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Die Digitalisierung und die mediale Weiterentwicklung sind Kernprozesse des aktuellen digitalen Zeitalters. Damit auch Unternehmen vom technischen Fortschritt profitieren können, müssen jeweilige Kompetenzen vorhanden sein oder erworben werden. Unternehmen stehen hier also vor der Aufgabe mit der Masse an Neuheiten und Möglichkeiten nicht überfordert zu sein und diese im besten Fall für die eigene Leistungssteigerung nutzen zu können.
Da kleine und mittelständische Unternehmen 99 % aller Unternehmen in Deutschland darstellen und nicht bekannt ist, wie vor allem die sehr kleinen Unternehmen und ihre Mitarbeiter mit o.g. Entwicklung mitziehen können, wird genau diese Thematik in der vorliegenden Arbeit erforscht. Die Forschungsfrage besteht somit aus zwei Teilforschungsfragen. Zum einen: „Wird sich in den Kleinstunternehmen um die Kompetenzförderung der Mitarbeiter gekümmert?“ und zum anderen: „Wo sind hier die Chancen und Herausforderungen für Unternehmen dieser Größe?“
Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde sich einer qualitativen Forschungsmethode bedient, dem leitfadengestützten Interview. Die interviewten Unternehmen bewegten sich alle im Medien- und IT-Bereich. Somit konnte sich durch die aufgezeichneten und transkribierten Daten ein realer Einblick in die aktuelle Situation in Kleinstunternehmen verschafft werden.
Die Antworten der Interviews zeigten, dass Unternehmen mit sehr geringen Mitarbeiteranzahlen, von ihren Mitarbeitern abhängiger sind als andere. Also ist das Engagement der Mitarbeiter entscheidend für den Erfolg des Ganzen. Dieses zu fördern und die Mitarbeiterzufriedenheit zu gewährleisten ist die Aufgabe der Unternehmensleitung.
Unternehmen, in denen die Förderung der Mitarbeiter mehr Beachtung erfährt, bilden also die perfekte Anlaufstelle für Berufseinsteiger, die sich und ihren gesamten Erfahrungshorizont noch weiterentwickeln müssen und/oder wollen.
Mit der Microsoft Kinect waren die ersten Aufnahmen von synchronisierten Farb- und Tiefendaten (RGB-D) möglich, ohne hohe finanzielle Mittel aufwenden zu müssen und neue Möglichkeiten der Forschung eröffneten sich. Mit fortschreitender Technik sind auch mobile Endgeräte in der Lage, immer mehr zu leisten. Lenovo und Asus bieten die ersten kommerziell erwerblichen Geräte mit RGB D-Wahrnehmung an. Mit integrierten Funktionen der Lokalisierung, Umgebungserkennung und Tiefenwahrnehmung durch die Plattform Tango von Google gibt es bereits die ersten Tests in verschiedenen Bereichen des Rechnersehens z.B. Mapping. In dieser Arbeit wird betrachtet, inwiefern sich ein Tango Gerät für die Objekterkennung eignet. Aus den Ausgangsdaten des Tango Geräts werden RGB D-Daten extrahiert und für die Objekterkennung verarbeitet. Es wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und gewisse Grundlagen bezüglich der Tango Plattform gegeben. Dabei werden existierende Ansätze und Methoden für eine Objekterkennung auf mobilen Endgeräten untersucht. Die Implementation der Erkennung wird anhand einer selbst erstellten Datenbank von RGB-D Bildern gelernt und getestet. Neben der Vorstellung der Ergebnisse werden Verbesserungen und Erweiterungen für die Erkennung vorgeschlagen.
Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Konzept, bestehend aus vernetzten physischen Objekten, welche in die virtuelle Welt integriert werden um aktive Teilnehmer von Geschäfts- und Alltagsprozessen zu werden (Uckelmann, Harrison and Michahelles, 2011; Shrouf, Ordieres and Miragliotta, 2014). Es wird erwartet, dass dieses Konzept einen großen Einfluss auf Unternehmen haben wird (Council, Nic and Intelligence, 2008). Geschäftsmodelle kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) sind bedroht, sollten sie den sich abzeichnenden Trend nutzen (Sommer, 2015). Daher ist das Ziel dieser Arbeit, eine exemplarische Implementierung von vernetzten Geräten in einem kleinen Unternehmen um seine Vorteile darzustellen.
