sada

Studien-/Diplomarbeiten und Bachelor-/Masterarbeiten

Auf dieser Seite finden Sie Angebote für Studien- und Diplomarbeiten. Bitte beachten Sie auch die Aushänge am Institut (Gebäude S3|10: neben Raum 528, gegenüber von Raum 412 und im Erdgeschoss). Ich freue mich auch über eigene Themenvorschläge aus dem Gebiet der Bildverarbeitung, der Robotik oder der Regelungstechnik. Insbesondere Studenten, die Spaß an einer Kombination von Bildverarbeitung und Regelungstheorie haben, können sich jederzeit bei mir über aktuelle Master- und Diplomarbeiten informieren.

Alle Arbeiten können sowohl in Deutsch als auch in Englisch verfasst werden. Für Fragen bezüglich der aufgeführten Themen oder Anregungen stehe ich per Mail oder auch persönlich zur Verfügung.

Sampling Methoden für Loopy Belief Propagation

Graphisches Modell eines 2D Markov Random Fields
Graphisches Modell eines 2D Markov Random Fields

In dieser Arbeit geht es darum hochdimensionale Zustände, wie sie bei Multi-Agenten-Systemen oder in der Bildverarbeitung vorkommen möglichst effektiv zu schätzen. Die Besonderheit dieser Zustände liegt darin, dass die einzelnen Zustandsvariablen einer Topologie zugeordnet sind und lokale Abhängigkeiten zwischen benachbarten Zustandsvariablen vorherrschen. Dazu soll ein „Particle-Filter“ und eine geeignete Sampling Methode entworfen werden, welche die Inferenz in einem „2D Markov Random Field“ mittels „Loopy Belief Propagation LBP“ realisiert. Der Standard LBP benutzt diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit zeiltich fixen Samples. Der Entwurf eines zeitlich adaptiven Samplings soll den Rechenaufwand reduzieren.

Studenten, die Spaß an angewandter Mathematik und Regelungstheorie haben, können sich jederzeit bei mir über dieses Thema informieren.

Kooperative Visuelle Odometrie

Trajektorie eines mobilen Roboters mit aktiver Kamera
Trajektorie eines mobilen Roboters mit aktiver Kamera

Als visuelle Odometrie bezeichnet man die Posenbestimmung einer beweten Kamera anhand der Kameradaten. Sie ist Grundlage jeder visuellen Navigationsaufgabe. Die pose umfasst die Position und die Orientierung einer Kamera im Raum.

In dieser Arbeit sollen die Posen von mehreren Kameras geschätzt werden. Dazu soll die aktive Einflussnahme auf die Kinematiken der einzelnen Kameras durch einen Formationsregler mit berücksichtigt werden. Die Formation beschreibt die räumliche Beziehung zwischen den Posen und erlaubt es Eigenbewegungsabschätzung und Multi-Kamera-Entfernungsmessungen miteinander zu verknüpfen.

Studenten, die Spaß an Geometrie, Bildverarbeitung und Regelungstheorie haben, können sich jederzeit bei mir über dieses Thema informieren.

Entwurf eines Dynamischen Filters für Aktive PMD Sensoren

Beispiel einer Tiefenkarte aufgenommen mit einer PMD Kamera
Beispiel einer Tiefenkarte aufgenommen mit einer PMD Kamera

Eine PMD Kamera ist ein Photomischdetektor dessen Funktionsprinzip auf dem Lichtlaufzeitverfahren beruht. Damit ist es möglich die Entfernung von einzelnen Punkten in einer 3D Szene zu messen.

Die Schätzung der Entfernung beruht auf der Annahme, dass sich sowohl die Kamera als auch die Objekte während der Messung nicht bewegen. In dieser Arbeit soll ein Zustandsschätzer entworfen werden, der die Eigenbewegung der Kamera bei der Enfernungsmessung mit berücksichtigt und Fehler in der Entfernungsmessung aufgrund von Kamerabewegungen verringert.

Studenten, die Spaß an angewandter Regelungstechnik und Bildverarbeitung haben, können sich jederzeit bei mir über dieses Thema informieren.

