Fachbereich Informatik
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Machine learning-based solutions are frequently adapted in several applications that require big data in operations. The performance of a model that is deployed into operations is subject to degradation due to unanticipated changes in the flow of input data. Hence, monitoring data drift becomes essential to maintain the model’s desired performance. Based on the conducted review of the literature on drift detection, statistical hypothesis testing enables to investigate whether incoming data is drifting from training data. Because Maximum Mean Discrepancy (MMD) and Kolmogorov-Smirnov (KS) have shown to be reliable distance measures between multivariate distributions in the literature review, both were selected from several existing techniques for experimentation. For the scope of this work, the image classification use case was experimented with using the Stream-51 dataset. Based on the results from different drift experiments, both MMD and KS showed high Area Under Curve values. However, KS exhibited faster performance than MMD with fewer false positives. Furthermore, the results showed that using the pre-trained ResNet-18 for feature extraction maintained the high performance of the experimented drift detectors. Furthermore, the results showed that the performance of the drift detectors highly depends on the sample sizes of the reference (training) data and the test data that flow into the pipeline’s monitor. Finally, the results also showed that if the test data is a mixture of drifting and non-drifting data, the performance of the drift detectors does not depend on how the drifting data are scattered with the non-drifting ones, but rather their amount in the test set
Estimation of Prediction Uncertainty for Semantic Scene Labeling Using Bayesian Approximation
(2018)
With the advancement in technology, autonomous and assisted driving are close to being reality. A key component of such systems is the understanding of the surrounding environment. This understanding about the environment can be attained by performing semantic labeling of the driving scenes. Existing deep learning based models have been developed over the years that outperform classical image processing algorithms for the task of semantic labeling. However, the existing models only produce semantic predictions and do not provide a measure of uncertainty about the predictions. Hence, this work focuses on developing a deep learning based semantic labeling model that can produce semantic predictions and their corresponding uncertainties. Autonomous driving needs a real-time operating model, however the Full Resolution Residual Network (FRRN) [4] architecture, which is found as the best performing architecture during literature search, is not able to satisfy this condition. Hence, a small network, similar to FRRN, has been developed and used in this work. Based on the work of [13], the developed network is then extended by adding dropout layers and the dropouts are used during testing to perform approximate Bayesian inference. The existing works on uncertainties, do not have quantitative metrics to evaluate the quality of uncertainties estimated by a model. Hence, the area under curve (AUC) of the receiver operating characteristic (ROC) curves is proposed and used as an evaluation metric in this work. Further, a comparative analysis about the influence of dropout layer position, drop probability and the number of samples, on the quality of uncertainty estimation is performed. Finally, based on the insights gained from the analysis, a model with optimal configuration of dropout is developed. It is then evaluated on the Cityscape dataset and shown to be outperforming the baseline model with an AUC-ROC of about 90%, while the latter having AUC-ROC of about 80%.
Objektrelationale Datenbanken und Rough Sets für die Analyse von Contextualized Attention Metadata
(2009)
Heutzutage ist die Entwicklung von Luft- und Raumfahrzeugen ein komplexer und standardisierter Prozess, der verschiedene Disziplinen der Wissenschaft und des Ingenieurwesens vereint. Die Kenntnis flugphysikalischer Eigenschaften, insbesondere Aerodynamik und Strömung, ist für den Entwurf von Luft- und Raumfahrzeugen unerlässlich. Um den Aufwand zur Berechnung dieser Eigenschaften zu verringern, wurden Methoden und Werkzeuge zur computergestützten Simulation entworfen. Diese werden in integrierten simulationsbasierten Entwicklungsprozessen zusammengefasst. Dadurch ist es beispielsweise möglich, Zeitersparnisse von bis zu mehreren Jahren, gegenüber physikalischen Tests in Windkanälen, zu erzielen [Bec08].
