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Pokern erfreut sich einer immer größer werdenden Beliebtheit. Seitdem das Pokern über Internet immer populärer wird, haben viele User Ihre Leidenschaft für das Glücksspiel neu entdeckt. Besonders beliebt ist dabei die Variante Texas Hold"Em, in der es im Vergleich zum klassischen Poker neben den Karten auf der Hand auch noch eine gewisse Anzahl von Gemeinschaftskarten gibt, die nach und nach aufgedeckt werden. Dadurch erhöht sich der strategische Anteil enorm. Jeder Spieler kennt außer seinen eigenen Karten auch einen Teil der gegnerischen Karten und muss überlegen, welche Wendung die nächste aufgedeckte Gemeinschaftskarte herbeiführen kann. Dabei gibt es unzählige Strategien, die dem Spieler Verhaltensweisen zu seinen Karten näher bringen. Diese beruhen auf komplexen mathematischen Berechnungen und gewährleisten beim Einhalten bestimmter Regeln eine statistisch sehr hohe Gewinnrate. Doch das Regelwerk bei diesen Strategien ist ziemlich groß. Es ist genau festgelegt wie sich der Spieler verhalten soll. Die Strategie fordert penible Einhaltung aller Regeln, damit sie zum Erfolg führt. Dadurch wird aus dem Glücksspiel Poker ein mathematisch vorbestimmter Handlungsablauf, der keinen Platz zum bluffen lässt. Außerdem lernt der Spieler auf diese Art nicht viel über die Wahrscheinlichkeiten, die das Pokerspiel birgt, da er alle Handlungsweisen in seinem Strategieregelwerk nachschlagen kann und nicht selber denken muss. Welche Möglichkeiten bleiben also noch um seine Gewinnchancen oder die Chancen auf eine gute Hand abschätzen zu können? Im Bereich des Internet-Pokerns hat der Nutzer die Möglichkeit auf bestimmte Programme mit manueller Eingabe der aktuellen Spielkarten oder auf sogenannte Pokerbots zurückzugreifen. Diese Pokerbots lesen aus dem Speicher die Karten vom Bildschirm aus und sind so in der Lage dem Spieler entweder durch Angabe der Wahrscheinlichkeiten zur Seite zu stehen oder sogar die Steuerung des Spiels für den User zu übernehmen. Doch wie kann ein Spieler ohne mathematische Kenntnisse oder langjährige Pokererfahrung in einem realen Pokerspiel etwas über die Wahrscheinlichkeiten seiner Pokerhand erfahren? Wie wahrscheinlich ist es, dass er mit dem nächsten Blatt eine Straße oder ein Full House bekommt?
Die Entwicklung von Benutzerschnittstellen hat sich mit den fortschreitenden technischen Möglichkeiten ebenfalls weiter entwickelt. Neben den klassischen User Interfaces, die den Anwender bei der Aufgabenbewältigung unterstützen sollen, entwickeln sich intensiv erlebbare User Interfaces bei denen die Bedienung als intuitiv wahrgenommen wird. Doch was bedeutet Intuitivität in Bezug auf eine Mensch-Maschine-Schnittstelle? Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit dieser Thematik. Es werden Theorien und Modelle betrachtet, die versuchen intuitive Benutzbarkeit zu erklären. Anschließend werden zwei Konzepte aus der Software-Ergonomie herausgegriffen und in abgewandelter Form in zwei Prototypen umgesetzt. Hierfür wird ein Fernglasgehäuse in ein Eingabegerät für eine Stereoleinwand umgebaut. In der anschließenden Evaluation wird untersucht, welcher der Prototypen als intuitiver und attraktiver wahrgenommen wird. Hierfür werden beide hinsichtlich der Kriterien für intuitive Benutzbarkeit untersucht, welche zuvor aus den Modellen und Theorien herausgefiltert wurden.
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.
