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arbeiten:posenbestimmung_von_schreibgeraeten [26.11.2018 14:12] – Erstellt mit dem Formular arbeiten:anlegen Christian Wolff | arbeiten:posenbestimmung_von_schreibgeraeten [01.10.2019 12:02] (aktuell) – Alexander Bazo | ||
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---- dataentry StudentischeArbeit ---- | ---- dataentry StudentischeArbeit ---- | ||
- | Thema | + | Thema |
- | Art_thesistypes | + | Art_thesistypes |
- | Betreuer_thesisadvisor | + | BetreuerIn_thesisadvisor |
- | Student | + | BearbeiterIn |
- | Professor_thesisprofessor | + | ErstgutachterIn_thesisprofessor |
- | Status_thesisstate | + | ZweitgutachterIn_secondthesisprofessor : N.N. |
- | Stichworte_thesiskeywords | + | Status_thesisstate |
- | angelegt_dt | + | Stichworte_thesiskeywords : 3D, CNN, Computer Vision |
- | Beginn_dt | + | angelegt_dt |
- | Anmeldung_dt | + | Beginn_dt |
- | Antrittsvortrag_dt | + | Anmeldung_dt |
- | Abschlussvortrag_dt | + | Antrittsvortrag_dt |
- | Ende_dt | + | Abschlussvortrag_dt |
+ | Abgabe_dt | ||
+ | Textlizenz_textlicense : Unbekannt | ||
+ | Codelizenz_codelicense | ||
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=== Hintergrund === | === Hintergrund === | ||
- | TBD | + | Trotz fortschreitender Digitalisierung sind Stift und Papier, aufgrund ihrer einzigartigen Vorzüge, nicht aus dem beruflichen wie privaten Alltag wegzudenken (Sellen et.al, 2001). Für die Überführung handschriftlicher Notizen und Informationen in ein Computersystem ist meist jedoch mühsame Handarbeit notwendig, weshalb seit Jahren Bemühungen existieren beide Medien sinnvoller und effizienter miteinander zu vereinen (Guimbretière, |
=== Zielsetzung der Arbeit === | === Zielsetzung der Arbeit === | ||
- | TBD | + | Im Rahmen dieser Arbeit sollen Systeme aus dem Bereich des maschinellen Sehens mit Convolutional Neural Networks, im Hinblick auf die Posenbestimmung von Schreibgeräten, |
=== Konkrete Aufgaben === | === Konkrete Aufgaben === | ||
- | TBD | + | Konkrete Aufgaben: |
+ | |||
+ | - Einarbeitung in das Thema Objektposenerkennung | ||
+ | - Systematischer Überblick sowie Analyse existierender Ansätze hinsichtlich der Verwendbarkeit in der Problemdomäne | ||
+ | - Herausarbeiten der Anforderungen an den zu erstellenden Datensatz | ||
+ | - Erstellung eines wiederverwendbaren und kontextspezifischen Datensatzes | ||
+ | - Auswahl, Anpassung und Training geeigneter Deep-Learning-Netzwerke | ||
+ | - Identifikation geeigneter Evaluationsmetriken | ||
+ | - Evaluation und Vergleich der Netzwerke | ||
+ | - Evaluation des erstellten Datensatzes | ||
=== Erwartete Vorkenntnisse === | === Erwartete Vorkenntnisse === | ||
- | TBD | + | - Erfahrungen mit Machine-Learning-Systemen und entsprechenden Frameworks |
+ | - Bildverarbeitung und maschinelles Sehen | ||
+ | - Gute Programmierkenntnisse | ||
+ | - Erfahrung mit C++, C#, Python | ||
=== Weiterführende Quellen === | === Weiterführende Quellen === | ||
- | TBD | + | - Wei, S. E., Ramakrishna, |
+ | - Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv: | ||
+ | - Do, T., Pham, T., Cai, M., & Reid, I.D. (2018). Real-time Monocular Object Instance 6D Pose Estimation. BMVC. | ||
+ | - Munich, M. E., & Perona, P. (1996, September). Visual input for pen-based computers. In Image Processing, 1996. Proceedings., | ||
+ | - Seok, J. H., Levasseur, S., Kim, K. E., & Kim, J. (2008). Tracing handwriting on paper document under video camera. ICFHR. | ||
+ | - Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. (2016). Realtime multi-person 2d pose estimation using part affinity fields. arXiv preprint arXiv: | ||
+ | - Martinez, J., Hossain, R., Romero, J., & Little, J. J. (2017, May). A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation. In International Conference on Computer Vision (Vol. 1, No. 2, p. 5). | ||
+ | - Sellen, A. J., & Harper, R. H. (2003). The myth of the paperless office. MIT press. | ||
+ | - Guimbretière, | ||
+ | - Carton, C., Lemaitre, A., & Coüasnon, B. (2017). Eyes Wide Open: an interactive learning method for the design of rule-based systems. In: International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), 20(2), 91-103. | ||
+ | - Cao, X., & Balakrishnan, | ||