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Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurden Texte untersucht, die von Grundschulkindern unter bestimmten Bedingungen und Voraussetzungen geschrieben wurden. Die Texte entstanden im Rahmen des Projektes VERA (Vergleichsarbeiten in der Grundschule), das von Prof. Dr. Andreas Helmke und Juniorprof. Dr. Ingmar Hosenfeld durchgeführt wird. Es wurden circa 1000 handgeschriebene Geschichten transliteriert und teilweise korrigiert. Nähere Informationen zur Entstehung und Bearbeitung der Texte sind in Kapitel 4 zu finden. Für diese Diplomarbeit wurden die Texte mit dem Saarbrücker Message Extraction System (SMES), der am Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI) entwickelt wurde, verarbeitet. Zusätzlich wurden die Texte einer Analyse von Hand unterzogen, um eine Aussage über die Qualität von SMES machen zu können. Die vorliegende Diplomarbeitbeschreibt die Konzeption des Parsingansatzes und eine durchgeführte Evaluation. Außerdem erden Vorschläge für einfache und sinnvolle Verbesserungen und Änderungen gemacht, die für den gegebenen Korpus sinnvoll erscheinen. Ziel dieser Arbeit ist es, zu zeigen, welche Arbeits- und Verarbeitungsschritte notwendig und sinnvoll sind, um anschließend eine Aussage darüber treffen zu können, welche computerlinguistischen Methoden sich eignen, um die Entscheidung treffen zu können, welche Module man entwickeln kann, um den Lehrern und Schülern eine adäquate Lernhilfe zur Verfügung stellen zu können. Die Herausforderung bestand darin, zunächst ein linguistisches Mittel zu finden, das in Bezug auf die vorliegende Textart als am besten geeignet erschien und diese Wahl zu begründen. Anschließend galt es die Arbeitsweise und die Resultate der getroffenen Wahl genau zu untersuchen und heraus zu finden, welche einfachen Modifikationen man in das bereits bestehende System einbetten kann, um das Ergebnis weiter zu verbessern.
Im Rahmen dieser Studienarbeit wurden acht verschiedene Algorithmen unterschiedlichen Umfangs und Komplexität zur Pupillenmittelpunktssuche implementiert und im Vergleich mit dem Originalalgorithmus ausgewertet. Die Berechnung des Hornhautreflektionsmittelpunkts wurde modifiziert, so dass die Helligkeitswerte der Hornhautreflektion bei der Berechnung des Schwerpunkts gewichtet werden. Bei der Auswertung wurde festgestellt, dass drei der acht Algorithmen, der Starburst-Algorithmus für hochauflösende Bilder, Daugmans Algorithmus für Aufnahmen bei sichtbarem Licht und der Average Coordinate Algorithmus von Daunys und Ramanauskas, Mängel in Zusammenhang mit dem gegebenen System aufweisen, so dass diese momentan nicht für die Mittelpunktssuche im Gazetracker geeignet sind. Die restlichen Algorithmen zeigten im grafischen Vergleich ähnlich gute Ergebnisse und wurden im Test verglichen, wobei der Algorithmus von Perez, Garcia, Mendez, Munoz, Pedraza und Sanches und der Algorithmus von Poursaberi und Araabi die besten Ergebnisse aufwiesen in Bezug auf Dichte der Punkte, Fehlerpunkte und Outlier.
