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Im Bereich der Computergraphik bilden die Nicht-Photorealistischen Renderingverfahren einen Schwerpunkt in der technischen und wissenschaftlichen Visualisierung, vor allem aber in den künstlerischen Bereichen. Verschiedene Kunststile, sowie Zeichenmaterialien und ihre Eigenschaften stellen unterschiedliche Herausforderungen dar. Eine dieser Herausforderungen ist hierbei die Simulation flüssiger Zeichenmittel.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung eines interaktiven Zeichensystems für ein flüssiges Zeichenmittel, der Aquarellmalerei. Für die Simulation wird eine raue Zeichengrundlage generiert, sowie die Fluid Simulation und das optische Farbverhalten der Aquarellmalerei implementiert.
Global-Illumination ist eine wichtige Komponente beim Rendering von realistischen Bildern. Der Rechenaufwand für die akkurate Simulation dieser Effekte ist jedoch zu hoch für die Berechnung in Echtzeit. In dieser Arbeit werden Light-Propagation-Volumes, Scren-Space-Reflections und mehrere Varianten von Screen-Space-Ambient-Occlusion als Lösungen für Echtzeitrendering untersucht. Es wird gezeigt, dass alle schnell genug für den Einsatz in Echtzeitanwendungen sind. Die einzelnen Techniken approximieren nur einige Aspekte des Transports von Licht, ergänzen sich jedoch gegenseitig.
In keinem Bereich der Informatik hat sich die Hardware so rasant entwickelt wie im Bereich der Computergrafik. So können wir heute komplexe, geometrische Szenen in Echtzeit in immersiven Systemen darstellen und auch aufwendige Simulationen integrieren.
Ziel dieser Arbeit ist es, die Simulation von Farbspritzern in einer virtuellen Welt zu realisieren. Hierzu wird mithilfe von Unity eine Anwendung umgesetzt, die drei verschiedene Techniken verwendet, mit denen die Umgebung mithilfe von Farbspritzern eingefärbt werden kann. Auf Basis dieser Anwendung werden die Grenzen und Möglichkeiten der Techniken in virtuellen Umgebungen genauer untersucht.
Diese Untersuchung zeigt, dass eine inverse Projektion die besten Ergebnisse vorweist.
Bildsynthese durch Raytracing gewinnt durch Hardware-Unterstützung in Verbraucher-Grafikkarten eine immer größer werdende Relevanz. Der Linespace dient dabei als eine neue, vielversprechende Beschleunigungsstruktur. Durch seine richtungsbasierte Natur ist es sinnvoll, ihn in andere Datenstrukturen zu integrieren. Bisher wurde er in ein Uniform-Grid integriert. Problematisch werden einheitlich große Voxel allerdings bei Szenen mit variierbarem Detailgrad. Diese Arbeit führt den adaptiven Linespace ein, eine Kombination aus Octree und Linespace. Die Struktur wird hinsichtlich ihrer Beschleunigungsfähigkeit untersucht und mit dem bisherigen Grid-Ansatz verglichen. Es wird gezeigt, dass der adaptive Linespace für hohe Grid-Auflösungen besser skaliert, durch eine ineffiziente GPU-Nutzung allerdings keine optimalen Werte erzielt.
In der Computergrafik stellte die Berechnung von Reflexionen lange ein
Problem dar. Doch mit der ständigen Weiterentwicklung der Hardware
und Vorstellung neuer Verfahren ist eine realitätsnahe,
echtzeitfähige(durchschnittlich 60 FPS) Berechnung von Reflexionen möglich. In der folgenden Ausarbeitung werden verschiedene Reflexionsverfahren vorgestellt. Alle mathematischen und physikalischen Grundlagen werden gegeben, um die Algorithmen nachvollziehen zu können. Da eine Reflexion immer das Abtasten eines reflektierten Vektors bedeutet, werden zwei verschiedene Abtastungsverfahren für blickabhängige Reflexionen vorgestellt und anschließend implementiert. Zuletzt werden die Verfahren auf Basis von Qualität und Performance gegenübergestellt.
Die Digitalisierung bedingt den technologischen Wandel der heutigen Gesellschaft und Unternehmensstrukturen. Dabei müssen sich Firmen jeder Größe, den daraus resultierenden Veränderungen stellen. Die Komplexität der Innovationen wächst stetig an. Immer mehr Informationen und Wissen werden benötigt, um eine Basis für Erneue-rungen zu bilden. Verschiedene Fähigkeiten, wie hochqualifiziertes Personal, materielle Ressourcen oder der richtige Umgang mit diesen Informationen, bilden die Grundlage für Weiterentwicklungen. Für große Unternehmen ist das oftmals kein Problem, für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stellen sie jedoch eine Herausforderung dar. Dadurch bleiben mögliche Potenziale ungenutzt, die den Firmenalltag optimieren könnten.
Herausforderungen hierbei sind unterschiedliche interne und externe Barrieren. Beispielhaft sind die mangelnde IT-Expertise und eine fehlende Innovationskultur zu nennen. Somit ist es immens wichtig, den KMU die Vorteile eines solchen Innovationsprozesses, im Rahmen der Digitalisierung, aufzuzeigen. Vorteile wie Kostenersparnis, eine Verbesserung der IT-Infrastruktur oder die Optimierung ihrer Geschäftsprozesse sollen den KMU bewusst werden.
Es bedarf an Handlungsempfehlungen und somit einem roten Faden, wie die Thematik, auch mithilfe der Unterstützung des Informationsmanagements, angegangen werden kann. So beinhaltet das Informationsmanagement, ein strategisches Management für externe und interne Informationen, sowie die Auswahl der passenden IT-Infrastruktur und die darin eingebetteten Informationssysteme. Ergänzend für den Digitalisierungsprozess wirken aber auch dynamische Managementfähigkeiten und ausreichende IT-Expertise.