In der Arbeit wurde ein Steuerungsframework für die LAMA-Bibliothek (http://www.libama.org) zur Konfiguration von Lösern linearer Gleichungssysteme entwickelt. Hierzu wurde ein Parser mit der Boost.Spirit-Biblithek realisiert, der die Laufzeitinterpretation einer domänenspezifische Sprache (DSL) erlaubt. Durch die Konfigurationssprache ist es möglich, Löser ohne Einschränkungen über ihre ID zu verknüpfen, diesen Lösern Logger und logisch verknüpfte Haltekriterien zuzuordnen.
Das Optimalziel für ein Logistiklager ist eine hohe Auslastung des Transportsystems. Es stellt sich somit die Frage nach der Auswahl der Aufträge, die gleichzeitig innerhalb des Lagers abgearbeitet werden, ohne Staus, Blockaden oder Überlastungen entstehen zu lassen. Dieser Auswahlprozess wird auch als Path-Packing bezeichnet. Diese Masterthesis untersucht das Path-Packing auf graphentheoretischer Ebene und stellt verschiedene Greedy-Heuristiken, eine Optimallösung auf Basis der Linearen Programmierung sowie einen kombinierten Ansatz gegenüber. Die Ansätze werden anhand von Messzeiten und Auslastungen unterschiedlich randomisiert erstellter Testdaten ausgewertet.
In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren zur Segmentierung von Außenszenen und Terrain-Klassifkation entwickelt. Dazu werden 360 Grad-Laserscanner-Aufnahmen von Straßen, Gebäudefassaden und Waldwegen aufgenommen. Von diesen Aufnahmen werden verschiedene visuelle Repräsentationen in 2D erstellt. Dazu werden die Distanzinformationen und Winkelübergänge der Polarkoordinaten, die Remissionswerte und der Normalenvektor eingesetzt. Die Berechnung des Normalenvektors wird über ein modernes Verfahren mit einerniedrigen Laufzeit durchgeführt. Anschließend werden Oberflächeneigenschaften innerhalb einer Punktwolke analysiert und vier Klassen unterschieden: Untergrund, Vegetation, Hindernis und Himmel. Die Segmentierung und Klassifkation geschieht in einem Schritt. Dazuwird die Varianz auf den N ormalen über eine Filtermaske berechnet und ein Deskriptor erstellt. Der Deskriptor beinhaltet die Normalenvektoren und die Normalenvarianz fürdie x-, y- und z-Achse. Die Ergebnisse werden als Überblendung auf dem Remissionsbilddargestellt. Die Auswertung wird über eigens erstellte Ground-Truth-Daten vorgenommen. Dazu wird das Remissionsbild genutzt und der Ground-Truth mit verschiedenen Farben eingezeichnet. Die Klassifkationsergebnisse sind in Precision-Recall-Diagrammen dargestellt.
In the eld of accessing and visualization mobile sensors and their recorded data, di erent approaches were realized. The OGC1 Sensor observation Service supplies a standard to access these information, stored on servers. To be able to access these servers, an interface must be developed and implemented. The result should be a con gurable development framework for web-based GIS clients supporting the OGC sensor observation services. In particular the framework should allow continuous position updates of mobile sensors. Visualization features like charts, bounding boxes of sensors and data series should be included.
