Masterarbeit
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Der Bereich der Annotation von digitalen Medien ist umfassend erforscht. Es gibt viele verschiedene innovative Ideen Annotationsprozesse zu gestalten. Den wahrscheinlich größten Anteil an verwandten Arbeiten hat die semiautomatische Annotation. Eine Eigenschaft aber ist allen Arbeiten gemein: Keine dieser Arbeiten untersucht, wie man ein Interface für einen Annotationsprozess optimieren kann, um den Nutzer zu unterstützen und folglich zufriedener zu machen. Die hier vorliegende Arbeit versucht im Rahmen einer Benutzerstudie die Usability Eigenschaften von verschiedenen Interface Varianten zu vergleichen, um anschließend Aussagen darüber machen zu können, welche Funktionen ein Annotationsinterface haben sollte und darf, um eben genau diese betreffenden Anforderungen zu erfüllen. Hierzu wurden verschiedene Ideen für Interfaces gesammelt, im Rahmen einer Diskussionsrunde mit Experten erörtert und letztendlich basierend auf den verbliebenen Ideen Variablen festgelegt, mit deren Kombination untereinander verschiedene Interfaces entstanden sind. Im Rahmen dieser Nutzerstudie konnte die Tendenz festgestellt werden, dass eine Autocompletion Funktion und Tag-Vorschläge während der Annotation hilfreich für den Nutzer sind. Außerdem konnte festgestellt werden, dass eine farbige Kennzeichnungen von Tag-Typen nicht störend auf den Nutzer wirken, sondern sich Ansätze in Richtung hilfreich erwiesen. Ähnliche Tendenzen wurden für ein Layout mit nur 2 User Interface Elementen aus den Daten abgelesen. Des weiteren konnte mit Hilfe der Evaluation ein weiteres Beispiel dafür gefunden werden, dass es zum Teil erhebliche Unterschiede zwischen den Nutzern gibt, was intuitiv ist und was nicht. Für die Gestaltung von zukünftigen Annotationsinterfaces bedeuten die Erkenntnisse, dass weitere Nutzerstudien im Bereich der Annotationsinterfaces durchgeführt und bei der Gestaltung der Interfaces von klassischen Merkmalen, im Sinne der Nutzerzufriedenheit, abgewichen werden darf.
Durch die Verbreitung von Smartphones und der damit einhergehenden, erhöhten Aufmerksamkeit für Augmented Reality Anwendungen, ist es spannend einen wirklichen Mehrwert durch eine solche Anwendung zu generieren. Es ist wichtig, die Grundfunktionen eines Computers mit den möglichen Vorteilen einer AR-Anwendung zu einer hilfreichen App zu verbinden. Es muss die Rechenkraft eines Computers mit hilfreichen, virtuellen Informationen in der realen Welt sinnvoll angereichert werden. Wichtig ist zudem, dass eine einfache Bedienung und schneller Umgang mit einer solchen Anwendung gewährleistet sein.
Ein Poker-Assistent kann all diese Stärken des Computers und einer AR-Anwendung einsetzen. Die schwierige Wahrscheinlichkeitsberechnung von Gewinnchancen sowie die schnelle automatisierte Kartenerfassung sollen hierbei im Vordergrund stehen.
AR-Anwendungen auf Smartphones bilden den Grundstein für ein zukünftiges AR-bestimmtes Leben. In diesem Kontext soll eine der Kernfragen dieser Masterarbeit die Frage nach dem wirklichen Mehrwert für Nutzer dieser App im Vergleich zu nicht unterstützten Spielern sein. Wobei auch geklärt werden soll, ob dieses Anwendungsbeispiel eine sinnvolle AR-Unterstützung benötigt und wie, im Hinblick auf die Zukunft und zukünftige Technologien, eine sinnvolle AR-Unterstützung aussehen sollte.
Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermöglichen, muss ein Roboter zunächst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hände mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen über mögliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkörpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen überprüft und somit gültige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkörpers in verschiedenen Posen detektiert. Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusätzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Körper, die Positionen der Hände der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nächsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.
Wir präsentieren die konzeptuellen und technologischen Grundlagen einer verteilten natürlich sprachlichen Suchmaschine, die einen graph-basierten Ansatz zum Parsen einer Anfrage verwendet. Das Parsing-Modell, das in dieser Arbeit entwickelt wird, generiert eine semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage in einem 3-stufigen, übergangsbasierten Verfahren, das auf probabilistischen Patterns basiert. Die semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage wird in Form eines Graphen dargestellt, der Entitäten als Knoten und deren Relationen als Kanten repräsentiert. Die präsentierte Systemarchitektur stellt das Konzept einer natürlich sprachlichen Suchmaschine vor, die sowohl in Bezug auf die einbezogenen Vokabulare, die zum Parsen der Syntax und der Semantik einer eingegebenen Anfrage verwendet werden, als auch in Bezug auf die Wissensquellen, die zur Gewinnung von Suchergebnissen konsultiert werden, unabhängig ist. Diese Funktionalität wird durch die Modularisierung der Systemkomponenten erreicht, die externe Daten durch flexible Module anspricht, welche zur Laufzeit modifiziert werden können. Wir evaluieren die Leistung des Systems indem wir die Genauigkeit des syntaktischen Parsers, die Präzision der gewonnenen Suchergebnisse sowie die Geschwindigkeit des Prototyps testen.
Die Erkennung von Fußgängern in digitalen Bildern ist von großem Interesse in der Entwicklung autonomer Systeme und der Interaktion von Computern mit ihrer Umgebung. Die Herausforderungen an ein solches System sind hoch, da die optische Erscheinung von Fußgängern stark variiert und die Umgebung unstrukturiert ist. In dieser Masterarbeit wird ein Standardverfahren aus der Forschung implementiert und erweitert. Dabei ist eine neue Erkenntnis, dass das Merkmal der Color Self-Similarity durch Vorberechnungen um den Faktor 4 beschleunigt werden kann. Das komplette Erkennungsystem wird in dieser Masterarbeit beschrieben und evaluiert, und der Source-Code unter einer Open Source Lizenz veröffσentlicht.
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein umfassender Überblick über die Vielfalt der Sicherheitsmodelle gegeben, indem ausgewählte Sicherheitsmodelle beschrieben, klassifiziert und miteinander verglichen werden.
Sicherheitsmodelle beschreiben in einer abstrakten Weise die sicherheitsrelevanten
Komponenten und Zusammenhänge eines Systems. Mit den Sicherheitsmodellen können komplexe Sachverhalte veranschaulicht und analysiert werden.
Da Sicherheitsmodelle unterschiedliche Sicherheitsaspekte behandeln, beschäftigt
sich diese Arbeit mit der Ausarbeitung eines Klassifizierungsschemas, welches
die strukturelle und konzeptuelle Besonderheiten der Modelle in Bezug auf die zugrundeliegenden Sicherheitsaspekte beschreibt. Im Rahmen des Klassifizierungsschemas werden die drei grundlegenden Modellklassen gebildet: Zugriffskontrollmodelle, Informationsflussmodelle und Transaktionsmodelle.
Sicherheitsmodelle werden in einem direkten und indirekten Vergleich gegenüber gestellt. Im letzten Fall werden sie einer oder mehrerer Modellklassen des Klassifizierungsschemas zugeordnet. Diese Klassifizierung erlaubt, Aussagen über die betrachteten Sicherheitsaspekte und die strukturellen bzw. konzeptuellen Besonderheiten eines Sicherheitsmodells in Bezug auf die anderen Sicherheitsmodelle
zu machen.
Beim direkten Vergleich werden anhand der ausgewählten Kriterien die Eigenschaften
und Aspekte der Sicherheitsmodelle orthogonal zu den Modellklassen
betrachtet.