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API Migration bezeichnet den Wechsel einer benutzten API eines Programms in eine andere. Eine spezielle Form ist die sogenannte wrapper-basierte API Migration. In diesem Fall wird die API gewechselt, ohne das eigentliche Programm zu berühren. Sie wird unter Benutzung der neuen API reimplementiert. Dieser so genannte Wrapper besitzt das Interface der alten API, benutzt jedoch die Implementierung der neuen.
Dies ist ein interessanter Ansatz, da der Wrapper in jedem Programm eingesetzt werden kann, das bislang die alte API verwendet hat.
Um diesen Vorgang reproduzierbar zu machen, entwickeln wir eine ranking-basierte Methode, um einen Wrapper zu entwickeln. Hierbei implementieren wir abhängig von fehlschlagenden Testfällen immer die API-Methode mit der jeweils höchsten Priorität. So können wir jeden Implementierungssschritt rekonstruieren.
Im ersten Schritt entwickeln wir eine Infrastruktur, mit der wir Testsuites von Java-Projekten starten und messen können.
Mittels dieser Basis können wir nun die Ranking-Methode anweden, um einen Wrapper zu entwickeln.
In der vorliegenden Arbeit untersuche ich eine breite Spanne von Libraries, Frameworks und anderer Technologien für die Programmiersprache Haskell. Ich demonstriere verschiedene praktische Anwendungen von Haskell und trage durch Implementationen und Taxonomieeinheiten zum 101companies System bei. Dies tue ich, indem ich einen großen Teil des 101companies feature models abdecke und damit verknüpfte Definitionen von Begriffen und Technologien in dieses System einpflege. Die Implementationen zeigen, wie verschiedene Sprachkonzepte von Haskell wie ein sehr starkes Typensystem, Polymorphismus, Funktionen höherer Ordnungen und Monaden effektiv bei der Entwicklung von Informationssystemen benutzt werden können. In diesem Zusammenhang zeige ich sowohl Vorteile als auch Einschränkungen der verschiedenen Technologien auf.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein Back-Office für die elektronische Version des Europäischen Schadensberichtes erstellt. Es wurde bereits in anderen Arbeiten ein mobiler Client, welcher auf einem Windows Mobile Handy läuft, sowie ein Polizei Client erstellt. Diese greifen auf das Back-Office zu, um Daten, wie z.B. die Autodaten (Automarke, der Typ, das Baujahr und Bilder eines 3D-Modells des Autos) zu einem bestimmten Kennzeichen oder die Personendaten des jeweiligen Autobesitzers zu erhalten. Der mobile Client sendet zudem die Unfallakte an das Back-Office, damit die Daten über einen Unfall in diesem abgespeichert und weiter bearbeitet werden können. Ziel der Arbeit war es ein erweiterbares, modulares System zu entwickeln, welches später um weitere Module ergänzt werden kann, um neue Funktionen bereitstellen zu können. Diese Module können jeweils beliebige Daten in einer Datenbank abspeichern und diese von der Datenbank auch wieder abfragen, sowie verändern, ohne dass das relationale Schema der Datenbank verändert werden muss.
Texture-based text detection in digital images using wavelet features and support vector machines
(2010)
In dieser Bachelorarbeit wird ein neues texturbasiertes Verfahren zur Detektion von Texten in digitalen Bildern vorgestellt. Das Verfahren kann im wesentlichen in zwei Hauptaufgaben unterteilt werden, in Detektion von Textblöcken und Detektion von einzelnen Wörtern, wobei die einzelnen Wörter aus den detektierten Textblöcken extrahiert werden. Im Groben agiert das entwickelte Verfahren mit mehreren Support Vector Machines, die mit Hilfe von waveletbasierten Merkmalen mögliche Textregionen eines Bildes zu wirklichen Textregionen klassiffzieren. Die möglichen Textregionen werden dabei durch unterschiedlich ausgerichtete Kantenprojektionen bestimmt. Das Resultat des Verfahrens sind X/Y Koordinaten, Breite und Höhe von rechteckigen Regionen eines Bildes, die einzelne Wörter enthalten. Dieses Wissen kann weiterverarbeitet werden, beispielsweise durch eine Texterkennungssoftware, um an die wichtigen und sehr nützlichen Textinformationrneines Bildes zu gelangen.
Die Koloskopie ist der Goldstandard zur Aufspürung von gefährlichen Darmpolypen, die sich zu Krebs entwickeln können. In einer solchen Untersuchung sucht der Arzt in den vom Endoskop gelieferten Bildern nach Polypen und kann diese gegebenenfalls entfernen. Um den Arzt bei der Suche zu unterstützen, erforscht die Universität Koblenz-Landau zur Zeit Methoden, die zur automatischen Detektion von Polypen auf endoskopischen Bildern verwendet werden können. Wie auch bei anderen Systemen zur Mustererkennung werden hierzu zunächst Merkmale aus den Bildern extrahiert und mit diesen ein Klassifikator trainiert. Dieser kann dann für die Klassifikation von ihm unbekannten Bildern eingesetzt werden. In dieser Arbeit wurde das vorhandene System zur Polypendetektion um Merkmalsdetektoren erweitert und mit den bereits vorhandenen verglichen. Implementiert wurden Merkmale basierend auf der Diskreten Wavelet-Transformation, auf Grauwertübergangsmatrizen und auf Local Binary Patterns. Verschiedene Modifikationen dieser Merkmale wurden getestet und evaluiert.