In dieser Arbeit wurden zwei verschiedene Aspekte zum gemeinsamen Arbeiten in gemeinsam genutzten virtuellen Umgebungen behandelt. Zum einen wurden verschiedene Verfahren vorgestellt, die eine gleichzeitige Betrachtung zweier unterschiedlicher Ansichten auf einer Projektionsfläche ermöglichen (Switchen, Picture in Picture und Splitscreen). Der Schwerpunkt bei diesem Teil der Arbeit lag bei dem Splitscreen, da er zwei gleichwertige verzerrungsfreie Bilder beider Ansichten erzeugt. Um die korrekte Perspektive zu erhalten, wird der Sichtkegel der Betrachter vertikal in der Mitte geteilt. Dadurch kann ein betrachtetes Objekt am Bildrand abgeschnitten werden, weshalb die Kamera der Betrachter neu auf dieses Objekt ausgerichtet werden muss. Hierdurch können unterschiedliche Transformationen für beide Anwender erfolgen, wodurch das kollaborative Arbeiten gestört wird. Der zweite Aspekt dieser Arbeit beschäftigte sich mit einem Kollisionsproblem, welches auftreten kann, wenn mehrereBenutzer gemeinsam einen schmalen Durchgang passieren. Die Darstellung der virtuellen Umgebung erfolgt im TwoView. Hier steht den Benutzern eine frei begehbare Fläche zur Verfügung, auf der ihre realen Positionen erfasst und in die virtuelle Umgebung übertragen werden. Das Beschreiten der virtuellen Umgebung erfolgt anhand von Wegen, deren Ablaufgeschwindigkeit von einem Benutzer gesteuert werden kann. Stehen die Personen zu weit auseinander, um durch einen Durchgang zu passen, muss mindestens einer durch eine Wand laufen. Um dieses Problem zu beheben, wurde eine Pfadkorrektur implementiert, die entweder die Betrachter auf einem sicheren Weg durch diesen Durchgang leitet oder den begangenen Weg anhält. Da sowohl bei der Darstellung zweier Ansichten als auch bei der Pfadkorrektur der gemeinsame Raum beeinträchtigt werden kann, wurde zuletzt ein empirischer Test zur Bewertung dieses Effekts durchgeführt.
In der Forschung und Entwicklung finden komplexe Prozesse zur Datenerzeugung, -verarbeitung, -analyse und -visualisierung statt. Oftmals sind an diesen Prozessen Partner aus verschiedenen Einrichtungen beteiligt. Um ihr gemeinsames Ziel zu erreichen, stellen sich die Partner gegenseitig Ressourcen, Daten und Applikationen zur Verfügung. Eine Plattform, die diese Form der Zusammenarbeit erleichtert, wird in der Einrichtung für Simulations- und Softwaretechnik (SISTEC) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) mitentwickelt. Die komplexen Prozesse erfordern aber nicht nur, dass Ressourcen, Daten und Applikationen zur Verfügung stehen, sondern auch, dass diese sinnvoll miteinander verknüpft werden können. Die Verknüpfung mehrerer Applikationen zu einer neuen Applikation, sowie deren Ausführung mit bestimmten Eingabedaten kann durch ein Workflowsystem für die Anwender stark vereinfacht werden. Im Rahmen dieser Master-Thesis wird die erwähnte Plattform um ein solches Workflowsystem erweitert.
Neural network based object detectors are able to automatize many difficult, tedious tasks. However, they are usually slow and/or require powerful hardware. One main reason is called Batch Normalization (BN) [1], which is an important method for building these detectors. Recent studies present a potential replacement called Self-normalizing Neural Network (SNN) [2], which at its core is a special activation function named Scaled Exponential Linear Unit (SELU). This replacement seems to have most of BNs benefits while requiring less computational power. Nonetheless, it is uncertain that SELU and neural network based detectors are compatible with one another. An evaluation of SELU incorporated networks would help clarify that uncertainty. Such evaluation is performed through series of tests on different neural networks. After the evaluation, it is concluded that, while indeed faster, SELU is still not as good as BN for building complex object detector networks.
