Bachelorarbeit
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Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit dem Vergleich bezüglich der Ähnlichkeit von aufgezeichneten WLAN-Mustern bei der Nachverfolgung eines Pfades durch die Straßen einer großen Stadt. Sowohl ein nur auf MAC-Adressen basierender Vergleich als auch die Miteinbeziehung von RSSI-Werten ist untersucht worden, wobei die Lokalisierungsgenauigkeit bewertet wurde. Methoden für die Erkennung unterschiedlicher Typen und Kombinationen von Schleifen in dem Pfad werden gezeigt, ebenso wie der Versuch, den Grad urbaner Bebauung in der Umgebung des Benutzers abzuschätzen, indem die empfangene Signalstärke und der Signal-Rausch-Abstand von GPS-Satelliten und GSM-Funkmasten ausgewertet wurde.
Um die Annäherung eines Benutzers an einen bestimmten Punkt auf einem großen öffentlichen Platz zu beobachten, wurde die Absorption von WLAN-Signalen durch den menschlichen Körper berücksichtigt. Abschließend werden die Ergebnisse eines Vergleichs zwischen der Rechenleistung eines modernen Smartphones und der Alternative einer entfernten Berechnung auf einem Server inklusive der Datenübertragung über das Mobilfunknetz vorgestellt.
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.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein Back-Office für die elektronische Version des Europäischen Schadensberichtes erstellt. Es wurde bereits in anderen Arbeiten ein mobiler Client, welcher auf einem Windows Mobile Handy läuft, sowie ein Polizei Client erstellt. Diese greifen auf das Back-Office zu, um Daten, wie z.B. die Autodaten (Automarke, der Typ, das Baujahr und Bilder eines 3D-Modells des Autos) zu einem bestimmten Kennzeichen oder die Personendaten des jeweiligen Autobesitzers zu erhalten. Der mobile Client sendet zudem die Unfallakte an das Back-Office, damit die Daten über einen Unfall in diesem abgespeichert und weiter bearbeitet werden können. Ziel der Arbeit war es ein erweiterbares, modulares System zu entwickeln, welches später um weitere Module ergänzt werden kann, um neue Funktionen bereitstellen zu können. Diese Module können jeweils beliebige Daten in einer Datenbank abspeichern und diese von der Datenbank auch wieder abfragen, sowie verändern, ohne dass das relationale Schema der Datenbank verändert werden muss.
Die Koloskopie ist der Goldstandard zur Aufspürung von gefährlichen Darmpolypen, die sich zu Krebs entwickeln können. In einer solchen Untersuchung sucht der Arzt in den vom Endoskop gelieferten Bildern nach Polypen und kann diese gegebenenfalls entfernen. Um den Arzt bei der Suche zu unterstützen, erforscht die Universität Koblenz-Landau zur Zeit Methoden, die zur automatischen Detektion von Polypen auf endoskopischen Bildern verwendet werden können. Wie auch bei anderen Systemen zur Mustererkennung werden hierzu zunächst Merkmale aus den Bildern extrahiert und mit diesen ein Klassifikator trainiert. Dieser kann dann für die Klassifikation von ihm unbekannten Bildern eingesetzt werden. In dieser Arbeit wurde das vorhandene System zur Polypendetektion um Merkmalsdetektoren erweitert und mit den bereits vorhandenen verglichen. Implementiert wurden Merkmale basierend auf der Diskreten Wavelet-Transformation, auf Grauwertübergangsmatrizen und auf Local Binary Patterns. Verschiedene Modifikationen dieser Merkmale wurden getestet und evaluiert.