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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.
In dieser Bachelorarbeit wird die Frage behandelt, ob ein Jump'n Run-Spiel mit Sensorensteuerung für Android-Geräte sinnvoll ist. Hierzu wurde ein Spiel entwickelt, das in unterschiedlichen Level einmal mit und ohne Sensoren steuerbar ist. In einer zweiten Version wird das Spiel komplett anhand von Sensoren gesteuert, damit man später die Steuerungen vergleichen kann. Es wird erklärt, wie das Spiel geplant, entworfen und untersucht wurde. Zudem wird geprüft, ob es schon Spiele mit Sensorensteuerung generell gibt. Die Engine, mit der das Spiel entwickelt wurde, wird ebenfalls vorgestellt. Abschließend erfolgt die Auswertung eines dafür ausgearbeiteten Nutzertests über die Spieltauglichkeit des Spiels hinsichtlich der Steuerung.
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.