Dies wird anhand der Literaturanalyse, folgend den Prinzipien von Webster und Watson (2002), deutlich. Prozessunterstützend dienen hierbei die Konzeptmappe zur Darstellung der Schlüsselbegriffe und die Konzeptmatrix zur Darstellung der wichtigsten Werke der Bachelorarbeit. Hierauf beruht die Argumentation der Bachelorarbeit.
In dieser Arbeit wird die Konzeption, Implementierung und Evaluierung einer Augmented Reality-App beschrieben. Diese wurde mit dem Ziel entwickelt, Objekte im realen Raum mit virtuellen Hilfsmitteln auszumessen, sodass diese Anwendung einen Holzgliedermaßstab ersetzen kann. Hinzu kommt die praktische Speicherung der Messwerte. Angefertigt wurde die App mit der Unity Engine und programmiert in C#.
Schwerpunkte dieser Arbeit sind die Benutzerfreundlichkeit der App, sowie die Eignung von AR Foundation für das Ausmessungstool.
Die Anwendung wird auf die genannten Kriterien im Rahmen eines Nutzertests in einer abschließenden Evaluation bewertet.
Als Ergebnis ließ sich festhalten, dass sich die AR-App noch im Prototyp-Stadium befindet, aber im Allgemeinen schon als benutzerfreundlich gilt. Kleinere Änderungen sollen und müssen noch vorgenommen werden, um auch den Umgang mit dem AR-Tool zu vereinfachen.
Social-Media Plattformen wie Twitter oder Reddit bieten Nutzern nahezu ohne Beschränkungen die Möglichkeit, ihre Meinungen über aktuelle Ereignisse zu veröffentlichen, diese mit anderen zu teilen und darüber zu diskutieren. Während die Mehrheit der Nutzer diese Plattformen nur als reines Diskussionsportal verwenden, gibt es jedoch Nutzergruppen, welche aktiv und gezielt versuchen, diese veröffentlichten Meinungen in ihrem Sinne zu beeinflussen bzw. zu manipulieren. Durch wiederholtes Verbreiten von bearbeiteten Fake-News oder stark polarisierenden Meinungen im gesamten politischen Spektrum können andere Nutzer beeinflusst, manipuliert und unter Umständen zum Träger von Hassreden und extremen politischen Positionen werden. Viele dieser Nutzergruppen sind vor allem in englischsprachigen Portalen anzutreffen, in denen sie sich überwiegend als Muttersprachler ausgeben. In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, englische Muttersprachler und Nicht-Muttersprachler, die Englisch als Fremdsprache verwenden, anhand von ausgewählten englischen Social Media Texten zu unterscheiden. Dazu implementieren wir textmerkmalbasierte Modelle, welche für traditionelle Machine-Learning Prozesse und neuartigen AutoML-Pipelines zur Klassifizierung von Texten verwendet werden. Wir klassifizieren dabei Sprachfamilie, Muttersprache und Ursprung eines beliebigen englischen Textes. Die Modelle werden an einem bestehenden Datensatz von Reddit, welcher hauptsächlich aus englischen Texten von europäischen Nutzern besteht, und einem neu erstellten Twitter Datensatz, der Tweets von aktuellen Themen in verschiedenen Ländern enthält, angewandt. Wir evaluieren dabei vergleichsweise die erhaltenen Resultate unserer Pipeline zu traditionellen Maschinenlernprozessen zur Texterkennung anhand von Präzision, Genauigkeit und F1-Maßen der Vorhersagen. Wir vergleichen zudem die Ergebnisse auf Unterschiede der Sprachnutzung auf den unterschiedlichen Plattformen sowie den ausgewählten Themenbereichen. Dabei erzielen wir eine hohe Vorhersagewahrscheinlichkeit für alle gewählten Kategorien des erstellten Twitter Datensatzes und stellen unter anderem eine hohe Abweichung in Bezug auf die durchschnittliche Textlänge insbesondere bei Nutzern aus dem baltoslawischen Sprachraum fest.
In Anbetracht der wachsenden Zahl an gesetzlichen Regelungen, die Unternehmen betreffen, sollte ihnen die Möglichkeit geboten werden ihr Compliance Management durch Softwareunterstützung mithilfe von Regulationsmustern umzusetzen. Damit sie eine unternehmensinterne Effizienzsteigerung durchführen oder auf neue gesetzliche Regelungen schnell reagieren können, existieren Regulationsmuster, die Prozessfragmente strukturell und inhaltlich beschreiben. Derzeit existieren einige Forschungsbeiträge, die unterschiedliche Compliance Pattern diskutieren. Jedoch existiert zurzeit kein Katalog, der eine Liste von Regulationsmustern bereitstellt, die für Unternehmen von Bedeutung sind (Delfmann and Hübers, 2015). Die vorliegende Bachelorarbeit klassifiziert 80 Forschungsbeiträge hinsichtlich deren unterschiedlichen Ansätze von Compliance Pattern und stellt diese in einem Klassifikationszusammenhang dar. Zusätzlich werden die unternehmerischen Vorteile durch den Einsatz von Regulationsmuster dargelegt. Dafür wurde eine systematische Literaturanalyse vollzogen. Diese zeigt, dass vermehrt auf graphenbasierte Regulationsmuster in Kombination mit dem Überprüfungszeitpunkt während des Prozessdesigns zurückgegriffen wird. Im Anhang wird außerdem ein Katalog von 32 Compliance Pattern bereitgestellt, die in den analysierten Forschungsbeiträgen erfasst wurden.