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In dieser Diplomarbeit wurde ein System entwickelt, dass eine Navigation für Fußgänger ermöglicht. Wie beabsichtigt wurde das System für die Benutzung auf einem iPhone realisiert.
Obwohl die Karten der neuen Generation vonNAVTEQ sich noch in Entwicklung befinden, konnten erste Eindrücke gesammelt werden, wie die Navigation der Fußgänger in Zukunft aussehen wird. Das System arbeitet aber auch mit Kartendaten von OpenStreetMap, die die klassische Repräsentation der Kartendaten haben. Die Positionierung kann später, wenn der Galileo-Empfänger zur Verfügung steht, umgestellt werden und Positionsdaten mit höherer Präzision für die Navigation bereitstellen. Die Routenberechnung konnte mit einem CH-ähnlichen Verfahren durch Vorberechnung beschleunigt werden und erlaubt trotzdem eine Änderung des Profils, ohne dass eine neue Vorberechnung nötig ist. Anders als beim einfachen CH, wo nach einer Änderung des Profils für die Berechnung der Routenkosten eine neue Vorberechnung nötig ist, die im Vergleich zu der Berechnung einer Route aufwendig ist. In Abbildung 8.1 ist die demonstrative Navigation mit dem fertigen System abgebildet. Diese zeigt eine Berechnung der Routen für 3 unterschiedliche Profile, die unterschiedliche Steigungsgrade bevorzugen. Daraus ergeben sich unterschiedliche Routen.
In der Diplomarbeit soll die Verwendung und Möglichkeit zur Einbindung eines Eyetrackers in der Bildersuche untersucht werden. Eyetracker sind Geräte zur Blickerfassung. Sie werden häufig in Design- und Usabilitystudien verwendet, um Informationen über den Umgang der Benutzer mit dem Produkt zu untersuchen. Seit einiger Zeit werden Augenbewegungen auch zur Erkennung von benutzerrelevanten Informationen und Bereichen verwendet, wie zum Beispiel bei dem Projekt Text 2.05 [4]. Hierbei werden Blickrichtung und -fixierung benutzt, um eine Interaktion mit dem Leser eines Textes auf eine möglichst einfache, dabei aber subtile Weise zu ermöglichen.
In this thesis the feasibility of a GPGPU (general-purpose computing on graphics processing units) approach to natural feature description on mobile phone GPUs is assessed. To this end, the SURF descriptor [4] has been implemented with OpenGL ES 2.0/GLSL ES 1.0 and evaluated across different mobile devices. The implementation is multiple times faster than a comparable CPU variant on the same device. The results proof the feasibility of modern mobile graphics accelerators for GPGPU tasks especially for the detection phase in natural feature tracking used in augmented reality applications. Extensive analysis and benchmarking of this approach in comparison to state of the art methods have been undertaken. Insights into the modifications necessary to adapt and modify the SURF algorithm to the limitations of a mobile GPU are presented. Further, an outlook for a GPGPU-based tracking pipeline on a mobile device is provided.
