Im EU-Projekt RACE ist ein neuartiges Lernverfahren für Roboteraktivitäten entwickelt worden: Example-based Compositional Learning. Damit kann ein Roboter aus wenigen Lernbeispielen verallgemeinerte Verhaltensweisen ableiten und diese auch an neue Situationen anpassen. Verhaltenskonzepte werden durch Komposition einfacherer Verhaltensformen in einer Ontologie repräsentiert. Ziel der Masterarbeit ist die weitere Verfeinerung und Implementierung dieses Lernverfahrens. Roboterverhalten kann mithilfe des Simulators Gazebo oder in Zusammenarbeit mit dem Arbeitsbereich TAMS erzeugt werden. Voraussetzung sind Kenntnisse von Wissensrepräsentation und Beschreibungslogik.
Kontakt: Prof. Bernd Neumann
Ziel der Diplomarbeit ist die Entwicklung und Implementierung eines "Trackers", d.h. eines Programmbausteins zur Bewegungsanalyse von Videodaten. Die Verfolgung bewegter Objekte ist ein erster Verarbeitungsschritt zur Interpretation bewegter Szenen, z.B. bei der Überwachung von Vorfeldaktivitäten auf einem Flugflatz (unser Projekt Co-Friend) oder bei der Analyse von Videoaufzeichnung aus dem Sport. Es soll ein neues Verfahren untersucht werden, das die optimale Zuordnung zeitlich korrespondierender Bildsegmente aus Wasserscheiden-Segmentierungen zum Ziel hat. Zur Optimierung soll ein modernes probabilistisches Monte-Carlo-Verfahren verwendet und mit herkömmlichen Techniken (Beam-Search, Relaxation) verglichen werden. Datenmaterial sowie wesentliche Software-Bausteine stehen zur Verfügung. Die Arbeit erfolgt in engem Kontakt mit dem Projekt-Team von Co-Friend.
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SIFT-Merkmale (David G. Lowe: Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision, 2004) haben sich in zahlreichen Anwendungen als nützliche Deskriptoren zum Zweck der Objekterkennung erwiesen. Ein SIFT-Merkmal erfasst die Umgebung von markanten Bildpunkten (interest points) in einer skalierungs- und rotationsinvarianten Form und eignet sich daher als Index zu Objektmodellen mit ähnlichen Merkmalen. In der Diplomarbeit soll die Verwendbarkeit von SIFT-Merkmalen für zwei Beispieldomänen untersucht werden, die zur Zeit bei Szeneninterpretationsprojekten von KOGS benutzt werden: Bilder von Häuserfassaden und Tischdeckszenen.
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Im Rahmen eines Forschungsvorhabens zur Analyse historischer Manuskripte aus ostasiatischen Kulturräumen sollen Handschriftmerkmale bestimmt werden, die eine Zuordnung von Schriftstücken zu gemeinsamen Herkunftsbereichen bis hin zu identischen Schreibern ermöglichen. Bei chinesischen Schriftzeichen spielt dabei die Analyse der Pinselführung eine wichtige Rolle. Sie gibt Aufschluss über die einzelnen Striche, aus denen ein Zeichen besteht, teilweise auch über Druck und Geschwindigkeit beim Schreiben. In der Diplomarbeit sollen Verfahren untersucht werden, mit denen das Entstehen von unbekannte Zeichen aus einzelnen Strichen möglichst plausibel rekonstruiert werden kann.
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Probabilistische Inferenzen sind ein wichtiges Mittel zur Steuerung der Szeneninterpretation. Aus erkannten Bestandteilen einer Szene können durch Inferenzen sinnvolle Vorerwartungen über noch nicht erkannte oder nicht sichtbare Szenenteile generiert werden. In der Diplomarbeit sollen Bayes-Netz-Inferenzmethoden auf die bei der Szeneninterpretation üblichen hierarchischen Beschreibungsformen übertragen werden. Dabei geht es speziell um räumliche Inferenzen, die sich auf beobachtete Positionen und Orientierungen von Objekten. Es sollen verschiedene Wahrscheinlichkeitsmodelle untersucht werden (Gleichverteilungen, diskrete Verteilungen, Gauss´sche Mixturverteilungen). Die entsprechenden Inferenzverfahren sollen implementiert und experimentell verglichen werden.
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Zur Entwicklung von Szeneninterpretationssystemen ist die effiziente Erstellung von Modellen für die zu erkennenden zeitveränderlichen Szenen erforderlich. Am Beispiel von Tischdeckszenen soll ein grafischer Modelleditor entwickelt werden, mit dem Modellbeschreibungen anhand von interaktiv manipulierbaren Beispielen erstellt werden können. Dabei kommt es darauf an, realistische Modelldefinitionen mit wenigen Beispielen und sinnvollen Generalisierungen zu gewinnen.
Kontakt: Prof. Bernd Neumann, Kasim Terzic (=> mehr Informationen) ABGESCHLOSSEN
In Vorarbeiten ist gezeigt worden, dass sich Szeneninterpretation als ein Konfigurierungsprozess verstehen lässt, der mithilfe eines Konfigurierungssystems realisiert werden kann. In der Diplomarbeit soll die Verwendung des Konfigurierungssystems KONWERK an Innenhausszenen (Tischdecken, Tisch abräumen, Handreichungen, etc.) untersucht werden. Es sind geeignete Strategien zur Kombination von evidenzbasiertem und erwartungsbasiertem Vorgehen zu entwickeln.
Kontakt: Prof. Bernd Neumann, Lothar Hotz (=> mehr Informationen) ABGESCHLOSSEN
Einer der Hauptfunde bei jeder Ausgrabung sind Tongefäße in den unterschiedlichsten Formen, sogenannte Gebrauchskeramiken. In dieser Arbeit soll Anhand von ca. 1500 bereits digitalisierten Profilen ein System für den archäologisch sinnvollen Vergleich dieser Profile untereinander entwickelt werden. Die Arbeit findet in Zusammenarbeit mit der TU Hamburg-Harburg statt.
Kontakt: Sven Uttke, Prof. Bernd Neumann, Prof. Dittmar Machul (=> mehr Informationen) ABGESCHLOSSEN
Es stehen diverse unterschiedliche Fragestellungen aus dem Bereich Verarbeitung und Analyse von digitalen Mikroskopie-Bildern zur Bearbeitung frei. Die licht- und elektronenmikroskopischen Bilder stellen optische (Raster-Mikroskopie) und physikalische (Mikrotom) Schnitte biologischer Proben dar. Zu den Fragestellungen gehören:
Kontakt: Christian-Dennis Rahn, Dr. Ullrich Köthe, Prof. Dr.Ing. H. Siegfried Stiehl ABGESCHLOSSEN