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Statistical Shape Models (SSMs) are one of the most successful tools in 3Dimage analysis and especially medical image segmentation. By modeling the variability of a population of training shapes, the statistical information inherent in such data are used for automatic interpretation of new images. However, building a high-quality SSM requires manually generated ground truth data from clinical experts. Unfortunately, the acquisition of such data is a time-consuming, error-prone and subjective process. Due to this effort, the majority of SSMs is often based on a limited set of this ground truth training data, which makes the models less statistically meaningful. On the other hand, image data itself is abundant in clinics from daily routine. In this work, methods for automatically constructing a reliable SSM without the need of manual image interpretation from experts are proposed. Thus, the training data is assumed to be the result of any segmentation algorithm or may originate from other sources, e.g. non-expert manual delineations. Depending on the algorithm, the output segmentations will contain errors to a higher or lower degree. In order to account for these errors, areas of low probability of being a boundary should be excluded from the training of the SSM. Therefore, the probabilities are estimated with the help of image-based approaches. By including many shape variations, the corrupted parts can be statistically reconstructed. Two approaches for reconstruction are proposed - an Imputation method and Weighted Robust Principal Component Analysis (WRPCA). This allows the inclusion of many data sets from clinical routine, covering a lot more variations of shape examples. To assess the quality of the models, which are robust against erroneous training shapes, an evaluation compares the generalization and specificity ability to a model build from ground truth data. The results show, that especially WRPCA is a powerful tool to handle corrupted parts and yields to reasonable models, which have a higher quality than the initial segmentations.
Die vorliegende Arbeit behandelt Techniken zur interakativen und physikalisch basierten Darstellung von Haaren für Computer-Generated Imagery (CGI). Dafür werden Techniken zur Simulation und Approximierung der Interaktionen von Licht mit Haar hergeleitet und vorgestellt. Des Weiteren wird beschrieben, wie Haare, trotz solch berechnungsintensiver Algorithmen, sehr interaktiv dargestellt werden können. Verfahren zur Berechnung von Schatten in Haaren sowie Ansätze zur effizienten Darstellung von Haar als transparente Geometrie werden ebenfalls vorgestellt. Einen Hauptschwerpunkt der Arbeit bildet dabei der DBK-Buffer, welcher im Rahmen dieser konzeptioniert, implementiert und evaluiert wurde. Mit Hilfe des DBK-Buffers ist es möglich tausende von transparenten Haaren sehr effizient darzustellen ohne auf Funktionalitäten der neusten Grafikkarten-Generation, oder sehr viel Videospeicher, angewiesen zu sein. Darüber hinaus wurde eine umfassende Evaluierung der beschriebenden Techniken bezüglich der visuellen Qualität, der Performanz und des Speicheraufwandes durchgeführt. Dabei wurde gezeigt, dass Haare nicht nur mit interaktiven, sondern sogar mit echtzeitfähigen Bildwiederholungsraten physikalisch basiert dargestellt werden können.
In der Forschung der autonomen mobilen Roboter ist besonders die Pfadplanung immer noch ein sehr aktuelles Thema.
Diese Masterabeit befasst sich mit verschiedenen Pfadplanungsalgorithmen zur Navigation solcher mobilen Systeme. Hierbei ist nicht nur eine kollisionsfreie Trajektorie von einem Punkt zu einem anderen zu ermitteln, sondern sollte diese auch noch möglichst optimal sein und alle Fahrzeug-gegebenen Einschränkungen einhalten. Besonders die autonome Fahrt in unbekannter dynamischer Umgebung stellt eine große Herausforderung dar, da hier eine geschlossene Regelung notwendig ist und dem Planer somit eine gewisse Dynamik abverlangt wird.
In dieser Arbeit werden zwei Arten von Algorithmen vorgestellt. Zum einen die Pfadplaner, welche auf dem A* aufbauen, der im eigentlichen Sinne ein Graphsuchalgorithmus ist: A*, Anytime Repairing A*, Lifelong Planning A*, D* Lite, Field D*, hybrid A*. Zum anderen die Algorithmen, welche auf dem probabilistischen Planungsalgorithmus Rapidly-exploring Random Tree basieren (RRT, RRT*, Lifelong Planning RRT*), sowie einige Erweiterungen und Heuristiken. Außerdem werden Methoden zur Kollisionsvermeidung und Pfadglättung vorgestellt. Abschließend findet eine Evaluation der verschiedenen Algorithmen statt.