Das Forschungsprojekt Bildanalyse zur Ornamentklassifikation hat es sich zur Aufgabe gemacht, ornamentale Strukturen in Bildern computergestützt zu lokalisieren, analysieren und klassifizieren. Grundlage des Projekts bildet eine umfangreiche Bilddatenbank, deren Abbildungen manuell vorsortiert sind. Durch Kombinationen mit Methoden der Bildverabeitung und der Verwendung von Wissensdatenbanken (Knowledge Databases) soll diese Kategorisierung weiter verfeinert werden. Sämtliche Bilder durchlaufen bis zum Prozess der Ornamentklassifikation mehrere Vorverarbeitungsschritte. Beginnend mit einem Normalisierungsprozess, bei dem das Bild u. a. entzerrt und entrauscht wird, werden im Anschluss Interessensregionen selektiert. Diese Regionen bilden die Grundlage für das spätere Lokalisieren der Ornamente. Aus ihnen werden mit unterschiedlichen Verfahren Merkmale extrahiert, die wiederum in der Datenbank gespeichert werden. In dieser Arbeit wurde ein weiteres solches Verfahren implementiert und auf seine mögliche Verwendung in dem Projekt untersucht.
Für die Netzwerkprogrammierung hat sich auf breiter Front das Socket API nach Vorbild der Berkley Sockets durchgesetzt. Die "normalen" Sockets in Form von Stream- oder Datagram-Sockets erleichtern zwar die Programmierarbeit, verschleiern jedoch auch zahlreiche Details der Netzwerkkommunikation vor dem Programmierer. So ist man beispielsweise auf die Nutzung der Protokolle TCP oder UDP eingeschränkt und agiert zwangsläufig bereits auf dem Application-Layer des TCP/IP Referenzmodells. Für den Zugriff auf tiefer gelegene Netzwerkschichten, d.h. für den Zugriff auf die Headerdaten eines Netzwerkpaketes, hält das Socket API die sogenannten RAW Sockets bereit. Mit ihnen ist es möglich, alle IP Pakete inklusive Headerdaten zu lesen oder von Grund auf neu zu generieren. Hiermit ist es nun auch möglich, Protokolle zu verwenden, die dem Anwendungsprogrammierer bislang nicht zugänglich waren (z.B. ICMP oder OSPF) oder sogar eigene IP basierte Protokolle zu entwickeln. RAW Sockets stoßen an ihre Grenzen, wenn es darum geht auf den Data-Link-Layer der Netzwerkkommunikation zuzugreifen. Unter Linux gibt es hierfür einen weiteren Socket-Typ: Den PACKET Socket. Die Studienarbeit möchte einen Einstieg in die Programmierung mit den eher unbekannten RAW und PACKET Sockets schaffen. Dabei werden einige Beispielprogramme vorgestellt und mögliche Anwendungsgebiete aufgezeigt.
Bei der subjektiven Interpretation von Mammographien werden Studien zufolge 10% bis 30% von Brustkrebserkrankungen im Frühstadium nicht erkannt. Eine weitere Fehlrate beziffert die fälschlich als möglichen Brustkrebs eingestuften Herde; diese Fehlrate wird mit 35% angegeben. Ein solche Fehleinschätzung hat für die Patientin weitreichende negative Folgen. Sie wird einer unnötigen psychischen und körperlichen Belastung ausgesetzt. Um solche Fehleinschätzungen zu minimieren, wird zunehmend die Computer-aided Detection/Diagnosis (CAD) eingesetzt. Das Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation von Methoden multivariater Datenanalyse, eingesetzt zur Diagnose von Herdbefunden. Die aus der Gesichtserkennung bekannten Methoden Eigenfaces und Fisherfaces werden auf Mammographieaufnahmen angewendet, um eine Einordnung von Herdbefunden nach benign oder malign zu tätigen. Eine weitere implementierte Methode wird als Eigenfeature Regularization and Extraction bezeichnet. Nach einer Einführung zum medizinischen Hintergrund und zum aktuellen Stand der computer-assistierten Detektion/Diagnose werden die verwendete Bilddatenbank vorgestellt, Normierungsschritte aufgeführt und die implementierten Methoden beschrieben. Die Methoden werden der ROC-Analyse unterzogen. Die Flächen unterhalb der ROC-Kurven dienen als Maß für die Aussagekraft der Methoden. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass alle implementierten Methoden eine schwache Aussagekraft haben. Dabei wurden die Erwartungen an die Fisherface- und ERE-Methode nicht erfüllt. Die Eigenface-Methode hat, angewendet auf Herdbefunde in Mammogrammen, die höchsten AUC-Werte erreicht. Die Berücksichtigung der Grauwertnormierung in der Auswertung zeigt, dass die qualitativen Unterschiede der Mammogramme nicht ausschlaggebend für die Ergebnisse sind.