Today publications are digitally available which enables researchers to search the text and often also the content of tables. On the contrary, images cannot be searched which is not a problem for most fields, but in chemistry most of the information are contained in images, especially structure diagrams. Next to the "normal" chemical structures, which represent exactly one molecule, there also exist generic structures, so called Markush structures. These contain variable parts and additional textual information which enable them to represent several molecules at once. This can vary between just a few and up to thousands or even millions. This ability lead to a spread of Markush structures in patents, because it enables patents to protect entire families of molecules at once. Next to the prevention of an enumeration of all structures it also has the advantage that, if a Markush structure is used in a patent, it is much harder to determine whether a specific structure is protected by it or not. To solve the question about the protection of a structure, it is necessary to search the patents. Appropriate databases for this task already do exist, but are filled manually. An automatic processing does not yet exist. In this project a Markush structure reconstruction prototype is developed which is able to reconstruct bitmaps including Markush structures (meaning a depiction of the structure and a text part describing the generic parts) into a digital format and save them in the newly developed context-free grammar based file format extSMILES. This format is searchable due to its context-free grammar based design. To be able to develop a Markush structure reconstruction prototype, an in depth analysis of the concept of Markush structures and their requirements for a reconstruction process was performed. Thereby it is stated, that the common connection table concept of the existing file formats is not able to store Markush structures. Especially challenging are conditions for most of the formats. Thus, a context-free grammar based file format is developed, which extends the SMILES format. This extSMILES called format assures the searchability of the results by its context-free grammar based concept, and is able to store all information contained in Markush structures. In addition it is generic, extendable and easily understandable. The developed prototype for the Markush structure reconstruction uses extSMILES as output format and is based on the chemical structure recognition tool chemoCR and the Unstructured Information Management Architecture UIMA. For chemoCR modules are developed which enable it to recognize and assemble Markush structures as well as to return the reconstruction result in extSMILES. For UIMA on the other hand, a pipeline is developed, which is able to analyse and translate the input text files to extSMILES. The results of both tools then are combined and presented in chemoCR. An evaluation of the prototype is performed on a representative set of twelve structures of interest and low image quality which contain all typical Markush elements. Trivial structures containing only one R-group are not evaluated. Due to the challenging nature of the images, no Markush structure could be correctly reconstructed. But by regarding the assumption, that R-group definitions which are described by natural language are excluded from the task, and under the condition that the core structure reconstruction is improved, the rate of success can be increased to 58.4%.
This work extends the affordance-inspired robot control architecture introduced in the MACS project [35] and especially its approach to integrate symbolic planning systems given in [24] by providing methods to automated abstraction of affordances to high-level operators. It discusses how symbolic planning instances can be generated automatically based on these operators and introduces an instantiation method to execute the resulting plans. Preconditions and effects of agent behaviour are learned and represented in Gärdenfors conceptual spaces framework. Its notion of similarity is used to group behaviours to abstract operators based on the affordance-inspired, function-centred view on the environment. Ways on how the capabilities of conceptual spaces to map subsymbolic to symbolic representations to generate PDDL planning domains including affordance-based operators are discussed. During plan execution, affordance-based operators are instantiated by agent behaviour based on the situation directly before its execution. The current situation is compared to past ones and the behaviour that has been most successful in the past is applied. Execution failures can be repaired by action substitution. The concept of using contexts to dynamically change dimension salience as introduced by Gärdenfors is realized by using techniques from the field of feature selection. The approach is evaluated using a 3D simulation environment and implementations of several object manipulation behaviours.