Augmented Reality gewinnt heutzutage immer mehr an Bedeutung in Gebieten wie der Industrie, der Medizin oder der Tourismus-Branche. Dieser Anstieg kann durch die Möglichkeit der Erweiterung der realen Welt mit weiteren Information durch Augmented Reality erklärt werden. Somit ist dieses Verfahren zu einer Methode geworden, den Informationsfluss wesentlich zu verbessern. Um ein System zu erstellen, das die reale Welt mit Zusatzinhalten erweitert, muss die Relation zwischen System und realer Welt bekannt sein. Die gängigste Methode zum Erstellen dieser Verbindung ist optisches Tracking. Das System berechnet die Relation zur realen Welt aus Kamerabildern. Dabei wird eine Referenz in der realen Welt als Orientierung genutzt. Zumeist sind dies 2D-Marker oder 2D-Texturen, die in der Szene der realen Welt platziert werden. Dies bedeutet allerdings auch einen Eingriff in die Szene. Deshalb ist es wünschenswert, dass das System ohne eine solche Hilfe arbeitet. Ein Ansatz ohne Manipulation der Szene ist Objekt-Tracking. In diesem Ansatz kann ein beliebiges Objekt als Referenz genutzt werden. Da ein Objekt viel komplexer als ein Marker oder eine Textur ist, ist es für das System schwerer, daraus eine Relation zur realen Welt herzustellen. Deshalb reduzieren die meisten Ansätze für 3D-Objekt-Tracking das Objekt, indem nicht das gesamte als Referenz dient. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Untersuchung, wie ein ganzes Objekt als Referenz genutzt werden kann, sodass das System oder die Kamera sich 360 Grad um das Objekt herum bewegen kann, ohne dass das System die Relation zur realen Welt verliert. Als Basis dient das Augmented Reality-Framework "VisionLib". Verschiedene Erweiterungen wurden im Rahmen dieser Arbeit für 360-Grad-Tracking in das System integriert und analysiert. Die unterschiedlichen Erweiterungen werden miteinander verglichen. Durch das Verbessern des Reinitialisierungsprozesses konnten die besten Ergebnisse erzielt werden. Dabei werden dem System aktuelle Bilder der Szene übergeben, mit dem das System schneller eine neue Relation zur realen Welt herstellen kann, wenn diese verloren geht.
Die vorliegende Masterarbeit thematisiert die Evaluation einer sprachgesteuerten Lösung in der Produktion mit multimodaler Eingabe. Dabei wurden die Usability und die Benut-zerfreundlichkeit eines gewählten Sprachdialogsystems bewertet. Die Bewertung wurde mit Hilfe von Benutzertests und eines modifizierten SASSI-Fragebogens durchgeführt. Weiterhin wurden auch technische Kriterien, wie die Wortfehlerrate und die Out-of-grammar Rate zur Hilfe gezogen. Für den Versuch wurden zwei verschiedene Szenarien aus einer realen Produktionsum-gebung definiert. Dabei sollten die Teilnehmer verschiedene Aufgaben mit Hilfe des Testsystems erledigen. Die Interaktion mit dem Sprachdialogsystem fand anhand von ge-sprochenen Befehlen statt, welche durch eine Grammatik definiert wurden. Die Sprach-kommandos wurden durch die Zuhilfenahme eines WLAN-Headsets an das Sprachsys-tem übertragen. Während des Versuchs wurden Aussagen der Teilnehmer protokolliert und die technischen Kriterien notiert.
Das Ergebnis der Evaluation verdeutlicht, dass das Sprachdialogsystem eine hohe Quali-tät bezüglich Usability und Benutzerfreundlichkeit aufweist. Dabei sind die Wortfehler-rate und die Out-of-grammar Rate sehr niedrig ausgefallen und das System wurde von den Benutzern deutlich positiv bewertet. Nichtsdestotrotz wurden einige Kritikpunkte ge-nannt, die zu einer Verbesserung des Systems beitragen können.
Zusätzlich zum Rendern wird die Rechenleistung moderner Grafikkarten immer häufiger auch für allgemeine Berechnungen (GPGPU) genutzt. Für die Umsetzung stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, die von der Verwendung der Renderingpipeline bis zu eigenständigen Schnittstellen reichen. In dieser Arbeit werden mit Render-To-Texture, Transform Feedback, Compute Shader und OpenCL vier verschiedene GPGPU-Methoden untersucht. Anhand von Partikelsystemen werden sie hinsichtlich der benötigten Berechnungszeit, der GPU-Auslastung, Lines of Code und Portierbarkeit miteinander verglichen. Dazu wurden sowohl das N-Körper Problem, Smoothed Particle Hydrodynamics und ein Partikelschwarm als Partikelsysteme umgesetzt. Es konnte gezeigt werden, dass insbesondere OpenCL und Compute Shader sehr gute Ergebnisse liefern.
Eine der grundlegenden Entscheidungen bei der Entwicklung eines Systems ist die Darstellung der Daten. Üblicherweise werden in der Computergrafik Objekte durch Dreiecke dargestellt. Allerdings existieren viele weitere Varianten, welche andere Stärken und Schwächen besitzen. In dieser Arbeit soll die Repräsentation von Objekten durch Distanzfelder untersucht werden. Distanzfelder sind Funktionen, welche für jeden Raumpunkt die Distanz zum nächsten Oberflächenpunkt angeben. Aus dieser einfachen Beschreibung lassen sich viele interessante Eigenschaften ableiten, welche zur Darstellung einer Vielzahl von Formen, Operationen und Effekten genutzt werden können. Es wird ein Überblick über die Hintergründe und Methoden des Distanzfeld-Renderings gegeben. Weiterhin werden verschiedene neue oder erweiterte Ansätze vorgestellt, etwa zur Darstellung impliziter Oberflächen, approximativer indirekter Beleuchtung oder einer GPU Implementation.
