Rekonstruktion von Turmdächern

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1 Virtuelles Stadtmodell Krefeld Master-Themen 1/2 Rekonstruktion von Turmdächern Modellbasiertes Vorgehen: Zusammenstellen von häufigen Turmdachformen, Definition und Untersuchung von Merkmalen, um diese zu erkennen (z. B. Fourier-Deskriptoren) Datenbasiertes Vorgehen, z. B.: Vergleich interpolierte/nicht-interpolierte Höhendaten Auswerten der Maxima/Minima im konstanten Abstand zum Mittelpunkt (für mehrere Abstände) Auswerten der Monotonie Delauny-Triangulierung mit Vereinfachung Hochschule Niederrhein University of Applied Sciences Elektrotechnik und Informatik Faculty of Electrical Engineering and Computer Science

2 Virtuelles Stadtmodell Krefeld Master-Themen Aerial Image Car Detection and Inpainting Erkennung von Fahrzeugen auf Luftbildern unter Verwendung von Katasterdaten der Straßen (z. B. zur Messung der Verkehrsdichte). Inpainting der Fahrzeugflächen mit Straßenhintergrund zur Verwendung als Bodentextur im Stadtmodell. Mögliche Erweiterung: Inpainting von Bereichen, die durch perspektivisch gekippte Gebäude überdeckt werden. 2/2 Quelle: Thi Thuy Nguyen: Object Detection from Aerial Image, Dissertation, TU Graz, 2009 Hochschule Niederrhein University of Applied Sciences Elektrotechnik und Informatik Faculty of Electrical Engineering and Computer Science

3 Erkennung von Bäumen in Point-Clouds Ziel: Verbesserung des digitalen Stadtmodells Problem: keine privaten Bäume enthalten, Bäume überdecken Gebäude und stören die Dacherkennung Ansätze: Ableitung eines Höhenbildes, Suche nach lokalen Maxima und Klassifikation der Umgebung (Baumkronentypen) anhand der Gestalt; Möglichkeit der Nutzung von Luftbildern; Abgrenzung zu Gebäuden anhand des Gradienten Literatur: z.b. Lahivaara, T.; Seppanen, A.; Kaipio, J.P.; Vauhkonen, J.; Korhonen, L.; Tokola, T.; Maltamo, M., "Bayesian Approach to Tree Detection Based on Airborne Laser Scanning Data," in Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, vol.52, no.5, pp , May 2014

4 3D-Rekonstruktion eines Raumes mittels Kinect-Kamera Ziel: Erfassung des gesamten Raumes in 3D durch Aufnahme von Tiefenbilder aus verschiedenen Richtungen Probleme: Kalibrierung der Kamera, Zusammensetzung der einzelnen Teilaufnahmen anhand sich überlappender Bereiche Umsetzung: Automatisierung der Bildaufnahme, Nutzung der Point Cloud Library, z.b. zur Feature Berechnung (SIFT), Berechnung von Ebenengleichungen und Hough-Registration) Literatur: P. Henry, M. Krainin, E. Herbst, X. Ren, D. Fox: RGB-D mapping: Using Kinect-style depth cameras for dense 3D modeling of indoor environments B. Gorte, G. Sithole: Lookup Table Hough Transform for Real Time Range Image Segmentation and Featureless Co-Registration

5 Symmetrieerkennung in 3D-Daten Auswahl, Implementierung und Testung von Algorithmen zur 3D- Symmetriedetektion Literatur: M.P. Cani, F. Ganovelli: Symmetry in 3D-Geometry: Extraction and Application, Eurographics 2012

6 Polaritätsscores Betreuer: Dalitz & Weidenhaupt Situation Polarität (positiv versus negativ) von Begriffen wichtiges Kriterium beim Opinion-Mining Anwendung: Polarität von Berichterstattung Datensätze (SentiWS, SenticNet) basieren auf Corpora neuer Ansatz: Paarbewertungen durch Probanden Aufgabe Berechnung von Scores aus diesen Daten Konzeption Verfahren zur Erweiterung Vergleich mit den bekannten Datensätzen Ziel: Konferenzbeitrag Dalitz: Masterthemen. -1- Hochschule Niederrhein University of Applied Sciences Elektrotechnik und Informatik Faculty of Electrical Engineering and Computer Science

