Diploma Thesis
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Im Mittelpunkt dieser Diplomarbeit stand die Entwicklung eines Modells zur Charakterisierung einer HDR-Kamera mit CMOS-Sensorelement und logarithmischer Kamerakennlinie. Unter Beachtung der spezifischen Eigenschaften der Kamera sollte ein Verfahren gefunden werden, um von der Kamera aufgenommene Farbwerte, farbmetrisch korrekt in einen geräteunabhängigen Farbraum zu überführen. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit ein zweiteiliges Charakterisierungsmodell entwickelt, welches zwischen Vorwärtsmodell und Inversem Modell unterscheidet.
Das Ziel der Arbeit besteht darin, Dominosteine in 2-D Bildern robust zu erkennen und zu klassifizieren. Als Eingabedaten fungieren alle Arten von Intensitätsbildern, und die Ausgabe besteht aus klassifizierten Dominosteinen. Das Problem, das gelöst werden soll, besteht darin, bei so vielen Dominosteinen wie möglich exakt zu bestimmen, um wlechen Dominstein es sich handelt. Zur Problemlösung werden Modellklassen verwendet, in denen explizites Wissen zur Merkmalsfindung und Objetkerkennung enthalten ist. Dazu wird eine Segmentierung entwickelt, die einem Dominostein ermöglicht, seine Bestandteile im Bild zu lokalisieren. Bei der Zuordnung zwischen den im Bild gefundenen und im Modell vorhandenen Komponenten entstehen mehrere Hypothesen. Um diese zu bewerten, werden unterschiedliche Abstandsfunktionen entwickelt und avaluiert. Für die Zuordnung von Segmentierungs Objekten zu Modellbestandteilene wir die Ungarische Methode verwendet.
In dieser Arbeit wurde nach einer detaillierten Erklärung der Begriffe Ad-hoc Network, MANET und VANET eine Auflistung und anschließend ein Vergleich der verschiedenen Routingverfahren, die in VANETs auftreten können, durchgeführt. Unter diesen Routing Verfahren wurde das Geocasting ausgesucht, weil es sich für die hohe Mobilität der einzelnen Knoten für geeignet gezeigt hat. Anschließend wurde auf die Sicherheitsanforderungen eingegangen. Dabei wurden die Begriffe Datenintegrität, Informationsvertraulichkeit, Verfügbarkeit, Verbindlichkeit, Anonymisierung und Peudomisierung eingeführt und ihre Wichtigkeit bei VANETs anhand von Beispielen gezeigt. In Abschnitt 2.4 wurden einige Angriffszenarien genannt, wobei sie in passive und aktive Angriffe kategorisiert wurden. Anhand eines Hybridmodells wurden jeder Schicht mögliche Angriffe zugeordnet und ausführlich diskutiert. Die Angriffe, die bereits definiert wurden, sind dann in einer Tabelle zusammengefasst worden. In dieser Tabelle wurde das Risiko berechnet, das ein Angriff bei VANETs hervorrufen kann. Angriffe auf der Anwendungsschicht sind mit sehr hohem Risiko angesiedelt und stellen eine große Gefahr für VANETs dar. Deshalb wurden manche dieser Angriffe dann mit konkreten Beispielen gezeichnet und dargestellt. Das Verbreiten von falschen Informationen auf Autobahnen ist das ausgewählte Szenario für das Angriffserkennungssystem. Dabei wurde ein Konzept erstellt, wie dieses IDS vorzugehen hat, wenn ein Fahrzeug eine Nachricht bekommt, um zu überprüfen, ob sie richtig oder falsch ist. Dabei wurden Randbedingungen aufgestellt, damit das IDS richtig funktioniert. Dieses Konzept wurde anhand einer Simulation realisiert, um zu überprüfen, ob es tatsächlich seine Aufgabe erfolgreich erfüllt. Nach der Beschreibung der Simulationsimplementierung und ihren wichtigsten Komponente wurden Tests durchgeführt, um die Funktionalität der Erkennung zu testen. Dabei wurde festgestellt, dass die Dichte des Verkehrs, Entfernung des Eregnismelders von der Ereigniszone und die Anzahl der empfangenen Nachrichten in jedem Fahrzeug eine große Rolle bei der Erkennung von Ereignissen spielt.