Im Bereich Augmented Reality ist es von großer Bedeutung, dass virtuelle
Objekte möglichst realistisch in ein Kamerabild eingebettet werden. Nur
so ist es möglich, dem Nutzer eine immersive Erfahrung zu bieten. Dazu
gehört unter anderem, Verdeckung dieser Objekte korrekt zu behandeln.
Während schon verschiedene Ansätze existieren, dieses Verdeckungsproblem
zu beheben, wird in dieser Arbeit eine Lösung mittels Natural Image
Matting vorgestellt. Mit Hilfe einer Tiefenkamera wird das Kamerabild in
Vorder- und Hintergrund aufgeteilt und anschließend das virtuelle Objekt
im Bild platziert. Für Bereiche, in denen die Zugehörigkeit zu Vorder- oder
Hintergrund nicht eindeutig ist, wird anhand bekannter Pixel ein Transparenz-
Wert geschätzt. Es werden Methoden präsentiert, welche einen
Ablauf des Image Matting in Echtzeit ermöglichen. Zudem werden
Verbesserungsmöglichkeiten dieser Methoden präsentiert und gezeigt, dass
durch diese eine höhere Bildqualität für schwierige Szenen erreicht wird.
Einfluss eines Ausrichtungswerkzeugs auf die Bedienbarkeit in unbeaufsichtigten Eyetrackingsystemen
(2015)
Eye-Tracking zeichnet die Blickbewegungen einer Person auf und ermöglicht die Vorhersage des fixierten Blickpunktes. Neben den Usability-Studien zur Bewertung der Bedienbarkeit von Anzeigen oder Internetauftritten, wird Eye Tracking auch zur Interaktion mit Computern für körperlich eingeschränkte Menschen verwendet. Die steigende Präzision und die Senkung der Materialkosten hat dazu geführt, dass Eye-Tracking als zusätzliche Eingabedimension in unterschiedlichen Anwendungen verwendet wird. Bislang wurde der Einsatz dieser Technologie durch geschultes Personal in Laboren begleitet, um die Rahmenparameter wie Position, Kalibrierung und Lichtverhältnisse optimal einzustellen.
Diese Arbeit untersucht ein Ausrichtungswerkzeug, welches dem Nutzer bei der Einnahme und Einhaltung der optimalen Sitzposition hilft, ohne die Hilfestellung eines Testleiters. Zudem wird analysiert, wie stark die Präzision durch Kopfbewegungen während der Anwendung beeinflusst wird. Die Experimente beziehen sich auf die Steuerung eines Videospiels namens 'Schau Genau' mit Verwendung eines Remote-Eye-Trackers. Es galt herauszufinden, ob die Bedienung einer Eye-Tracking-Anwendung ohne die 'Hürden', Ausrichtung und Kalibrierung möglich ist. Die Resultate zeigen, dass die Einnahme der Sitzposition korrekt durchgeführt werden kann, die Einhaltung der Sitzposition, während des Experiments jedoch verbesserungsfähig ist. Minimale Kopfbewegungen nach der Kalibrierung verursachen Einbußen in der Präzision der Fixationspunktbestimmung. Diese sind jedoch für das getestete Spiel zu gering, um das Spiel zu beeinflussen. Das Verzichten auf die eigene Kalibrierung und die Verwendung einer fremden Kalibrierung zeigt deutlich größere Abweichungen. Zusätzliche Kopfbewegungen vergrößern die Abweichungen und erschweren die Steuerung immens.
Simulationen in der Computergraphik haben das Ziel, die Realität so genau wie möglich in einer Szene einzufangen. Dafür werden intern und extern wirkende Kräfte berechnet, aus denen Beschleunigungen berechnet werden. Mit diesen werden letztendlich die Positionen von Geometrien oder Partikeln verändert.
Position Based Dynaimcs arbeitet direkt auf den Positionen. Durch Constraints wird eine Menge von Regeln aufgestellt, die zu jedem Zeitpunkt in der Simulation gelten sollen. Ist dies nicht der Fall, so werden die Positionen so verändert, dass sie den Constraints entsprechen. In dieser Arbeit wird ein PBD-Framework implementiert, in dem Solide und Fluide simuliert werden. Die Constraints werden durch ein Gauss-Seidel-Lösungsverfahren und ein Gauss-Jakobi-Lösungsverfahren gelöst. Die Berechnungen finden dabei komplett auf der GPU statt. Die Ergebnisse sind physikalisch plausible Simulationen, die in Echtzeit laufen.