Stellgrößen für Approximative Iterative Inferenzmethoden

2D Markov Random Field
2D Markov Random Field

In der Bildverarbeitung werden sogenannte „Markov Random Fields“ benutzt, um den räumlichen Zusammenhang zwischen visuellen Merkmalen und gemessenen Bilddaten zu beschreiben. Zum Beispiel den Zusammenhang zwischen gemessenen Farbwerten einzelner Bildpunkte und der Zugehörigkeit zu homogenen Farbregionen. Als Inferenz bezeichnet man das Schließen auf die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Zuordnung, wenn alle Messwerte gegeben sind, die sogenannte aposteriori Wahrscheinlichkeit. Die Maximierung dieser Wahrscheinlichkleit liefert dann ein in homogene Farbbereiche unterteiltes Bild.

Das Ausrechnen der aposteriori Wahrscheinlichkeit ist leider nur approximativ mit iterativen Inferenzmethoden möglich. Eine solche Inferenzmethode ist die sogenannte „Loopy Belief Propagation“, bei der eine Approximation der aposteriori Wahrscheinlichkeit geschätzt wird, wobei sich die Schätzung iterativ verbessert. In dieser Arbeit soll untersucht werden, ob es möglich ist die Konvergenz des Standard „Loopy Belief Algorithmus“ durch eine zusätzliche geeignete Stellgröße zu beschleunigen.

Studenten, die Spaß an angewandter Mathematik und Regelungstheorie haben, können sich jederzeit bei mir über dieses Thema informieren.

Approximative Inferenzmethoden für 3D Markov-Felder

Dynamische Markov Random Fields
Dynamische Markov Random Fields

In der Bildverarbeitung werden sogenannte 2D Markov-Felder benutzt, um den räumlichen Zusammenhang zwischen visuellen Merkmalen und gemessenen Bilddaten zu beschreiben. Zum Beispiel den Zusammenhang zwischen gemessenen Farbwerten einzelner Bildpunkte und der Zugehörigkeit zu homogenen Farbregionen. In dieser Arbeit soll dieser Ansatz auf die zeitliche Dimension erweitert werden. Das bedeutet, der Zustand des Feldes kann sich über der Zeit verändern, und die Dynamik der Zustandsänderung kann analytisch beschrieben werden.

Als Inferenz bezeichnet man das Schließen auf die Wahrscheinlichkeit von momentanen, vergangenen, oder zukünftigen Zuständen. Eine interessante Fragestellung ist, wie die angenommenen Abhängigkeiten unter den einzelnen Zustandsvariablen die Inferenz und die daraus resultierende Zustandsschätzung beeinflussen, und wie stark man diese Abhängigkeiten reduzieren kann, aber dennoch eine bestimmte Schätzgüte erreicht.

Studenten, die Spaß an angewandter Mathematik und Maschinellem Lernen haben, können sich jederzeit bei mir über dieses Thema informieren.

Entwicklung eines Optischen Fluss Filters in Echtzeit auf einem Graphikprozessor

CUDA Processing Flow
CUDA Processing Flow

Die Compute Unified Device Architecture, kurz CUDA genannt, ist eine von Nvidia entwickelte Technik zur Beschleunigung wissenschaftlicher und technischer Berechnungen. Insbesondere Algorithmen, die parallel berechnet werden können, sollten von dieser Architektur profitieren. Seit kurzem werden auch erste Anwendungen aus der Bildverarbeitung unter CUDA entworfen. Des weiteren werden Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen bereitgestellt.

In dieser Arbeit soll eine bestehende Anbindung von CUDA an Matlab benutzt werden und ein Filter zur Schätzung des optischen Flusses auf der Graphikkarte entworfen werden.

Studenten, die Spaß am Entwurf von Algorithmen und einer effektiven Umsetzung haben, liegen bei dieser Arbeit richtig.

