Bachelorarbeit
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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.
TGraphBrowser
(2010)
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Webserver implementiert, mit dem man sich Graphen, die mit Hilfe des Java-Graphenlabors (JGraLab) erzeugt wurden, in einem Browser anzeigen lassen kann. Es werden dem Nutzer eine tabellarische und eine graphische Darstellung des Graphen angeboten. In jeder der beiden Darstellungsarten ist das Navigieren durch den Graphen möglich. Um Graphen mit mehreren tausend Elementen für den Nutzer überschaubarer zu machen, können die angezeigten Kanten und Knoten nach ihren Schematypen gefiltert werden. Ferner kann die dargestellte Menge an Graphelementen durch eine GReQL-Anfrage oder durch explizite Angabe bestimmt werden.
Es gibt einige Gaze Tracking Systeme, sowohl high- als auch low-cost. Low-cost Systeme gehen meist mit low-resolution Kameras einher. Da hier die Bildqualität schlechter ist, müssen die Algorithmen umso besser arbeiten. Aber wie soll man die Algorithmen die der Erkennung der Blickrichtung dienen, testen, wenn die Bildqualität geringer ist und man nie korrekte Aussagen über die Referenzpunkte treffen kann? Hier greift die Idee dieser Arbeit: Mit Hilfe synthetischer Augenbilder testet man die betreffenden Algorithmen und kann diese, da die Referenzpunkte bekannt sind, analysieren. Eine Veränderung der Komplexität dieser Bilder z. B. mit Hilfe eines zuschaltbaren Gaußrauschens oder eines weiteren Reflektionspunktes, macht es möglich, diese in Stufen der Realität anzunähern. Im Idealfall kann man die Algorithmen mit den aus den Testreihen gewonnenen Erkenntnissen verbessern und bei Anwendung innerhalb eines low-resolution Systems dessen Genauigkeit erhöhen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Webservice (SOA) entworfen und implementiert, mit dem eine Audiodatei auf Inhalte eines Wasserzeichens ferngesteuert überprüft werden kann. Die Arbeit ist Teil des URM-Projekts (Usage Rights Management), das an der Universität Koblenz-Landau entwickelt wird. Dabei handelt es sich um ein Konzept der Lizenzierung, bei dem die Nutzer über ihre Rechte an erworbenen digitalen Gütern informiert werden. Die Arbeit stellt am Beispiel von WAV-Dateien einen rudimentären Weg dar, wie im Rahmen von URM die Informationen, die bei der Lizenzerstellung verwendet werden, aus einem digitalen Medium extrahiert werden können.