Appearance-based person tracking and 3D pose estimation of upper-body and head. - In: Crossing borders within the ABC, (2010), S. 606-611
http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=17178
Entwicklung von Methoden zur Unterscheidung und Interpretation von Bewegungsmustern in dynamischen Szenen. - Ilmenau : Univ.-Verl. Ilmenau, 2010. - Online-Ressource (PDF-Datei: XXV, 244 S., 4,74, MB) : Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2010
Parallel als Druckausg. erschienen
Im Forschungsfeld der mobilen Assistenzroboter spielen Bewegungsabläufe eine zunehmend wichtige Rolle. Gerade in den Bewegungen der mit dem Assistenzroboter handelnden Person verstecken sich eine ganze Reihe Informationen, die zur Verbesserung der Interaktion herangezogen werden können. Eine wichtige Fragestellung bezüglich der Analyse von Bewegungen stellt die Repräsentation der Bewegungstrajektorien dar. Außerdem muss geklärt werden, welche Ähnlichkeitsmaße in den komplexeren Verfahren zum Einsatz kommen können bzw. welche speziellen Anforderungen sie erfüllen müssen. Den Kern der Arbeit stellen drei Verfahren dar, die im Wesentlichen den weiteren Verlauf einer beobachteten Bewegung über einen längeren Zeitraum vorhersagen können. Dabei handelt es sich um Echo State Netzwerke, Local Models und die spatio-temporale nicht-negative Matrixfaktorisierung (NMF). Die Arbeit als Ganzes versteht sich als einer der ersten Schritte zur systematischen Untersuchung von Bewegungsabläufen. Mit dieser Arbeit soll ein Entwickler in der Lage sein, aus einer breiten Palette an Werkzeugen sich für das Richtige für seinen speziellen Anwendungsfall zu entscheiden.
http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=15612
Interactive and life-long learning for identification and categorization tasks. - Ilmenau : Univ.-Verl. Ilmenau, 2010. - Online-Ressource (PDF-Datei: XII, 150 S., 5,25 MB) : Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2010
Enth. außerdem: Thesen
Die vorgelegte Arbeit beschäftigt sich mit lebenslangem und interaktivem Lernen von Identifikations- und Kategorisierungsaufgaben. Das grundlegende Problem von lebenslangem Lernen mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze ist das sogenannte "Stabilitäts-Plastizitäts Dilemma". Um die Plastizität zu gewährleisten muss ein neuronales Netz in der Lage sein, neues Wissen zu erwerben. Zusätzlich muss für die Stabilität dieses Wissen vor dem Verlust bewahrt werden. Um die Fähigkeit des interaktiven Lernens zu gewährleisten wurde die Aufteilung in eine temporäres und schnell lernendes Kurzzeitgedächtnis und ein langsamer lernendes Langzeitgedächtnis vorgeschlagen. Zum inkrementellen Aufbau des Kurzzeitgedächtnisses wurde ein ähnlichkeitsbasiertes und sogenanntes "one-shot learning" Verfahren vorgeschlagen. Für die Konsolidierung dieser Repräsentation in das Langzeitgedächtnis wurden zwei verschiedene Methoden betrachtet, die für das Lösen von nahezu beliebigen Identifikations- und Kategorisierungsaufgaben geeignet sind. Um diese Lernfähigkeit für Identifikationsprobleme zu erreichen, wurden verschiedenen Erweiterungen für die sogenannte "Learning Vector Quantization (LVQ)" Netzwerkarchitektur vorgeschlagen. Die wichtigstens änderungen sind die Einführung einer fehlerbasierten Knoten-Einfügeregel und die Verwendung einer knotenspezifischen Lernrate. Beide Erweiterungen ermöglichen inkrementelles und lebenslanges Lernen für Identifikationsaufgaben. Im Gegensatz dazu wurde für das Lernen von Kategorien dieses modifizierte LVQ Netzwerkmodell mit einem Verfahren zur Merkmalsselektion kombiniert. Dieses Verfahren selektiert kategoriespezifische Merkmalsdimensionen und ist daher geeignet um besonders kompakte Kategorierepräsentationen zu lernen. In verschiedenen Erkennungsexperimenten konnte die Effizienz und die Leistungsfähigkeit der vorgeschlagenen Verfahren belegt werden. Zusätzlich wurde ein integriertes Erkennungssystem entwickelt, welches die vorgeschlagenen Verfahren einsetzt. Dieses Gesamtsystem ermöglicht das interactive Lernen visueller Repräsentationen von beliebigen Gegenständen, welche, in der Hand gehalten, dem System gezeigt werden.