Abgeschlossene / laufende Arbeiten

Art der Arbeit Titel Studenten Abschlussdatum
Bachelorarbeit Clustern dynamischer Daten – Modellierung virtueller Datendynamiken zur Beschleunigung von Clusterverfahren Matthias Schnaubelt Dezember 2012
Masterarbeit Virtuelle Mehrfachfixationen in der visuellen Odometrie Peter Geiger Oktober 2013
Masterarbeit
(Honda Research Institute)
Autonomes Lernen für das Verstehen von Verkehrssituationen Stefan Klingelschmitt August 2013
Bachelorarbeit Raumaufteilung bei Exploration Michel Mattstädt Juli 2013
Diplomarbeit Entwurf, Simulation und FPGA Protierung eines Adaptiven Digital Entzerrers für einen PSI5 Transceiver Denny George Vellavamkalayil März 2013
Masterarbeit
(ISRA Vision AG)
Punktmuster-Projektion und adaptive Beleuchtung für die Inspektion von Blechoberflächen Lukas Klodt April 2013
Masterarbeit
(Vitronic)
Optimierung von Höhenmessungen mit aktiver Stereoskopie Jens Meinmann Dezember 2012
Masterarbeit Echtzeit Personendetektion und -verfolgung für intelligente Kamerasysteme Jens Thekkeveettil Dezember 2012
Bachelorarbeit Mehrkörperbewegungen aus Bilddaten David Handtke Dezember 2012
Bachelorarbeit Erstellung eines Algorithmus zum automatischen Testen und Bewerten von Variationen einer Sensordatenfusion anhand standardisierter Testdaten Sebastian Werr Oktober 2012
Bachelorarbeit Entwicklung eines Lösungsbaukastens für ein funktional zerlegtes Fahrwerk eines Fahrzeugs für den urbanen Verkehrsbereich Gerrit Wege Oktober 2012
Masterarbeit Distributed Particle-Filtering for Multi-Agent-Systems Neha Dnyaneshwar Oktober 2012
Diplomarbeit Simulation and evaluation of bio-mechanical muscle-models Markus Hessinger August 2012
Masterarbeit (Simens Research Princeton) Blood Flow Reconstructions from Color Doppler Ultrasound Images Dian Liu April 2012
Bachelorarbeit Filterung von Messdaten eines Inertialsensors unter Berücksichtigung von Stellgrößen Steffen Meister Januar 2012
Diplomarbeit The N-Consensus Problem: Coupling of Clustering and Synchronization Stefan Gering März 2012
Masterarbeit
(Universidad Publica de Navarra)
Analysis of gaze estimation interpolation methods based on binocular data Laura Sesma Dezember 2011
Diplomarbeit Visuelle Eigenbewegungsabschätzung mit einer PMD Kamera Kim Dong Gu Dezember 2011
Masterarbeit
(Fraunhofer IGD)
Robust multiple pedestrian tracking using particle filter Jedhe Vrushali Oktober 2011
Masterarbeit
(Daimler AG)
Detektion bewegter Objekte in einer 360°-Umgebungserfassung mit Radarsensoren Wiyogo Yongkie September 2011
Studienarbeit Visual Servoing using a PMD camera Alexander Durek August 2011
Projektseminararbeit Automatische Kalibrierung eines Low-Cost Multi-Kamera-Systems Patrick Lieser
Kerstin Keller
Barbara Pfister
Sahar Rafiie
Juli 2011
Diplomarbeit Evaluation and compensation of measurement errors for a moving PMD camera Hua Wei Oktober 2010
Diplomarbeit Aktive visuelle Eigenbewegungsabschätzung Harald Maier Oktober 2010
Diplomarbeit
(Honda Research Institute)
Erkennen von Objektbewegungen mittels eines dynamischen optischen Sensors im Bereich der Fahrerassistenz Camus Coralie Oktober 2010
Bachelorarbeit
(Fraunhofer IGD)
Erkennen von menschlichen Gesichtszügen durch Klassifikation von Gesichtsmerkmalen Jens Thekkeveettil Oktober 2010
Bachelorarbeit
(GkMM Informatik)
Strategien zum Auffinden und Abfahren einer vorgegebenen Reihenfolge von Zielpunkten für einen nicht holonomen mobilen Roboter Philipp Krug Oktober 2010
Diplomarbeit
(Daimler AG)
Funktionsentwicklung und Kalibration modellbasierter Algorithmen für kombinierte Abgasreinigungssysteme Hicham Fattech November 2010
Projektseminararbeit Positionsbestimmung mittels Handykamera Stefan Gering, Sebastian Raß Juli 2010
Projektarbeit (DAAD) Exploring Algorithms for Visual Navigation   Juli 2010

zurück zur Übersicht der am Fachgebiet angebotenen Arbeiten