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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.
Das Ziel der vorliegenden Masterarbeit ist es, einen Einführungskurs in die Computervisualistik mit dem Schwerpunkt Computergrafik zu konzeptionieren und zu prototypisieren. Der Kurs sollte Grundlagen der Computergrafik vermitteln und dabei Bezüge zu anderen Veranstaltungen des Studiums herstellen, um Motivation und Verständnis für die komplexen Zusammenhänge der Studieninhalte in der Computervisualistik zu schaffen. Der aktuelle Studiengangplan weist hier bislang ein erkennbares Defizit auf. Für den Einführungskurs wurden prototypische Lerneinheiten auf Grundlage der didaktischen Methode der Moderation und unter Verwendung von Unity entwickelt. Konzept und Prototypen wurden an Probanden ohne informationstechnischen Hintergrund evaluiert. Die Ergebnisse zeigten, dass Unity eine geeignete Oberfläche für die Vermittlung der Informationen bietet. Diese stieß auf Akzeptanz und konnte leichte Zugänglichkeit bei den Probanden aufweisen, obwohl die Lerneinheiten selbst kleinere Schwächen aufwiesen. Im Anschluss an die erste Evaluationsphase wurde eine qualitative Umfrage mit Alumini der Computervisualistik durchgeführt. Die Ergebnisse bestätigten den Bedarf nach einer einführenden Veranstaltung zur Orientierung und zur Förderung von Motivation und Verständnis für die breiten Themengebiete der Computervisualistik.
The present work introduces a rigid-body physics engine, focusing on the collision detection by GPU. The increasing performance and accessibility of modern graphics cards ensures that they can be also used for algorithms that are meant not only for imaging. This advantage is used to implement an efficient collision detection based on particles. The performance differences between CPU and GPU are presented by using a test environment.
Diese Arbeit beschreibt den Entwurf und die Umsetzung einer prototypischen Android-Applikation zum Dokumentieren von Reiserouten. Nach einer kurzen Einführung in die grundlegenden Aspekte des Reisens, der notwendigen Hilfsmittel sowie das Betriebssystem Android wird das Konzept und die Anforderungen an die Anwendung vorgestellt. Anschließend werden die Realisierung der Implementierung erläutert und die Ergebnisse der Evaluation offengelegt.
Artificial neural networks is a popular field of research in artificial intelli-
gence. The increasing size and complexity of huge models entail certain
problems. The lack of transparency of the inner workings of a neural net-
work makes it difficult to choose efficient architectures for different tasks.
It proves to be challenging to solve these problems, and with a lack of in-
sightful representations of neural networks, this state of affairs becomes
entrenched. With these difficulties in mind a novel 3D visualization tech-
nique is introduced. Attributes for trained neural networks are estimated
by utilizing established methods from the area of neural network optimiza-
tion. Batch normalization is used with fine-tuning and feature extraction to
estimate the importance of different parts of the neural network. A combi-
nation of the importance values with various methods like edge bundling,
ray tracing, 3D impostor and a special transparency technique results in a
3D model representing a neural network. The validity of the extracted im-
portance estimations is demonstrated and the potential of the developed
visualization is explored.