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The introduction of gestures as a supplementary input modality has become of increasing interest to human computer interaction design, especially for 3D computer environments. This thesis describes the concepts and development of a gesture recognition system based on the machine learning technique of Hidden Markov Models. Well-known from the field of speech recognition, this statistical method is employed in this thesis to represent and recognize predefined gestures. Within this work, gestures are defined as symbols, such as simple geometric shapes or Roman letters. They are extracted from a stream of three-dimensional optical tracking data which is resampled, reduced to 2D and quantized to be used as input to discrete Hidden Markov Models. A set of prerecorded training data is used to learn the parameters of the models and recognition is achieved by evaluating the trained models. The devised system was used to augment an existing virtual reality prototype application which serves as a demonstration and development platform for the VRGeo consortium. The consortium's goal is to investigate and utilize the benefits of virtual reality technology for the oil and gas industry. An isolated test of the system with seven gestures showed accuracies of up to 98.57% and the review from experts in the fields of virtual reality and geophysics was predominantly positive.
Heutige Grid-Systeme sind in der Lage dem Nutzer verschiedenste Ressourcen einfach, transparent und sicher zur Verfügung zu stellen. Für die Ausführung von komplexen Workflows wird eine Advance Reservation benötigt, welche die Ausführung der einzelnen Workflowelemente zu vorher berechneten oder festgelegten Zeitpunkten ermöglicht. Durch die Advance Reservation werden die benötigten Ressourcen auf den Grid-Sites reserviert. In der von der Fraunhofer Gesellschaft eingesetzten Grid-Middleware-Software UNICORE wird eine solche Reservierung von Ressourcen bisher nicht unterstützt. Um die Reservierung in einem UNICORE Grid zu ermöglichen und die Co-Allokation von Ressourcen vorzunehmen, wurde im VIOLA Projekt der MetaScheduling Service (MSS) entwickelt. Über lokal auf den Grid-Ressourcen installierte Adapter kann der MSS Statusinformationen abfragen und Reservierungen vornehmen. Die Adapter sind als Webservice implementiert, was eine komplexe Installation und Konfiguration erfordert, da die Adapter Zugriff auf das lokale System benötigen. Durch eine doppelte Benutzerverwaltung und einer zur UNICORE Grid-Middleware parallelen Kommunikation wird die Anfälligkeit für Fehler erhöht.
Grid Infrastrukturen sind heute in der Lage, auch große Datenmengen verteilt zu verarbeiten. Ein Anwendungsgebiet, das davon profitiert, ist das Textmining. Es zeichnet sich vor allem durch die große Anzahl voneinander unabhängiger Teiljobs aus, in die eine Aufgabe zerlegt werden kann. Um die Gesamtlaufzeit bis zur Fertigstellung eines Textmininglaufes für einen großen Datenbestand zu optimieren, ist Load-Balancing unerlässlich. Dafür muss abgeschätzt werden, wie lange eine Ressource für die Lösung eines Teilproblems benötigt. Diese Abschätzungen beruhen auf den Aufzeichnungen vorangegangener Textminingverarbeitungen. Sind darüber noch keine Daten vorhanden, muss die Laufzeitvorhersage anhand der Leistungsfähigkeit der Hardware einer Ressource prognostiziert werden. Wir stellen in dieser Arbeit Methoden vor, mit denen die Laufzeit für Textmining-Applikationen mittels historischer Daten und Hardwareeigenschaften vorhergesagt werden kann. Dabei nutzen wir Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens, um eine Prognose zu berechnen. Anschließend wird ein Dienst vorgestellt, der eine Laufzeitvorhersage im Grid anbietet. Er kann auch für andere Anwendungsgebiete als das Textmining eingesetzt werden und ist in der Lage, Informationen über die Laufzeiten von Jobs auf den Ressourcen abzurufen. Dazu nutzt er bereits vorhandene Dienste der Grid-Middleware und kann sich so dynamisch in bestehende Strukturen eingliedern.
Volumen Rendering ist ein eigenes Thema der Computergrafik und wurde in den letzten Jahren fortlaufend optimiert. Neben verschiedenen Ansätzen, die in Software implementiert sind, gibt es auch einige spezielle Methoden, die die Grafikhardware geeignet nutzen. 2003 wurde ein erstes Paper von J. Krüger und R. Westermann veröffentlicht, in dem eine Hardwareimplementierung eines Raycasting Volumen Renderers gezeigt wurde, ein Ansatz, der bislang nicht geeignet in Hardware umgesetzt werden konnte. Die Vorteile von diesem Ansatz bestehen in zwei Beschleunigungstechniken, die entweder bei fast opaken Darstellungen der Datensätze oder bei Darstellungen mit wenig sichtbaren Daten ausgespielt werden können.
Diese Arbeit zeigt und erläutert, neben der theoretischen Einführung in das Thema, die Implementierung eines interaktiven raycasting-basierten Volumen Renderers auf neuester Grafikhardware mit Hilfe von Shaderprogrammen. Wesentliche Schritte folgen der Veröffentlichung von J. Krüger und R. Westermann, welche aber viele Details und Problemstellen verschweigt. Die Ergebnisse werden mit einem 3D-Textur Volumenrenderverfahren verglichen, wobei durch charakteristische Testdatensätze die beiden Beschleunigungstechniken des Raycasters untersucht werden. Weil beide Techniken bei fast allen Datensätzen eine Beschleunigung des Rendervorgangs hervorrufen sollten, werden die erzielten Ergebnisse miteinander verglichen und kritisch besprochen, um zu beurteilen, ob das hier implementierte Verfahren schneller als das bisher oft verwendete 3D-Texturverfahren ist.