Augmented Reality bedeutet eine reale Umgebung mit, meistens grafischen, virtuellen Inhalten zu erweitern. Oft sind dabei die virtuellen Inhalte der Szene jedoch nur ein Overlay und interagieren nicht mit den realen Bestandteilen der Szene. Daraus ergibt sich ein Authentizitätsproblem für Augmented Reatliy Anwendungen. Diese Arbeit betrachtet Augmented Reality in einer speziellen Umgebung, mit deren Hilfe eine authentischere Darstellung möglich ist. Ziel dieserArbeitwar die Erstellung eines Systems, das Zeichnungen durch Techniken der Augmented Reality mit virtuellen Inhalten erweitert. Durch das Anlegen einer Repräsentation soll es der Anwendung dabei möglich sein die virtuellen Szeneelementemit der Zeichnung interagieren zu lassen. Dazu wurden verschiedene Methoden aus den Bereichen des Pose Tracking und der Sketch Recognition disktutiert und für die Implementierung in einem prototypischen System ausgewählt. Als Zielhardware fungiert ein Android Smartphone. Kontext der Zeichnungen ist eine Dungeon Karte, wie sie in Rollenspielen vorkommt. Die virtuellen Inhalte nehmen dabei die Form von Bewohnern des Dungeons an, welche von einer Agentensimulation verwaltet werden. Die Agentensimulation ist Gegenstand einer eigenen Diplomarbeit [18]. Für das Pose Tracking wurde ARToolkitPlus eingesetzt, ein optisches Tracking System, das auf Basis von Markern arbeitet. Die Sketch Recognition ist dafür zuständig die Inhalte der Zeichnung zu erkennen und zu interpretieren. Dafür wurde ein eigener Ansatz implementiert der Techniken aus verschiedenen Sketch Recognition Systemen kombiniert. Die Evaluation konzentriert sich auf die technischen Aspekte des Systems, die für eine authentische Erweiterung der Zeichnung mit virtuellen Inhalten wichtig sind.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, innerhalb von sechs Monaten eine gamebasierte Anwendung für Android-Smartphones zu entwickeln, die durch eng beieinander liegende Stationen historisches Wissen vermittelt. Die einzelnen Spielstationen sollen mit Hilfe von GPS1-Positionen festgelegt und erkannt werden. Als Gelände wurde die Burgruine Reichenstein in der Verbandsgemeinde Puderbach im Westerwald ausgewählt. Es soll untersucht werden, wie viele GPS-Stationen auf engem Raum unterzubringen sind und wie weit sie voneinander entfernt sein müssen, um gute Ergebnisse erzielen zu können. Dazu ist es nötig, sowohl den Grundriss der Burg als auch die Beschaffenheit des Geländes mit einzubeziehen.
An den einzelnen Stationen sollen auf spielerische Art und Weise historische Informationen über die Burgruine Reichenstein vermittelt werden. Neben der Recherche, der Konzepterstellung und der Implementierung umfasst diese Arbeit auch eine Evaluation, die eine Bewertung der Anwendung ermöglicht.
In dieser Ausarbeitung beschreibe ich die Ergebnisse meiner Untersuchungen zur Erweiterung des LogAnswer-Systemsmit nutzerspezifischen Profilinformationen. LogAnswer ist ein natürlichsprachliches open-domain Frage-Antwort-System. Das heißt: es beantwortet Fragen zu beliebigen Themen und liefert dabei konkrete (möglichst knappe und korrekte) Antworten zurück. Das System wird im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts der Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz von Professor Ulrich Furbach an der Universität Koblenz-Landau und der Arbeitsgruppe Intelligent Information and Communication Systems (IICS) von Professor Hermann Helbig an der Fernuniversität Hagen entwickelt. Die Motivation meiner Arbeit war die Idee, dass der Prozess der Antwortfindung optimiert werden kann, wenn das Themengebiet, auf das die Frage abzielt, im Vorhinein bestimmt werden kann. Dazu versuchte ich im Rahmen meiner Arbeit die Interessensgebiete von Nutzern basierend auf Profilinformationen zu bestimmen. Das Semantic Desktop System NEPOMUK wurde verwendet um diese Profilinformationen zu erhalten. NEPOMUK wird verwendet um alle Daten, Dokumente und Informationen, die ein Nutzer auf seinem Rechner hat zu strukturieren. Dazu nutzt das System ein sogenanntes Personal Information Model (PIMO) in Form einer Ontologie. Diese Ontologie enthält unter anderem eine Klasse "Topic", welche die wichtigste Grundlage für das Erstellen der in meiner Arbeit verwendeten Nutzerprofile bildete. Konkret wurde die RDF-Anfragesprache SPARQL verwendet, um eine Liste aller für den Nutzer relevanten Themen aus der Ontologie zu filtern. Die zentrale Idee meiner Arbeit war es nun diese Profilinformationen zur Optimierung des Ranking von Antwortkandidaten einzusetzen. In LogAnswer werden zu jeder gestellten Frage bis zu 200 potentiell relevante Textstellen aus der deutschen Wikipedia extrahiert. Diese Textstellen werden auf Basis von Eigenschaften (wie z.B. lexikalische Übereinstimmungen zwischen Frage und Textstelle) geordnet, da innerhalb des zur Verfügung stehenden Zeitlimits nicht alle Kandidaten bearbeitet werden können.