In dieser Studienarbeit wurde ein Algorithmus vorgestellt, um sich mit einem Roboter in unbekanntem Gebiet zu lokalisieren und gleichzeitig eine Karte von der Umgebung zu erstellen. Die Lokalisation des Roboters geschieht auf 2D Ebene und errechnet die (x, y, θ)T Position des Roboters zu jedem Zeitpunt t inkrementell. Der Algorithmus baut auf dem FastSLAM 2.0 Algorithmus auf und wurde abgeändert, um eine möglichst genaue Lokalisation in Gebäuden zu ermöglichen. Hierfür wurden mehrere verschieden Arten von möglichen Landmarken untersucht, verglichen und kombiniert. Schwerpunkt dieser Studienarbeit war das Einarbeiten in das Extended Kalman-Filter und die Selektion von Landmarken, die für den Einsatz in Gebäuden geeignet sind.
Die Erstellung räumlicher Abbilder aus planaren Ansichten gewinnt immer mehr Bedeutung in der modernen Medizintechnik. 3D-Rekonstruktionen haben wesentlich zur besseren Detektion,wie auch zu Optimierung und Innovation in der Diagnostik und Behandlungsmethodik bestimmter Krankheitsbilder beigetragen. Durch die Verfahren der Bildverarbeitung ist es möglich, aus Bildsequenzen eine 3D-Abbildung der gefilmten Szene zu erstellen. Ziel dieser Diplomarbeit soll es sein, zu untersuchen, inwieweit sich aus der Aufnahmetechnik aus einer Reihe unkalibrierter Endoskopiebilder weitere Rückschlüsse über die Oberflächenbeschaffenheit des betrachteten Gewebes ziehen lassen. Hierbei wird das Phänomen zugrundegelegt, daß bei der Aufnahme der Bilder Glanzlichter auftreten, wenn die Beleuchtung am Kamerakopf orthogonal zur Gewebeoberfläche auftrifft. Diese Glanzlichter geben daher implizit Aufschluss über die Oberflächenorientierung des Gewebes. Aufgabe ist es nun, diese Glanzlichter in einer Reihe von unkalibrierten Endoskopieaufnahmen zu finden, die Bilder aus der Sequenz einander zuzuordnen, also Korrespondenzen zwischen den Bildern zu finden, und unter Einbeziehung der Kamerageometrie Rückschlüsse auf die Gewebeoberfläche zu ziehen. Zuerst müssen hierfür die Glanzlichter in den Einzelbildern der Sequenz gefunden werden. Dazu wird ein Verfahren verwendet, welches die Glanzlichter durch eine Zerlegung des HSV-Farbraums detektiert und deren Mittelpunkt errechnet. Um die Kamerageometrie zu schätzen, werden mihilfe eines Punktverfolgers Punktkorrespondenzen zwischen den Einzelbildern erstellt, anhand derer sich die Fundamentalmatrix durch RANSAC errechnen läßt. Unter Anwendung eines Autokalibrierungsverfahrens werden aus den geschätzten Fundamentalmatrizen dann in einem abschließenden Schritt die internen Kameraparameter ermittelt. So sollte möglich sein, die Glanzlichter durch eine Sequenz von Bildern zu verfolgen und die Oberflächennormalen einem Referenzbild zuzuordnen.
Markerloses Tracking unter Verwendung von Analyse durch Synthese auf Basis von Featuredetektoren
(2008)
In der vorliegenden Diplomarbeit wurde ein auf "Analyse durch Synthese" sowie Featuredetektoren basierendes Trackingsystem implementiert, beschrieben und getestet. Das Ziel war die Untersuchung im Hinblick auf den Mehrwert der Computergraphik in einem markerlosen Trackingablauf, indem der Ansatz der "Analyse durch Synthese" zur Poseschätzung eingesetzt wird.
