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Künstliche neuronale Netze sind ein beliebtes Forschungsgebiet der künst-
lichen Intelligenz. Die zunehmende Größe und Komplexität der riesigen
Modelle bringt gewisse Probleme mit sich. Die mangelnde Transparenz
der inneren Abläufe eines neuronalen Netzes macht es schwierig, effiziente
Architekturen für verschiedene Aufgaben auszuwählen. Es erweist sich als
herausfordernd, diese Probleme zu lösen. Mit einem Mangel an aufschluss-
reichen Darstellungen neuronaler Netze verfestigt sich dieser Zustand. Vor
dem Hintergrund dieser Schwierigkeiten wird eine neuartige Visualisie-
rungstechnik in 3D vorgestellt. Eigenschaften für trainierte neuronale Net-
ze werden unter Verwendung etablierter Methoden aus dem Bereich der
Optimierung neuronaler Netze berechnet. Die Batch-Normalisierung wird
mit Fine-tuning und Feature Extraction verwendet, um den Einfluss der Be-
standteile eines neuronalen Netzes abzuschätzen. Eine Kombination dieser
Einflussgrößen mit verschiedenen Methoden wie Edge-bundling, Raytra-
cing, 3D-Impostor und einer speziellen Transparenztechnik führt zu einem
3D-Modell, das ein neuronales Netz darstellt. Die Validität der ermittelten
Einflusswerte wird demonstriert und das Potential der entwickelten Visua-
lisierung untersucht.
Es wird ein Augmented-Reality Ansatz zur Erforschung modularer OSGi-Softwaresysteme präsentiert. Der Prototyp wird unter der Verwendung der Microsoft HoloLens implementiert. Module, wie Komponenten und Packages, werden in einer virtuellen Stadt dargestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Anwender, die Software-Architektur mittels intuitiver Navigation zu erkunden: Spracheingabe, Blickpunkt- und Gestenkontrolle. Eine multifunktionale Benutzeroberfläche wird vorgestellt, die für verschiedene Zielgruppen adaptiert werden kann. Viele veröffentlichte Visualisierungen weisen keine klare Zielgruppendefinition auf. Das Konzept kann leicht auf andere Darstellungsformen, wie beispielsweise der Inselmetapher übertragen werden. Erste Ergebnisse einer Evaluierung, die mittels kleiner strukturierter Interviews gewonnen werden konnten, werden präsentiert. Die Probanden mussten vier Programm-verständnis Aufgaben lösen und ihren Aufwand, sowie ihre Arbeitsbelastung einschätzen. Die Ergebnisse bilden eine gute Grundlage für weitere Forschung im Bereich der Software- Visualisierung in Augmented Reality.
Die automatische Detektion der Lage und Ausrichtung von Unterwasser-Kabeln oder -Pipelines in Kamerabildern ermöglicht es, Unterwasserfahrzeuge autonome Kontrollfahrten durchführen zu lassen. Durch Pflanzenwuchs auf und in der Nähe von Kabeln bzw. Pipelines wird deren visuelle Erfassung jedoch erschwert: Die Bestimmug der Lage über die Detektion von Kanten mit anschließender Linien-Extraktion schlägt oft fehl. Probabilistische Ansätze sind hier den deterministischen überlegen. Durch die Modellierung von Wahrscheinlichkeiten kann trotz geringer Anzahl von extrahierten Merkmalen eine Aussage über den Zustand des Systems getroffen werden. Diese Arbeit stellt ein neues auf Partikelfiltern basierendes Tracking-System für die Verfolgung von Kabeln und Pipelines in Bildsequenzen vor. Umfangreiche Experimente auf realistischen Unterwasser-Videos zeigen die Robustheit und Performanz des gewählten Ansatzes sowie Vorteile gegenüber vorangegangenen Arbeiten.
Virtueller Dirigent
(2016)
Ihm Rahmen einer Bachelorarbeit wurde eine "Virtual Reality"-Anwendung entwickelt. Ein Benuzter erhält die Möglichkeit die Rolle eines Dirigenten zu übernehmen und ein virtuelles Orchester zu leiten. Die Leitung erfolgt mit Hilfe von Handgesten. Mithilfe einer Evaluation der Anwendung wurden allgemeine Anforderungen an "Virtual Reality"-Spiele festgehalten.