Das WebDAV-Protokoll (Web-based Distributed Authoring and Versioning) ermöglicht die Bearbeitung und Verwaltung von Dateien auf einem Web-Server. Aus technischer Sicht ist WebDAV eine Erweiterung des HTTP-Protokolls. Durch die rasche Zunahme und den steigenden Verbreitungsgrad von WebDAV-basierten Anwendungen, wie etwa Dokumentenmanagementsystemen, steigen auch die Anforderungen an deren Zuverlässigkeit. Die voll umfassende Unterstützung von Transaktionen, d.h. die Zusammenfassung einer Menge von Verarbeitungsschritten zu einer logischen Einheit, würde hierzu einen wichtigen Beitrag leisten. Die für Transaktionen geforderten Eigenschaften, die gleichzeitig auch deren Hauptvorteile darstellen, werden durch das bekannte Akronym ACID beschrieben, welches für Atomarität (atomicity), Konsistenz (consistency), Isoliertheit (isolation) und Dauerhaftigkeit (durability) steht. Zurzeit unterstützt das WebDAV-Protokoll allerdings nur die Punkte Konsistenz und Dauerhaftigkeit, eine komplette und vor allem standardkonforme Unterstützung der ACID-Eigenschaften von Transaktionen ist nicht gegeben. Im Rahmen dieser Arbeit wurde nun ein Transaktionsmodell für den WebDAVStandard erarbeitet. Das Modell ermöglicht es, eine Menge von Dateioperationen transaktionsbasiert durchzuführen. Das Modell unterstützt dabei zur Sicherstellung der Serialisierbarkeit sowohl optimistische als auch pessimistische Verfahren. Die Unterstützung des optimistischen Verfahrens wurde dabei von der IETF (Internet Engineering Task Force) als zulässiges und sinnvolles Vorgehen zur Realisierung von Transaktionen mittels WebDAV bestätigt. Für die pessimistischen Verfahren wurde im Rahmen dieser Arbeit aufgezeigt, wie die bestehenden Konzepte des WebDAV-Standards erweitert werden müssen, um dies ebenfalls umsetzen zu können. Um die getroffene Entwurfsentscheidung zu verifizieren, wurde eine prototypische Implementierung des Modells vorgenommen. Hierbei wurde, nach einer entsprechenden Evaluierung und Bewertung, die optimistische Nebenläufigkeitskontrolle umgesetzt. Clientseitig setzt die Implementierung auf der Jackrabit-Library auf, die serverseitige Implementierung verwendet als Grundlage den WebDAV-Server von Subversion.
This master thesis describes a supervised approach to the detection and the identification of humans in TV-style video sequences. In still images and video sequences, humans appear in different poses and views, fully visible and partly occluded, with varying distances to the camera, at different places, under different illumination conditions, etc. This diversity in appearance makes the task of human detection and identification to a particularly challenging problem. A possible solution of this problem is interesting for a wide range of applications such as video surveillance and content-based image and video processing. In order to detect humans in views ranging from full to close-up view and in the presence of clutter and occlusion, they are modeled by an assembly of several upper body parts. For each body part, a detector is trained based on a Support Vector Machine and on densely sampled, SIFT-like feature points in a detection window. For a more robust human detection, localized body parts are assembled using a learned model for geometric relations based on Gaussians. For a flexible human identification, the outward appearance of humans is captured and learned using the Bag-of-Features approach and non-linear Support Vector Machines. Probabilistic votes for each body part are combined to improve classification results. The combined votes yield an identification accuracy of about 80% in our experiments on episodes of the TV series "Buffy the Vampire Slayer". The Bag-of-Features approach has been used in previous work mainly for object classification tasks. Our results show that this approach can also be applied to the identification of humans in video sequences. Despite the difficulty of the given problem, the overall results are good and encourage future work in this direction.
This thesis investigates the benefit of rubrics for grading short answers using an active learning mechanism. Automating short answer grading using Natural Language Processing (NLP) is one of the active research areas in the education domain. This could save time for the evaluator and invest more time in preparing for the lecture. Most of the research on short answer grading was treated as a similarity task between reference and student answers. However, grading based on reference answers does not account for partial grades and does not provide feedback. Also, the grading is automatic that tries to replace the evaluator. Hence, using rubrics for short answer grading with active learning eliminates the drawbacks mentioned earlier.
Initially, the proposed approach is evaluated on the Mohler dataset, popularly used to benchmark the methodology. This phase is used to determine the parameters for the proposed approach. Therefore, the approach with the selected parameter exceeds the performance of current State-Of-The-Art (SOTA) methods resulting in the Pearson correlation value of 0.63 and Root Mean Square Error (RMSE) of 0.85. The proposed approach has surpassed the SOTA methods by almost 4%.
Finally, the benchmarked approach is used to grade the short answer based on rubrics instead of reference answers. The proposed approach evaluates short answers from Autonomous Mobile Robot (AMR) dataset to provide scores and feedback (formative assessment) based on the rubrics. The average performance of the dataset results in the Pearson correlation value of 0.61 and RMSE of 0.83. Thus, this research has proven that rubrics-based grading achieves formative assessment without compromising performance. In addition, the rubrics have the advantage of generalizability to all answers.