Mein Ansatz verfolgte das Ziel, diesen Algorithmus durch Nutzerprofile so zu erweitern, dass Antwortkandidaten, welche für den Benutzer relevante Informationen enthalten, höher in der Rangfolge eingeordnet werden. Zur Umsetzung dieser Idee musste eine Methode gefunden werden, um zu bestimmen ob ein Antwortkandidat mit dem Profil übereinstimmt. Da sich die in einer Textstelle enthaltenen Informationen in den meisten Fällen auf das übergeordnete Thema des Artikels beziehen, ohne den Namen des Artikels explizit zu erwähnen, wurde in meiner Implementierung der Artikelname betrachtet, um zu ermitteln, zu welchem Themengebiet die Textstelle Informationen liefert. Als zusätzliches Hilfsmittel wurde außerdem die DBpedia-Ontologie eingesetzt, welche die Informationen der Wikipedia strukturiert im RDF Format enthält. Mit Hilfe dieser Ontologie war es möglich, jeden Artikel in Kategorien einzuordnen, die dann mit den im Profil enthaltenen Stichworten verglichen wurden. Zur Untersuchung der Auswirkungen des Ansatzes auf das Ranking-Verfahren wurden mehrere Testläufe mit je 200 Testfragen durchgeführt. Die erste Testmenge bestand aus zufällig ausgewählten Fragen, die mit meinem eigenen Nutzerprofil getestet wurden. Dieser Testlauf lieferte kaum nutzbare Ergebnisse, da nur bei 29 der getesteten Fragen überhaupt ein Antwortkandidat mit dem Profil in Verbindung gebracht werden konnte. Außerdem konnte eine potentielle Verbesserung der Ergebnisse nur bei einer dieser 29 Fragen festgestellt werden, was zu der Schlussfolgerung führte, dass der Einsatz von Profildaten nicht für Anwendungsfälle geeignet ist, in denen die Fragen keine Korrelation mit dem genutzten Profil aufweisen.
Da die Grundannahme meiner Arbeit war, dass Nutzer in erster Linie Fragen zu den Interessensgebieten stellen, welche sich aus ihrem Profil ableiten lassen, sollten die weiteren Testläufe genau diesen Fall beleuchten. Dazu wurden 200 Testfragen aus dem Bereich Sport ausgewählt und mit einem Profil getestet, welches Stichworte zu unterschiedlichen Sportarten enthielt. Die Tests mit den Sportfragen waren wesentlich aussagekräftiger. Auch hier deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass der Ansatz kein großes Potential zur Verbesserung des Rankings hat. Eine genauere Betrachtung einiger ausgewählter Beispiele zeigte allerdings, dass die Integration von Profildaten für bestimmte Anwendungsfälle, wie z.B. offene Fragen für die es mehr als eine korrekte Antwort gibt, durchaus zu einer Verbesserung der Ergebnisse führen kann. Außerdem wurde festgestellt, dass viele der schlechten Ergebnisse auf Inkosistenzen in der DBpedia-Ontologie und grundsätzliche Probleme im Umgang mit Wissensbasen in natürlicher Sprache beruhen.
Die Schlussfolgerung meiner Arbeit ist, dass der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz zur Integration von Profilinformationen für den aktuellen Anwendungsfall von LogAnswer nicht geeignet ist, da vor allem Faktenwissen aus sehr unterschiedlichen Domänen abgefragt wird und offene Fragen nur einen geringen Anteil ausmachen.