Im Laufe der Zeit fallen in einem Unternehmen große Mengen von Daten und Informationen an. Die Daten stehen im Zusammenhang mit unternehmensinternen Vorgängen, mit dem Marktumfeld, in dem das Unternehmen positioniert ist, und auch mit den Wettbewerbern. Sie sind vielfältiger Art, normalerweise inhomogen und aus verteilten Datenquellen zu beziehen. Um in dieser Flut von Daten die Übersicht zu behalten, die Menge an Informationen effektiv für das Unternehmen nutzbar zu machen, vor allem auch nachhaltig für kommende Entscheidungsfindungen, müssen die Daten analysiert und integriert werden. Diese Optimierung der Entscheidungsfindung durch Zugang zu Informationen, deren Analyse und Auswertung wird häufig unter dem Begriff "Business Intelligence" zusammengefasst. Der Wert der vorhandenen Informationen hängt stark von dem erwähnten Zugang und einer ausdrucksstarken Repräsentation ab. RIA-Techniken ermöglichen eine einfache Verfügbarkeit der verarbeiteten Geschäftsdaten über Inter- und Intranet ohne große Anforderungen an ihre Nutzbarkeit zu stellen. Sie bieten zudem spezialisierte leistungsfähige und in großem Maße programmierbare Visualisierungstechniken. Die Diplomarbeit soll zwei Schwerpunkte habe. Zum Einen wird sie sich mit Arten der Informationsvisualisierung im Allgemeinen und deren Eignung für Geschäfsdaten beschäftigen. Der Fokus liegt hierbei auf Daten und Informationen in Management-Informationsberichten. Ziel ist eine Visualisierungsform, die es dem Nutzer ermöglicht, die zu kommunizierenden Informationen effizient auszuwerten. Zum anderen untersucht die Diplomarbeit die Vor- und Nachteile des Einsatzes von RIAs. Der Implementierungsteil umfasst eine RIA als "Proof of Concept", deren Hauptaugenmerk auf eine dynamische Interaktion und optimierte Informationsvisualisierung gerichtet sein soll. Die Diplomarbeit wird bei der Altran CIS in Koblenz durchgeführt.
Diese Arbeit behandelt einen Vergleich verschiedener Algorithmen zur Vorhersage der Bewegung einer Person bei der Ausführung einer sportlichen Aktivität. Als Grundlage für die Vorhersage dienen Bildströme, welche mittels zweier Hochgeschwindigkeitskameras aufgezeichnet wurden. Im Laufe der Arbeit werden Vor- und Nachteile der umgesetzten Ansätze theoretisch erläutert und anschliessend an einer Reihe von Messergebnissen nachgewiesen. Für die Messungen wurde eine Anwendung eingesetzt, welche ebenfalls im Rahmen der Arbeit entwickelt wurde. Neben realen Aufnahmen, wurden zusätzlich synthetische Bildfolgen betrachtet, um Erkenntnisse über das Verhalten der betrachteten Algorithmen unter optimalen Bedingungen zu erlangen.
In der vorliegenden Studienarbeit wird eine OpenGL-Applikation vorgestellt, die Geometrie-Shader in einem Feedback-Loop einsetzt, um auf der GPU Geometrie zu erzeugen. Dargelegt werden die erforderlichen Grundlagen Geometrie-Shader und Transform Feedback betreffend, die Umsetzung der Anwendung und die eingesetzten GLSL-Shader.
In dieser Diplomarbeit wurde eine Applikation implementiert, mit der es auch ungeübten Nutzern möglich ist, 3D Modelle zu texturieren. Dies erfolgt durch direktes Bemalen des Modells, so genanntes 3D Painting. Verschiedene Möglichkeiten hierzu werden untersucht, so das projektive Malen, sowie Octree Texturen.