Diese Arbeit verwendet Design Science Research (DSR) um einen Prototyp zu entwickeln, der auf dem Anwendungsfall einer Holzwerkstatt aufbaut. Der Prototyp besteht aus einem physischen Sensor und einer Webapplikation, welche von dem kleinen Unternehmen zur Verbesserung seiner Prozesse genutzt werden kann. Die Arbeit dokumentiert den iterativen Entwicklungsprozess der Prototypen von Grund auf zu nutzbarer Hard- und Software.
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die beispielhafte Anwendung und Nutzung von IoT in einem kleinen Unternehmen.
In dieser Arbeit wird ein System zur Erzeugung und Darstellung stereoskopischen Video-Panoramen vorgestellt. Neben der theoretischen Grundlagen werden der Aufbau und die Funktionsweise dieses Systems erläutert.
Dazu werden spezielle Kameras verwendet, die Panoramen aufnehmen
können und zur Wiedergabe synchronisiert werden. Anschließend wird ein Renderer implementiert, welcher die Panoramen mithilfe einer VirtualReality Brille stereoskopisch darstellen kann. Dafür werden separate Aufnahmen für die beiden Augen gemacht und getrennt wiedergegeben. Zum Abschluss wird das entstandene Video-Panorama mit einem Panorama eines schon bestehenden Systems verglichen.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
The purpose of this thesis is to explore the sentiment distributions of Wikipedia concepts.
We analyse the sentiment of the entire English Wikipedia corpus, which includes 5,669,867 articles and 1,906,375 talks, by using a lexicon-based method with four different lexicons.
Also, we explore the sentiment distributions from a time perspective using the sentiment scores obtained from our selected corpus. The results obtained have been compared not only between articles and talks but also among four lexicons: OL, MPQA, LIWC, and ANEW.
Our findings show that among the four lexicons, MPQA has the highest sensitivity and ANEW has the lowest sensitivity to emotional expressions. Wikipedia articles show more sentiments than talks according to OL, MPQA, and LIWC, whereas Wikipedia talks show more sentiments than articles according to ANEW. Besides, the sentiment has a trend regarding time series, and each lexicon has its own bias regarding text describing different things.
Moreover, our research provides three interactive widgets for visualising sentiment distributions for Wikipedia concepts regarding the time and geolocation attributes of concepts.
Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über die Rahmenbedingungen der Programmierung von Grafikkarten. Dazu werden die zur wichtigsten am Markt vorhandenen Application Programming Interfaces (APIs) vorgestellt und miteinander verglichen. Anschließend werden zwei Standardalgorithmen aus der Datenverarbeitung, Prefix Sum und Radixsort vorgestellt und im Hinblick auf die Implementierung mit paralleler Programmierung auf der GPU zu untersucht. Beide Algorithmen wurden unter Nutzung der OpenGL-API und OpenGL Compute Shadern implementiert. Abschließend wurden die Ausführungszeiten der beiden Algorithmen miteinander verglichen.
Wikipedia is the biggest, free online encyclopaedia that can be expanded by any-one. For the users, who create content on a specific Wikipedia language edition, a social network exists. In this social network users are categorised into different roles. These are normal users, administrators and functional bots. Within the networks, a user can post reviews, suggestions or send simple messages to the "talk page" of another user. Each language in the Wikipedia domain has this type of social network.
In this thesis characteristics of the three different roles are analysed in order to learn how they function in one language network of Wikipedia and apply them to another Wikipedia network to identify bots. Timestamps from created posts are analysed to reveal noticeable characteristics referring to continuous messages, message rates and irregular behaviour of a user are discovered. Through this process we show that there exist differences between the roles for the mentioned characteristics.