7 Themenbereiche Collaborative Recommender Systeme Chatbot für Suche in Unternehmenswissensbank Interessante Predictive Analytics-Challenges auf Projektfach Master Informatik Prof. Dr. Klaus Weidenhaupt, HS Niederrhein Masterthemen

8 CF-basierte Recommender Systeme Fragestellung Unterschiedliche User tragen unterschiedlich stark zum Funktionieren von Collaborative Filtering-basierten Empfehlungssystemen bei Einfluss eines Users u messen durch Degradation der Recommendation-Qualität bei Weglassen von User u Wie lässt sich das einfacher quantifizieren? Lösungsidee Graph-basierte Kennzahlen zur Bestimmung des Einflusses von Personen in sozialen Netzwerken Degree centrality Betweenness centrality Eigen centrality/page Rank Korrelation dieser Kennzahlen zu Recommendation-Degradation? Projektfach Master Informatik Prof. Dr. Klaus Weidenhaupt, HS Niederrhein Masterthemen

9 Chatbot für Suche (mit Fa. capgemini) Ziel: Chatbot unterhält sich mit dem Benutzer und stellt auf Basis der Konversation Informationen der vorhandenen Unternehmenswissensbank bereit Fragestellungen: Wie baue ich einen Chatbot? Gibt es Frameworks? Welche theoretischen Konzepte liegen dahinter? Wie analysiere ich die Konversation, um daraus die gesuchten Informationen zu extrahieren? Wie kann ich die Textanalyse des Indizierungsprozess verbessern, um in einer Chat-Konversation bessere Informationen zu liefern? Projektfach Master Informatik Prof. Dr. Klaus Weidenhaupt, HS Niederrhein Masterthemen

10 Verfahren zur robusten Spracherkennung Untersuchungen/Simulationsexperimente zur robusteren Erkennung gestörter Sprachsignale Kombination von digitaler Signalverarbeitung und neuronalen Netzen herkömmlich Sprachsignal DFT 2 Adaptive Filterung Störschätzung zu untersuchender Ansatz DFT 2 Sprachsignal Störschätzung Neuronales Netz Slide 1 H.G. Hirsch

11 Sprachbedienbares Hochschulinformations-Terminal Hochschulintern gefördertes Projekt Einsatz leistungsfähiger Erkennungssysteme für große Wortschätze (Google/Dragon) Hardware: Touchscreen, zwei (oder mehr) Mikrofone Kernpunkt: Interpretation der Erkennungsergebnisse (was will der Benutzer wissen?) und benutzerfreundliche Präsentation der Informationen Wo finde ich Herrn Meuser?

12 Verteilte Erkennung zur Hausautomation Näherungssensor Raspberry Pi WLAN Server Bilderkennung Server Spracherkennung Webcam Control Unit Optimierung der Spracherkennung Web basierte Konfiguration der Erkennungsaufgaben und des Dialogablaufs Slide 3 H.G. Hirsch

13 Masterarbeiten im Bereich Ambient Intelligence (AmI) - Autonome Fahrzeugsteuerung - Intelligente Umgebungen (z.b. Smart Home) Prof. Nitsche Masterarbeiten Seite 1

14 Steuerung für autonomes Fahrzeug (z.b. Segway) + Ambient Intelligence (Intelligente Umgebung) Fernziel: Fahrzeug (z.b. Segway) selbständig und autonom steuern z.z. Projektarbeiten Sensoranbindung, Middleware, Routenplanung Mögliche Themen(aspekte) für Masterarbeit(en) Erkennung/Identifikation Hindernissen/Wänden Echtzeit-Steuerung Lokalisierung in bekannter Umgebung Z.B. Mustererkennung in Abstandswerten/Hindernisskarte Intelligente Routenplanung Einbau/Entwicklung verbesserter Planungsalgorithmen Gestensteuerung, Sprachsteuerung Allgemein: Intelligente Umgebung (z.b. Smart Home) Weitere Themen/Ideen nach Absprache Masterarbeiten Seite 2

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