Ziel dieser Studienarbeit war es, Erfahrungen in der Grafik- und Spieleprogrammierung zu sammeln. Als Grundidee kam dabei die Erstellung eines 3-dimensionalen Terrains auf. Solche Terrains werden heutzutage nicht nur in der Spielebranche eingesetzt, wo sie in beinahe jedem Genre vertreten sind, sondern auch z.B. in der Geologie zur Erstellung von Simulationen von Plattentektonik. Die simple Erstellung eines 3-dimensionalen Terrains wäre für eine Studienarbeit jedoch zu trivial, daher sollte das Terrain spezielle Anforderungen erfüllen. Zum einen sollte das Terrain dynamisch erzeugt werden, d.h. der Benutzer des Programms hat Einfluss darauf, wie sich das Terrain entwickelt. Dies sollte vorzugsweise spielerisch eingebracht werden. Zum anderen sollte das Terrain zufällig generiert werden. Dies bedeutet, dass keine vormodellierte Landschaft genutzt, sondern jede Erhebung/- Vertiefung des Terrains mittels Zufallsfaktoren erzeugt werden sollte. Zusätzlich sollte das Terrain endlos erzeugt werden. Bei einer Bewegung über das Terrain sollte also niemals ein Ende erreicht werden. Also auch keine Kreistrecke, sondern ein wirklich endloses und stets anders aussehendes Terrain. Desweiteren sollte es dem Benutzer møglich sein, ein Fluggerät über das Terrain zu steuern. Dies gab dann auch die Chance, aus der oben genannten dynamischen Anforderung ein spielerisches Element zu machen, indem der Benutzer das Terrain durch Einsammeln von sogenannten TerraformItems beeinflussen kann. Die Steuerung eines Fluggerätes spielt auch für die geforderte Endlosigkeit des Terrains eine wichtige Rolle, da diese ohne eine Möglichkeit der Fortbewegung gar nicht nachprüfbar wäre. Das Problem mit der Endlosigkeit ist dabei, dass kein System endlosen Speicher zur Verfügung hat um das Terrain komplett zu speichern und dem Benutzer somit die Option zu bieten, die gleiche Strecke zurückzufliegen. Eine Lösung für diese Problematik wäre bei einer Kehrtwende das Terrain auch rückwärts wieder neu zu generieren. Der Einfachheit halber sollte stattdessen ein komplette Kehrtwende einfach nicht zugelassen werden. Eine Kollisionserkennung musste dann natürlich auch implementiert werden. Zum einen weil das Fluggerät ja nicht einfach wie ein Geist durch das Terrain hindurchgleiten sollte, zum anderen muss das Programm ja irgendwie das Einsammeln der oben angesprochenen TerraformItem-Objekte registrieren können. Weitere Objekte wie Bäume oder Felsen sollten das Terrain optisch aufwerten. Zu guter Letzt sollte noch eine simple Benutzeroberfläche erstellt werden, um dem Benutzer diverse Bedienelemente und Rückmeldungen zu bieten. Damit sollte es z.B. auch möglich sein dass Terrain direkt zu verändern.
Colonoscopy is one of the best methods for screening colon cancer. As the automatic detection of polyps in endoscopic images is a challenging task for image processing, a variety of research groups have proposed methods that try to fulfill this task to develop a system which supports the doctors during examination. However, the problem is still "at least partially" not solved. This paper gives a summary of 16 different polyp detection methods published in the last ten years. We found out that the major draw-back of many approaches is the lack of representative video data, which hinders comparison and evaluation of the published methods.