A network like the internet is a set of subnets that are connected to each other by a router. A router is a computer, containing multiple network devices to be connected to multiple subnets. So, it is able to forward packages from one subnet to another. A network can be represented as a graph with its routers as vertices and subnets as edges. This graph is called the topology of the network. A packet send to a host outside the own subnet usually will be send first to the so-called default router. This router (like any router) contains a table (the so-called forwarding table) with every subnet. Additionally for each net, the table contains the router through which the subnet can be reached best. So, the packet will be forwarded from router to router until it reaches the destination subnet. On this way every router looks up in its forwarding table for the best next router. A routing protocol takes care of the automatic exchange of informations between the routers to build the forwarding tables and keep them up to date. If the forwarding tables of all routers are up to date the network is called convergent. The time needed to build or update the routing tables is called the convergence time The RIP routing protocol is a well known and well explored distance vector protocol. But there are only few examinations about the convergence properties (e.g. the time needed to converge or the traffic volume produced by the routing messages). This work tries to examine a relationship between the topology properties of a network and the convergence properties of the rip routing protocol. Therefore, over 5000 single measurements were performed and statistically analyzed. Mathematical formulas have been derived from the results that are able to approximate the convergence properties of a network from its topology properties.
RMTI (RIP with Metric based Topology Investigation) wurde in der AG Rechnernetze an der Universität Koblenz-Landau entwickelt. RMTI stellt eine Erweiterung zum RIP (Routing Information Protocol) dar, die das Konvergenzverhalten bei Netzwerkveränderungen, insb. bei Routingschleifen, verbessern soll. Dies geschieht durch Erkennen von Routingschleifen und Reduzieren des Count-to-infinity Problems. Um dieses gewünschte Verhalten nachweisen zu können, bedarf eine reichhaltige Evaluierung des RMTI- Algorithmus. Hierzu wurde in der gleichen Arbeitsgruppe die Client-/Server-Applikation XTPeer entwickelt. In Kombination mit anderen Software wie VNUML und Quagga Routing Suite lässt sich per XT-Peer der Algorithmus evaluieren. Die Applikation XTPeer generiert durch die Simulationen Daten. Diese können in Form von XML konforme SDF-Dateien exportiert werden. Diese können ohne weitere Auswertungen wieder in die XTPeer Applikation importiert werden. Die Evaluierung der Simulationen findet automatisiert nur an der aktuellen Simulation statt. Evaluierung über mehrere Simulationen muss der Benutzer manuell berechnen. Um diese Evaluierungsarbeiten für den Benutzer zu vereinfachen, verfolgt die vorliegende Diplomarbeit daher das Ziel, die XTPeer Applikation mit einem Auswertungsmodul zu erweitern. Die Auswertungen soll sich über alle gespeicherten Simulationsdaten und nicht wie bisher nur über die aktuell laufende Simulation erstrecken. Dies ermöglicht bessere statistisch verwertbare Aussagen. Zusätzlich können diese Auswertungsergebnisse grafisch unterstrichen werden.
The determination of a cameras position and orientation from point correspondences between 3d-positions and their image positions in computervision is known as pose estimation. Many modern applications benefit from the knowledge about the cameras absolute orientation in the reference frame at the time of image formation. To this extend a model is built from a sequence of images using structurefrom- motion techniques and SIFT features. The model is built from a single offthe- shelf monocular camera which can be moved freehand. No a priori knowledge of the cameras position is needed while model construction. In a second step the pose of a camera wich shows partial content of the constructed model is computed. Mapping these model features and the features of the new image leads to the 3d- 2d-correspondences which are the basis of linear optimization methods for solving the camera pose. The system relies on a precalibrated camera and a manual selection of adequate SIFT features for initial epipolar geometry estimation while model construction.
Diese Diplomarbeit befasst sich damit, den SURF-Algorithmus zur performanten Extraktion von lokalen Bildmerkmalen aus Graustufenbildern auf Farbbilder zu erweitern. Dazu werden zuerst verschiedene quelloffene Implementationen mit der Originalimplementation verglichen. Die Implementation mit der größten Ähnlichkeit zum Original wird als Ausgangsbasis genutzt, um verschiedene Erweiterungen zu testen. Dabei werden Verfahren adaptiert, die den SIFT-Algorithmus auf Farbbilder erweitern. Zur Evaluation der Ergebnisse wird zum Einen die Unterscheidungskraft der Merkmale sowie deren Invarianz gegenüber verschiedenen Bildtransformationen gemessen. Hier werden verschiedene Verfahren einander gegenüber gestellt. Zum Anderen wird auf Basis des entwickelten Algorithmus ein Framework zur Objekterkennung auf einem autonomen Robotersystem entwickelt und dieses evaluiert.
Einige akademische Arbeiten behaupten, dass Software, die in einem offenen Prozess erstellt wurde, strukturierter ist, als Programme, die im geschlossenen Umfeld entstanden sind. Die Rede ist hier von Open Source und Closed Source. Der Nachweis dieser Annahme wird mit der Technik der so genannten Design Structure Matrix (DSM) erbracht. DSM erlauben die Visualisierung der Struktur einer Software und ermöglichen das Berechnen von Metriken, mit denen dann der Level an Modularität der einzelnen Open Source Software (OSS) verglichen werden kann. Unter zu Hilfename dieser Technik geht die Diplomarbeit der Frage nach, ob ein Zusammenhang zwischen Geschäftsmodell und OSS existiert.