http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=15700
Videogestützte Überwachung der Fahreraufmerksamkeit und Adaption von Fahrerassistenzsystemen, 2010. - Online-Ressource (PDF-Datei: 168 S., 5228 KB) : Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2010
Parallel als Druckausg. erschienen
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein Überblick gegeben, welche Systeme und Verfahren Aussagen über den aktuellen Aufmerksamkeitszustand des Fahrers zulassen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf monokularen kamerabasierten Fahrerbeobachtungssystemen. Es werden verschiedene Ansätze diskutiert, die es ermöglichen den visuellen Aufmerksamkeitsfokus des Fahrers auf Basis eines solchen Systems zu ermitteln sowie die besondere Bedeutung der Kopforientierung und Blickrichtung in diesem Zusammenhang hervorgehoben. In einem ersten Schritt wird eine Bewertungsmethodik entwickelt, die es ermöglicht, kamerabasierte Fahrerbeobachtungssysteme in typischen Fahrsituationen im Hinblick auf die Messgenauigkeit der Kopforientierung sowie den erreichten Erfassungsbereich zu bewerten. Die Funktionsfähigkeit dieser Methodik wird in einer ersten Versuchsreihe unter Beweis gestellt. In weiteren Versuchsreihen wird bestimmt, inwiefern Blickrichtung und Kopforientierung in typischen Fahrsituationen miteinander korrelieren und inwieweit alleine auf Basis der Kopforientierung Aussagen zur Fahreraufmerksamkeit getroffen werden können. Daraus werden verschiedene eigene Ansätze, wie die Kopforientierung hinsichtlich der Fahreraufmerksamkeit interpretiert werden kann, abgeleitet, umgesetzt und beurteilt. Aufbauend auf diesen Ansätzen zur kopforientierungsbasierten Fahreraufmerksamkeitsbestimmung werden die Warnstrategien von zwei Fahrerassistenzsystemen (FAS) mit maschineller Wahrnehmung, ursprünglich nur der Fahrzeugumwelt, prototypisch an die Aufmerksamkeit des Fahrers angepasst. Bei den hierfür beispielhaft modifizierten FAS handelt es sich zum einen um einen Spurverlassenswarner (engl. - Lane Departure Warning System), zum anderen um einen abstandsgesteuerten Tempomaten (engl. - Adaptive Cruise Control System). Ziel dieser Adaptionen ist es, einerseits dem Fahrer im Falle von Unaufmerksamkeit mehr Reaktionszeit in einer Gefahrensituation einzuräumen. Anderseits soll die Akzeptanz des FAS gesteigert werden, in dem dessen Warnungen nur noch in kritischen Situationen, bezogen auf den Aufmerksamkeitszustand des Fahrers, ausgegeben werden (Relevanzaspekt). Die prototypischen Systemauslegungen beider FAS werden abschließend in Probandenversuchen evaluiert sowie die daraus resultierenden Ergebnisse vorgestellt und diskutiert.
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2010000039
Estimation of pointing poses for visually instructing mobile robots under real world conditions. - In: Robotics and autonomous systems, ISSN 1872-793X, Bd. 58 (2010), 2, S. 174-185
http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2009.09.013
A hierarchal approach to facial expression recognition using active appearance models for service robots. - In: IEEE Workshop on Advanced Robotics and its Social Impacts (ARSO), 2009, ISBN 978-1-4244-4393-2, (2009), S. 36-41
http://dx.doi.org/10.1109/ARSO.2009.5587078
An integrated system for incremental learning of multiple visual categories. - In: Bernstein Conference on Computational Neuroscience 2009, (2009), S. 36-37
TOOMAS: interactive shopping guide robots in everyday use - final implementation and experiences from long-term field trials. - In: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2009, ISBN 978-1-4244-3803-7, (2009), S. 2005-2012
http://dx.doi.org/10.1109/IROS.2009.5354497
Monocular obstacle detection for real-world environments. - In: Autonome mobile Systeme 2009, (2009), S. 33-40
An improved sensor model on appearance based SLAM. - In: Autonome mobile Systeme 2009, (2009), S. 153-160