Computers assist humans in many every-day situations. Their advancing miniaturisation broadens their fields of use and leads to an even higher significance and spread throughout society. Already, these small and powerful machines are wide-spread in every-day objects and the spread increases still as the mobility-aspect grows in importance. From laptops, smartphones and tables to systems worn on the body (wearable computing) or even inside the body as cyber-implants, these systems help humans actively and context-sensitively in the accomplishment of their every-day business.
A part of the wearable-computing-domain is taken up by the development of Head-mounted displays (HMD). These helmets or goggles feature one or more displays enabling their users to see computer-rendered images or images of their environment enriched with computer-generated information. At the moment, most of this HMD feature LC-Displays, but newer systems start appearing that allow the projection of the image onto the user's retina. Newest break-throughs in the field of study already produced contact lenses with an integrated display. The data shown by a HMD is compiled using a multitude of sensors, like a Head-Tracker or a GPS. Increasing computational performance and miniaturisation lead to a wide spread of HMD in a lot of fields.rnThe multiple scenarios in which a HMD can be used to help improve human-perception and -interaction led the "Institut für Integrierte Naturwissenschaften" of the University of Koblenz-Landau to come up with a HMD on the basis of Apple's iOS-devices featuring Retina Displays. The high pixel density of these displays combined with condensor lenses into a HMD offer a highly immersive environment for stereoscopic imagery, while other systems only display a relatively small image projected a few feet away of the user. Furthermore, the iPhone/ iPod Touch and iPad exhibit a lot of potential given by their variety of offered sensors and computational power. While producing a similarly feature-rich HMD is very costy, using simple iPod Touches 4th Gen as the basis of a HMD results in a very inexpensive solution with a high potential. The increasing popularity and spread of Apple devices would reduce the costs even more, as users of the HMD could simply integrate their device into the system. A software designed with the specific intent to support a large variety of Apple iOS-devices that could easily be extended to support newer devices, would allow for a universal use of such a HMD-solution as the new device could simply replace an old device.rnrnThe focus of this thesis is the conception and development of an application designed for Apple's iOS 5 operating system that will be used in a HMD evolving around the use of Apple iOS-devices featuring Retina Displays. The Rollercoaster2000-project depicting a ride in a virtual rollercoaster will be used as the application's core. A server will syncronize the display of clients conntected to it which are combined to form a HMD. Furthermore the gyroscope of the iOS-devices combined into a HMD will be used to track the wearer's head-movements. Another feature will be the use of the devices cameras as a mean of orientation while wearing the HMD.
As a first step in the realization of a software meeting the set specifications is the introduction of the Objective-C programming languages used to develop iOS-Applications. In conjunction with the compiler and runtime environment, Objective-C makes up the base of the second step, the introduction of the iOS-SDK. Aimed with this iOS-app-development-knowledge, the last part of the thesis consists of the ascertainment of requirements and development of a software complying to the goals of a software written specifically for the used in a HMD.
A trending topic in Semantic Web research deals with the processing of queries over Linked Open Data (LOD). As has been shown in literature, the loose nature of the "web of data" and data sources within can be accounted for by employing federated query processing strategies. This approach, however, is all the more dependent on both up-to-date statistical summaries (data statistics) of the sources in use and accurate and precise estimation of cardinalities and selectivities. In general, federated data sources are to be seen as black-boxes w.r.t. data statistics, as no interchange of such information can be expected. Because of this, it is possible for individual data statistics to become obsolete, if the corresponding source is subjected to data changes cumulating over time. In this thesis an adaptive system is being proposed, that complements a given RDF-based query federator. Through observation and analysis of the error of the cardinality estimation of incoming queries, it tries to infer the obsolescence of individual data statistics, triggering updates of data statistics found to be obsolete. An evaluation of the system shows, that the approach to this solution is plausible. Yet, in practice no satisfying results could be acquired, that would prove a true practicality. Still, parts of the system proposed may be re-used for related tasks that could be more promising.