Die Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) ist eine Technik aus der Magnet-Resonanz-Bildgebung (MRI) und basiert auf der Brownschen Molekularbewegung (Diffusion) der Wassermoleküle im menschlichen Gewebe. Speziell im inhomogenen Hirngewebe ist die Beweglichkeit der Moleküle stark eingeschränkt. Hier hindern die Zellmembranen der langgestreckten Axone die Diffusion entlang nicht-paralleler Richtungen. Besonderen Wert hat die Diffusions-Tensor-Bildgebung in der Neurochirugie bei der Intervention und Planung von Operationen. Basierend auf den mehrdimensionalen DTI-Tensor-Datensätzen kann für den jeweiligen Voxel das Diffsusionsverhalten abgeleitet werden. Der größte Eigenvektor des Tensors bestimmt dabei die Hauptrichtung der Diffusion und somit die Orientierung der entsprechenden Nervenfasern. Ziel der Studienarbeit ist die Erstellung einer Beispielapplikation zur Visualisierung von DTI-Daten mit Hilfe der Grafikhardware. Dazu werden zunächst die relevanten Informationen für die Erzeugung von geometrischen Repräsentationen (Streamlines, Tubes, Glyphen, Cluster...) aus den Eingabedaten berechnet. Für die interaktive Visualisierung sollen die Möglichkeiten moderner Grafikhardware, insbesondere Geometryshader ausgenutzt werden. Die erzeugten Repräsentationen sollen nach Möglichkeit in ein DVR (Cascada) integriert werden. Für die Arbeit wird eine eigene Applikation entwickelt, die bestehende Bausteine (Volumenrepräsentation, Volumenrendering, Shadersystem) aus Cascada analysiert und integriert.
There are a few systems high and low-cost ones for gaze tracking. Normally low-cost systems go in hand with low-resolution cameras. Here the image quality is poor, so the algorithms for detecting the gaze have to work more precisely. But how to test and analyse them correctly, when there is a bad image quality and no reference point known? The idea of this work is, to generate synthetic eye images, where the reference points are known, because they are mainly manually set and then to test and analyse the algorithms with these synthetic images. By switching on features like gaussian noise or a second glint-like reflection point, it is possible to stepwise approximate the synthetic images close to reality. In fact the experiments will lead to an improvement of the algorithms used in a low-resolution system environment.
Einer der Forschungsschwerpunkte der AG Rechnernetze ist das Routing Information Protocol. Eine eigene kompatible Erweiterung dieses Routingprotokolls ist der Routing Information Protocol with Metric-based Topology Investigation (RMTI [ehemals RIP-MTI]). Um dieses Protokoll testen und mit seinem Vorgänger vergleichen zu können, wird die Virtualisierungssoftware VNUML eingesetzt. In diesen virtualisierten Netzwerken werden Router, die das RMTI-Protokoll einsetzten, mittels der Zebra/Quagga Routing Software Suite beobachtet. Dabei wird das Verhalten des Protokolls in unterschiedlichsten Simulationssituationen analysiert und bewertet. Um solche Testabläufe zentral zu steuern und protokollieren zu können wurde die Anwendung RIP-XT (XTPeer) erstellt und in fortführenden Diplomarbeiten kontinuierlich erweitert. Sie ist Schnittstelle zu den Zebra/Quagga-Routern und kann diese steuern. Zusätzlich sammelt und analysiert sie die Routing-Informationen der Router.Über ein GUI kann ein Benutzer diese Abläufe steuern. Um einen visuellen Überblick über eine Netzwerktopologie zu erhalten, besitzt das GUI auch eine Topologie-Anzeige. Die Anzeige repräsentiert das Gesamte Netzwerk durch Symbole, über die auch Interaktionen mit der Simulation möglich sind. Ziel dieser Diplomarbeit war es, die bisherige Topologie-Anzeige zu überarbeiten, um sie für neue Anforderungen anzupassen. Des weiteren wurden funktionale Erweiterungen in das GUI des RIP-XTs eingebettet.
The present work starts with an introduction of methods for three-dimensional curve skeletonization. Different kinds of historic and recent skeletonization approaches are analysed in detail. Later on, a state-of-the-art skeletonization algorithm is introduced. This algorithm deals as a basis for the own approach presented subsequently. After the description and definition of a new method improving the state-of-the-art algorithm, experiments are conducted to get appraisable results. Next, a ground truth is described which has been set up manually by humans. The human similarity evaluations are compared with the results of the automatic computer-based similarity measures provided by the own approach. For this comparison, standard evaluation criteria from the field of information retrieval have been used.