch das Hinzufügen von neuen Aufgaben zu erleichtern.
Die Erkennung von Fußgängern in digitalen Bildern ist von großem Interesse in der Entwicklung autonomer Systeme und der Interaktion von Computern mit ihrer Umgebung. Die Herausforderungen an ein solches System sind hoch, da die optische Erscheinung von Fußgängern stark variiert und die Umgebung unstrukturiert ist. In dieser Masterarbeit wird ein Standardverfahren aus der Forschung implementiert und erweitert. Dabei ist eine neue Erkenntnis, dass das Merkmal der Color Self-Similarity durch Vorberechnungen um den Faktor 4 beschleunigt werden kann. Das komplette Erkennungsystem wird in dieser Masterarbeit beschrieben und evaluiert, und der Source-Code unter einer Open Source Lizenz veröffσentlicht.
In dieser Arbeit wird ein Computer-Simulationsmodell untersucht, das von Robert P. Abelson und Alex Bernstein Anfang der 1960er Jahre entwickelt wurde. Die Simulation befasst sich mit den Prozessen der öffentlichen Meinungsbildung in einer Population im konkreten politischen und allgemeinen Fall und berücksichtigt dabei sowohl direkte als auch durch Massenmedien vermittelte Kommunikation. Nach eingehender Beschreibung und Analyse der ursprünglichen Modellbeschreibung wird in dieser Arbeit eine Software-Implementation des Modells entwickelt, beschrieben und abschließend hinsichtlich ihrer Eigenschaften analysiert.
On-screen interactive presentations have got immense popularity in the domain of attentive interfaces recently. These attentive screens adapt their behavior according to the user's visual attention. This thesis aims to introduce an application that would enable these attentive interfaces to change their behavior not just according to the gaze data but also facial features and expressions. The modern era requires new ways of communications and publications for advertisement. These ads need to be more specific according to people's interests, age, and gender. When advertising, it's important to get a reaction from the user but not every user is interested in providing feedback. In such a context more, advance techniques are required that would collect user's feedback effortlessly. The main problem this thesis intends to resolve is, to apply advanced techniques of gaze and face recognition to collect data about user's reactions towards different ads being played on interactive screens. We aim to create an application that enables attentive screens to detect a person's facial features, expressions, and eye gaze. With eye gaze data we can determine the interests and with facial features, age and gender can be specified. All this information will help in optimizing the advertisements.
Um Altsysteme beim sogenannten Software-Reengineering an neue Anforderungen mittels Computerunterstützung anpassen zu können, wird eine effiziente Repräsentation der vorliegenden und im Laufe des Prozesses anfallenden Daten und Informationen benötigt. Als geeignete Repräsentationsform haben sich TGraphen herausgestellt, da sowohl Knoten als auch gerichtete Kanten typisiert sind und über Attribute verfügen können. Darüber hinaus besteht eine globale Anordnung aller Elemente des Graphen sowie eine Reihenfolge der Inzidenzen jedes Knoten. In dieser Arbeit wurde die "Extractor Description Language" (EDL) entwickelt, um die Syntax der Eingabedaten zu beschreiben und mittels frei definierbarer semantischer Aktionen einen TGraphen aufzubauen. Im Gegensatz zu klassischen Parsergeneratoren wie ANTLR werden mehrdeutige Grammatiken, Modularisierung, Inselgrammatiken und Symboltabellen-Stacks von EDL unterstützt, wodurch die Erstellung der Syntaxbeschreibung vereinfacht wird. Nach der Erhebung der Anforderungen an EDL, werden zunächst die existierenden Parsergeneratoren daraufhin untersucht, welcher zur Realisierung der Anforderungen am geeignetsten ist.
Im Anschluss wird die Syntax sowie die Semantik von EDL beschrieben und unter Nutzung des geeigneten Parsergenerators implementiert. Anhand von zwei mittels EDL generierten exemplarischen Extraktoren für XML und Java wird der zeitliche Aufwand zum Verarbeiten der Eingabe gemessen.