Ziel dieser Arbeit ist es, markerloses Tracking unter dem Ansatz der Analyse durch Synthese zu realisieren und dabei auf den Einsatz merkmalsbasierter Verfahren zu verzichten. Das Bild einer Kamera und ein synthetisches Bild der Szene sollen durch den Einsatz von Stilisierungstechniken so verändert und angeglichen werden, dass zu dem gegebenen Kamerabild aus einer Auswahl von gerenderten Bildern jenes erkannt werden kann, welches die reale Kamerapose am exaktesten wiedergibt. Es werden Kombinationen von Ähnlichkeitsmaßen und Visualisierungen untersucht, um eine bestmögliche Vergleichbarkeit der Bilder zu erreichen, welche die Robustheit gegen Trackingfehler erhöhen soll.
Diese Arbeit macht sich zur Aufgabe, das effiziente Navigieren in virtuellen Szenen näher zu betrachten, um bereits bestehende Navigationsmetaphern genauer zu erforschen und für unterschiedliche Einsatzgebiete anwendbar zu machen. Betrachtet werden Softwareprodukte für durchschnittliche Desktop-Benutzer, die mit Standard-Eingabegeräten arbeiten. Hierzu werden zunächst bestehende Navigationsmetaphern analysiert und Möglichkeiten der Benutzerperspektive sowie andere Hilfsmittel im Hinblick auf ihr aktuelles Anwendungsgebiet diskutiert. Anschließend wird ein theoretisches Testszenario erstellt, in dem alle analysierten Metaphern betrachtet und verglichen werden können. Ein Teil dieses Szenarios wird praktisch umgesetzt, in eine Testumgebung integriert und anhand von Benutzertests evaluiert. Zuletzt werden Möglichkeiten aufgezeigt, inwiefern die betrachteten Navigationsmetaphern in verschiedenen Einsatzgebieten sinnvoll und effizient anwendbar gemacht werden können.
Große Gebiete lassen sich auf Grund von Schattenbildung und begrenzter Scanreichweite nicht mit einem einzigen 3D-Scan aufnehmen. Um konsistente dreidimensionale Karten dieses Gebietes zu erzeugen müssen also mehrere Scans zusammengefügt werden. Soll dieses Matchen der Scans automatisch geschehen, so kann es wegen fehlerhaften Translations- und Rotationsdaten, die die unterschiedlichen Positionen der Scans beschreiben,zu inkonsistenten Karten kommen. Um dies zu vermeiden wird in dieser Arbeit ein schneller Iterativ Closest Points Algorithmus implementiert, der versucht, Fehler in diesen sechs Freiheitsgraden zu korrigieren. Das Verfahren soll im Rahmen dieser Arbeit in die schon vorhandene Software unseres Roboters eingebunden werden.
Im Rahmen der Glaukomdiagnostik sind Größe und Position des Sehnervkopfes wichtige Parameter zur Klassifikation des Auges. Das Finden und exakte Markieren der Papille ist ein subjektiver Vorgang und kann von Arzt zu Arzt stark variieren. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines automatischen Verfahrens zur Detektion der Papille. Zunächst wird der medizinische Hintergrund erläutert (Aufbau des Auges, Glaukom) und das bildgebende Verfahren, der Heidelberg Retina Tomograph, dargestellt. Nach einer Diskussion bisheriger Ansätze zur Detektion der Papille wird ein eigenes Verfahren entwickelt und detailliert beschrieben. Für bei der Implementation aufgetretene Probleme werden Ansätze zur Optimierung vorgeschlagen.
Personenverfolgungssysteme bestehen oft aus teurer und meist an Personen befestigter Trackinghardware, die die Bewegungsfreiheit der Personen deutlich einschränkt. Durch die in den letzten Jahrzehnten angestiegene Rechenleistung der Computersysteme ist es möglich, Bilddaten von digitalen Video-, Foto- oder Webkameras in Echtzeit auszuwerten. Dadurch erschließen sich neue Möglichkeiten, die eine Verfolgung von Personen auch ohne die störrige Trackinghardware erlauben. In dieser Arbeit soll ein System zum Verfolgen von Personen auschließlich unter Zuhilfenahme einer Videokamera und eines Computers, also ohne Marker, entwickelt werden.