Die Ausgabe von immer echter und realistischer aussehenden Bildern auf Bildschirmen ist heute ein wichtiger Bestandteil in der Konzeption, Präsentation und Simulation von neuen Produkten in der Industrie. Trotz der auch immer physikalisch echter werdenden Grafiksimulationen ist man bei der Ausgabe auf Bildschirme angewiesen, die einen limitierenden Faktor darstellen: Leuchtdichten in Simulationen gehen dabei weit über tatsächlich darstellbare Leuchtdichten von Monitoren hinaus. Das menschliche Auge ist hingegen in der Lage, einen großen Dynamikumfang zu sehen, sich an gegebene Beleuchtungsverhältnisse anzupassen und auch kleinste Unterschiede in der Helligkeit einer Szene wahrzunehmen. Für die Ausgabe solcher High-dynamic-Range-Bilder auf herkömmlichen Monitoren müssen sogenannte Tonemappingverfahren jene Bilder auf den darstellbaren Bereich reduzieren. Manche dieser Verfahren bedienen sich dabei direkt der Physiologie des Auges, um eine realistische Ausgabe zu erzeugen, andere dienen eher zur Stilisierung. Ziel dieser Studienarbeit ist die Entwicklung eines Tonemappingverfahrens, das ein vertrauenswürdiges Ergebnis liefert. Ein solches Ergebnis ist erreicht, wenn der Betrachter keine Unstimmigkeiten im Bild vorfindet, die der Realität widersprechen. Der Gesamteindruck soll dem entsprechen, was der Nutzer sehen würde, stünde er direkt neben der aufgenommenen Szene. Für eine abschließende Evaluation wurde insbesondere eine reale Boxszene am Computer nachmodelliert und gerendert. Neben einem HDR-Foto kann damit der neu entstandene Tonemapping-Operator untersucht und mit bereits vorhandenen Tonemappingverfahren verglichen werden. 13 Probanden haben an dieser Evaluation teilgenommen, um die Leistungsfähigkeit und Qualität zu bewerten.
Diese Arbeit vermittelt einen grundlegenden Überblick über die Funktionsweise und Implementierung von aktuellen Voxelisierungsstrategien auf der GPU. Neben etablierten Voxelisierungsverfahren mithilfe der Rasterisierungspipeline werden neue Möglichkeiten mithilfe von GPGPU-Programmierung untersucht. Auf der Basis der Programmiersprache C++ und der Grafikbibliothek OpenGL wird die Implementierung mehrerer Verfahren erläutert.rnDie Verfahren werden hinsichtlich der Performanz und der Qualität der Voxelisierung verglichen und im Bezug auf mögliche Anwendungsfälle kritisch bewertet. Weiterhin werden zwei Beispielanwendungen beschrieben, in denen die Verwendung einer voxelisierten Szene eine Erweiterung von bestehenden Echtzeitgrafikverfahren ermöglicht. Zu diesem Zweck werden die Konzepte und die Implementierungen von Transmittance Shadow Mapping und von Reflective Shadow Mapping, das um voxelbasierte Umgebungsverdeckung erweitert wird, erläutert. Abschließend wird die anhaltende Relevanz von Voxelisierung in einem Ausblick auf aktuelle Forschungen und weitere Anwendungen und Erweiterungen der vorgestellten Verfahren aufgezeigt.
Diese Arbeit behandelt einen Vergleich verschiedener Algorithmen zur Vorhersage der Bewegung einer Person bei der Ausführung einer sportlichen Aktivität. Als Grundlage für die Vorhersage dienen Bildströme, welche mittels zweier Hochgeschwindigkeitskameras aufgezeichnet wurden. Im Laufe der Arbeit werden Vor- und Nachteile der umgesetzten Ansätze theoretisch erläutert und anschliessend an einer Reihe von Messergebnissen nachgewiesen. Für die Messungen wurde eine Anwendung eingesetzt, welche ebenfalls im Rahmen der Arbeit entwickelt wurde. Neben realen Aufnahmen, wurden zusätzlich synthetische Bildfolgen betrachtet, um Erkenntnisse über das Verhalten der betrachteten Algorithmen unter optimalen Bedingungen zu erlangen.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die diskrete Fouriertransformation, die diskrete Kosinustransformation und die Hadamard-Walsh Transformation im Kontext der Bildverarbeitung zu vermitteln und diese unter ausgewählten Gesichtspunkten zu vergleichen. Hierfür soll allgemein das Wissen für den aus der linearen Algebra stammenden Begriff der Transformation gefördert werden und auf die Bildverarbeitung übertragen werden. Anschließend wird das Verständnis für die Fouriertransformation sukzessive aufgebaut und mit den beiden weiteren Transformationen verknüpft. Abschließend werden die Transformationen verglichen und ihr Nutzen innerhalb der Bildverarbeitung erläutert.