Distributed systems comprise distributed computing systems, distributed information systems, and distributed pervasive systems. They are often very complex and their implementation is challenging. Intensive and continuous testing is indispensable to ensure reliability and high quality of a distributed system. The testing process should have a high degree of automation, not only on lower levels (i.e. unit and module testing), but also on higher testing levels (e.g. system, integration, and acceptance tests). To achieve automation on higher testing levels virtual infrastructure components (e.g. virtual machines, virtual networks) that are offered as a Service (IaaS) can be employed. The elasticity of on-demand computation resources fits well together with the varying resource demands of automated test execution.
A methodology for automated acceptance testing of distributed systems that uses virtual infrastructure is presented. It is founded on a task-oriented model that is used to abstract concurrency and asynchronous, remote communication in distributed systems. The model is used as groundwork for a domain-specific language that allows expressing tests for distributed systems in the form of scenarios. On the one hand, test scenarios are executable and, therefore, fully automated. On the other hand, test scenarios represent requirements to the system under test making an automated, example-based verification possible.
A prototypical implementation is used to apply the developed methodology in the context of two different case studies. The first case study uses RCE as an example of a distributed, workflow-driven integration environment for scientific computing. The second one uses MongoDB as an example of a document-oriented database system that offers distributed data storage through master-slave replication. The results of the experimental evaluation indicate that the developed acceptance testing methodology is a useful approach to design, build, and execute tests for distributed systems with high quality and a high degree of automation.
Die letzten zwei Jahrzehnte wurden durch das exponentielle Wachstum der zur Verfügung stehenden Daten geprägt. Täglich produzieren Menschen und Maschinen mehr und mehr Daten, die oftmals in verteilten Datenspeichern abgelegt werden. Anwendungsgebiete lassen sich beispielsweise in der Physik und Astronomie finden, wo immense Datenmengen von Teilchenbeschleunigern oder Satelliten erzeugt werden, die gespeichert und verarbeitet werden müssen. Aus diesen Datenmengen können weder vom Menschen direkt noch durch traditionelle Analysemethoden neue Erkenntnisse gewonnen werden. Zur Verarbeitung dieser Datenmassen sind parallele sowie verteilte Datenanalyseverfahren notwendig. [MTT18,NEKH+18]
The objective of this thesis is to implement a computer game based motivation system for maximal strength testing on the Biodex System 3 Isokinetic Dynamometer. The prototype game has been designed to improve the peak torque produced in an isometric knee extensor strength test. An extensive analysis is performed on a torque data set from a previous study. The torque responses for five second long maximal voluntary contractions of the knee extensor are analyzed to understand torque response characteristics of different subjects. The parameters identifed in the data analysis are used in the implementation of the 'Shark and School of Fish' game. The behavior of the game for different torque responses is analyzed on a different torque data set from the previous study. The evaluation shows that the game rewards and motivates continuously over a repetition to reach the peak torque value. The evaluation also shows that the game rewards the user more if he overcomes a baseline torque value within the first second and then gradually increase the torque to reach peak torque.
Augmented Reality (AR) findet heutzutage sehr viele Anwendungsbereiche. Durch die Überlagerung von virtuellen Informationen mit der realen Umgebung eignet sich diese Technologie besonders für die Unterstützung der Benutzer bei technischen Wartungs- oder Reparaturvorgängen. Damit die virtuellen Daten korrekt mit der realen Welt überlagert werden, müssen Position und Orientierung der Kamera durch ein Trackingverfahren ermittelt werden. In dieser Arbeit wurde für diesen Zweck ein markerloses, modellbasiertes Trackingsystem implementiert. Während einer Initialisierungs-Phase wird die Kamerapose mithilfe von kalibrierten Referenzbildern, sogenannten Keyframes, bestimmt. In einer darauffolgenden Tracking-Phase wird das zu trackende Objekt weiterverfolgt. Evaluiert wurde das System an dem 1:1 Trainingsmodell des biologischen Forschungslabors Biolab, welches von der Europäischen Weltraumorganisation ESA zur Verfügung gestellt wurde.