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In dieser Bachelorarbeit wird ein Simulationscode für astrophysikalische
Simulationen von Fluiden unter dem Einfluss ihrer eigenen
Gravitation entwickelt. Der Code wird hauptsächlich von der GPU
ausgeführt. Leichte Vereinfachungen der physikalischen Modelle und
einige Parameter zum Steuern von Genauigkeit und Rechenaufwand
ermöglichen das Simulieren mit interaktiver Bildwiederholrate auf den
meisten handelsüblichen, modernen Computern mit einer dedizierten
Grafikkarte. Der Simulationscode wird verwendet, um die Entstehung
von Sternen aus einer Gaswolke zu simulieren. Einige Merkmale der
Sternentstehung, wie zum Beispiel Akkretionsscheiben und Fragmentierung,
lassen sich selbst bei niedrigen Partikelzahlen beobachten.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System zur Simulation der Bewegung von Molekülen entworfen. Die Berechnungen der Kräfte zwischen chemisch gebundenen Atomen sowie zwischenmolekularer Kräfte werden fast vollständig auf der GPU durchgeführt. Die Visualisation der Simulation findet in einer interaktiven Bildwiederholrate statt. Um eine Darstellung in Echtzeit auf den meisten handelsüblichen Grafikkarten zur ermöglichen, sind geschickte Optimierungen und leichte Abstraktionen der physikalischen Modelle notwendig. Zu jeder Zeit kann die Ausführungsgeschwindigkeit der Simulation verändert oder vollständig gestoppt werden. Außerdem lassen sich einige Parameter der zugrundeliegenden physikalischen Modelle der Simulation zur Laufzeit verändern. Mit den richtigen Einstellung der Parametern lassen sich bestimmte Phänomene der Molekulardynamik, wie zum Beispiel die räumliche Struktur der Moleküle, beobachten.
Die folgende Arbeit beschreibt die prototypische Konzeption und Entwicklung des Stat-Raising Spiels "Adventurer's Guild" mithilfe der Spielengine Ren'Py. Das Spiel soll eine durch Spielentscheidungen und Planung von Aktivitäten beeinflussbare Narrative haben und Spaß machen sowie optisch ansprechend sein.
Nach einem Überblick über das "Stat-Raising" als Genre sollen die existierenden Spiele "Dandelion - Wishes Brought to You", "Pastry Lovers", "Long Live the Queen" und "Magical Diary" analysiert werden, um anhand dessen die Schwächen und Stärken der verschiedenen Umsetzungen herauszufiltern.
Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden für die anschließende Konzeption eines neuen Stat-Raising Spiels genutzt.
Die Spielmechaniken und die getroffenen Designentscheidungen des resultierenden Spiels werden anschließend mit Screenshots gezeigt und ausführlich erklärt.
In einer finalen Bewertung wird das Spiel hinsichtlich der Aufgabenstellung untersucht. Im Ausblick werden weitere Ausbau- und Verbesserungsmöglichkeiten des Spiels aufgezeigt.
Das fotorealistische Rendering von Fell ist ein oft gesehenes Problem in der Computergrafik und wird besonders bei Animationsfilmen häufig gebraucht. In dieser Arbeit werden zwei Beleuchtungsmodelle, ursprünglich zum Rendern von menschlichen Haaren, vorgestellt. Dies ist zum einen das Modell von Marschner et al. aus dem Jahr 2003, welches als Grundlage für viele neuere Modelle gilt, sowie das Modell von d’Eon et al. aus dem Jahr 2011. Beide Modelle werden innerhalb eines Pathtracers, welcher globale Beleuchtung simuliert, implementiert. Es werden die Besonderheiten von Haar-Fasern aus Fell im Gegensatz zu menschlichen Haar-Fasern aufgezeigt und folglich erläutert, warum die präsentierten Modelle auch für viele Fellarten genutzt werden können. Dabei liegt der Fokus auf einer realistischen visuellen Darstellung. Zusätzlich wird die Performance beider Modelle verglichen und Verbesserungsvorschläge durch die Nutzung von zylinder förmigen Schnittpunktobjekten für den Pathtracer gegeben und anhand der Implementation evaluiert.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
Volumetrische Beleuchtung
(2018)
Volumetrische Beleuchtung ist ein verbreitetes Beleuchtungsphänomen in der Natur und trägt in weiten Teilen zu dem realistischen Erscheinen von computergenerierten Bildern bei. Diese Arbeit befasst sich mit den physikalischen Hintergründen dieses Phänomens, listet bekannte Modelle zur Visualisierung von volumetrischer Beleuchtung in der Computergrafik auf und vergleicht anschließend drei Verfahren, mit denen eine volumetrische Beleuchtung mit heutiger Grafikhardware visualisiert werden kann. Diese Verfahren werden anhand einer Implementation in OpenGL hinsichlich ihrer Möglichkeiten und Einschränkungen, sowie ihres Rechenaufwands miteinander verglichen.
Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über die Rahmenbedingungen der Programmierung von Grafikkarten. Dazu werden die zur wichtigsten am Markt vorhandenen Application Programming Interfaces (APIs) vorgestellt und miteinander verglichen. Anschließend werden zwei Standardalgorithmen aus der Datenverarbeitung, Prefix Sum und Radixsort vorgestellt und im Hinblick auf die Implementierung mit paralleler Programmierung auf der GPU zu untersucht. Beide Algorithmen wurden unter Nutzung der OpenGL-API und OpenGL Compute Shadern implementiert. Abschließend wurden die Ausführungszeiten der beiden Algorithmen miteinander verglichen.
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung eines OpenGL-basierten Tools zur Visualisierung von Hohlräumen in Proteinen, welche während eines statischen Dockings beobachtet werden können. Ziel ist es, anhand von Informationen über Abstände zwischen Proteinen und Liganden, Schluss- folgerungen über Interaktionen zu ziehen, um daraus Ansätze für die Entwicklung künstlicher Liganden zu gewinnen. Zunächst wird auf chemische Grundlagen eingegangen, die das Thema motivieren und für das Verständnis der Thematik und der genutzten Algorithmen wichtig sind. Des Weiteren wird bestehende Software vorgestellt, die ähnliche Sachverhalte löst. Anschließend werden die Voraussetzungen zur Entwicklung des Programmes genannt, woraufhin dieses detailliert beschrieben wird. Zum Abschluss wird das Tool in Hinblick auf Performance und Nutzen evaluiert und ein zusammenfassendes Fazit getroffen, in dem sich das Programm als gute Hilfe für bestehende Forschungen und gute Basis für weitere, tiefergehende Forschungsprojekte erweist.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit bestand darin, die Verbindung zwischen den Technologien Augmented und Virtual Reality zu veranschaulichen und ein sinnvolles Zusammenspiel der beiden Darstellungsformen zu kreieren. Hierfür wurde eine Anwendung im Bereich der Innenarchitektur implementiert, bei welcher man einen Raumplan mittels Augmented Reality intuitiv gestalten und sich anschließend einen realitätsnahen Eindruck des eingerichteten Zimmers mit einer Virtual Reality Simulation machen kann. Auf Basis des nötigen Grundwissens wurde ein Konzept für dieses Projekt ausgearbeitet und anschließend mit verschiedenen Entwicklungssystemen realisiert. Diese Implementierung wurde im Rahmen einer Evaluationsreihe getestet und darauffolgend optimiert. Das Ergebnis bestätigt die Annahme, dass sich Augmented und Virtual Reality mit ihren jeweiligen Stärken evident miteinander verbinden lassen. Diese Arbeit ist sowohl für Studierende im Bereich Informatik als auch für Interessenten an innovativen Lösungen relevant.
In dieser Arbeit wird ein System zur Erzeugung und Darstellung stereoskopischen Video-Panoramen vorgestellt. Neben der theoretischen Grundlagen werden der Aufbau und die Funktionsweise dieses Systems erläutert.
Dazu werden spezielle Kameras verwendet, die Panoramen aufnehmen
können und zur Wiedergabe synchronisiert werden. Anschließend wird ein Renderer implementiert, welcher die Panoramen mithilfe einer VirtualReality Brille stereoskopisch darstellen kann. Dafür werden separate Aufnahmen für die beiden Augen gemacht und getrennt wiedergegeben. Zum Abschluss wird das entstandene Video-Panorama mit einem Panorama eines schon bestehenden Systems verglichen.