Prof. Dr. Dirk Reichardt - Studienarbeiten 2004/2005 - Berufsakademie Stuttgart
 
DHBW Logo (Bild)

Prof.Dr.D.Reichardt

Studienarbeiten 2004/2005

Startseite
Vorlesungen
Grundstudium
Hauptstudium
Sonderveranstaltungen
Studien- und Diplomarbeiten
Diplomarbeit
Studienarbeit
Themen 2004/2005
Themen 2005/2006
Themen 2006/2007
Themen 2007/2008
Themen 2008/2009
Themen 2009/2010
Themen 2010/2011
Themen 2011/2012
Themen 2012/2013
Themen 2013/2014
AIBO Experimente
Sonstiges/Aktuelles
DHBW Radsport Team
Robotik AG
Zur Person
Lebenslauf
Publikationen
private Webseite
Forschung
emotion & computing


Studienarbeitsthemen - Übersicht

Die hier aufgeführten Studienarbeitsthemen sind im Studienjahr 2004/2005 vergeben worden und laufen zur Zeit.
Es werden insgesamt 8 Studienarbeitsthemen angeboten.Je nach Angaben können diese alleine oder mit mehreren Personen bearbeitet werden.

Nr.Titel
1Entwurf und Implementierung einer sprachbasierten Emotionserkennungssoftware
2Erkennung der menschlichen Mimik aus digitalen Fotografien mittels Bildverarbeitung
3Gesichtsdetektion und Bestimmung von ROIs in Digitalbildern
4Entwicklung und Training eines Neuronalen Netzes zur Erkennung der Emotion in Gesichtern
5Agentenbasierte Simulation eines Autobahnauffahrtszenarios
6Entwurf und Implementierung einer Agentensimulation mit JADE
7Entwurf und Implementierung eines Stundenplangenerators für die Berufsakademie
8Gestikanalyse mit BlueWandII


Beschreibung der Studienarbeiten


 


Arbeitsbild Entwurf und Implementierung einer sprachbasierten Emotionserkennungssoftware
Beschreibung:
Märchen und Nachrichten werden mit unterschiedlicher Stimme und Betonung gelesen. Auch ohne den Inhalt zu verstehen sind wir in der Lage, die Emotionen eines Menschen aus dessen Stimme zu erkennen. Zumindest ist dies tendentiell möglich. In dieser Studienarbeit soll eine Software entworfen werden, welche eine Audiodatei analysiert und einige für die Klassifikation wichtige Eigenschaften (Features) aus Stimmen extrahiert. Diese Information soll später zusammen mit Mimikerkennung zur Emotionsklassifikation eingesetzt werden. Eine Anwendungsidee: Wenn Sie einen Vortrag einüben könnte das System Ihnen Feedback über Ihre Wirkung beim Zuhörer geben. Optional wird dies auch während der Aufnahme der Stimme in Echtzeit realisiert.
Empfohlene Kenntnisse:
C/C++ (Java), (Medientechnik)
Anzahl Studierende (max.):
2
[zurück]



Arbeitsbild Erkennung der menschlichen Mimik aus digitalen Fotografien mittels Bildverarbeitung
Beschreibung:
In einer vorangegangenen Studienarbeit wurde ein Framework zur Mimikerkennung erstellt. Dieses soll als Grundlage für die weitere Erstellung und Integration von Feature-Klassifikatoren (Mund-, Nasen-, Augenstellung etc.) sein. Darüber hinaus soll ein existierender Algorithmus zur Emotionserkennung in das Framework integriert werden.
Empfohlene Kenntnisse:
Java, (Bildverarbeitung)
Anzahl Studierende (max.):
2
[zurück]



Arbeitsbild Gesichtsdetektion und Bestimmung von ROIs in Digitalbildern
Beschreibung:
In einer vorangegangenen Studienarbeit wurde ein Framework zur Mimikerkennung erstellt. Die ersten beiden Schritte wurden jedoch manuell durchgeführt und sollen nun automatisiert werden. Dazu muss in einem Digitalbild zunächst ein Kopf erkannt werden. Anschließend sind Suchfenster (ROIs - Regions of Interest) im Gesicht zu platzieren, so daß diese genau die Augen, Augenbrauen, Nase, Mund etc. umgeben. Diese Suchfenster werden später von weiteren Modulen des Mimikerkenners analysiert. Das Ergebnis ist in das bestehende Framework zu integrieren.
Empfohlene Kenntnisse:
Java, (Bildverarbeitung)
Anzahl Studierende (max.):
2
[zurück]



Arbeitsbild Entwicklung und Training eines Neuronalen Netzes zur Erkennung der Emotion in Gesichtern
Beschreibung:
In einer vorangegangenen Studienarbeit wurde ein Framework zur Mimikerkennung erstellt. Dieses soll als Grundlage für die Emotionsklassifikation mittels neuronaler Netze dienen. Teil der Arbeit ist die Einarbeitung in Backpropagation-Netze und die Anwendung auf Gesichtsfeatures. Ein Trainingsdatensatz (Gesichtsausdrücke) muß erstellt werden. Abschließend wird die Klassifikation mit einem Testdatensatz verifiziert.
Empfohlene Kenntnisse:
Java, Interesse an Neuronalen Netzen
Anzahl Studierende (max.):
2
[zurück]



Arbeitsbild Agentenbasierte Simulation eines Autobahnauffahrtszenarios
Beschreibung:
In einem Autobahnauffahrtszenario werden mehrere Fahrzeuge (Agenten) simuliert, die sich aufgrund eines Verhaltensprogramms bewegen. Die Verhaltensprogramme sollen so parametriert sein, daß diese Parameter als Eingangsdaten für einen genetischen Algorithmus genutzt werden können. Ziel ist es, durch genetische Algorithmen geeignete Strategien für die Fahrzeuge zu finden. Diese Arbeit soll erste Ansätze dazu ermöglichen. Sie umfaßt den Entwurf und die Implementierung eines Prototypen.
Empfohlene Kenntnisse:
Java oder C/C++, (Multiagentensysteme/Genetische Algorithmen)
Anzahl Studierende (max.):
2-4 (Thema kann in Simulation und Visualisierung unterteilt werden)
[zurück]



Arbeitsbild Entwurf und Implementierung einer Agentensimulation mit JADE
Beschreibung:
Die JADE - Entwicklungsplattform (Java Agent Development Framework) für Agentensysteme soll für ein Beispielsystem eingesetzt werden. Dieses Beispiel soll später im Lehrbetrieb verwendet werden. JADE ermöglicht es mobile Agenten zu programmieren, diese kommunizieren zu lassen und sich zwischen verschiedenen Rechnern zu bewegen. Mögliche Umsetzungsbeispiele sind der "Fungus Eater" und die "Wolfpack"-Simulation (existiert bereits in C) der Vorlesung "Moderne Methoden der Informatik". Die Programmiersprache ist JAVA.
Empfohlene Kenntnisse:
Java, (Multiagentensysteme)
Anzahl Studierende (max.):
2-4 (bei unterschiedlichen Anwendungen teilbar)
[zurück]



Arbeitsbild Entwurf und Implementierung eines Stundenplangenerators für die Berufsakademie
Beschreibung:
Zu Anfang des Semesters ergibt sich immer die Aufgabe, jedem Kurs seine Dozenten zuzuordnen und jeder Vorlesung die Zeiträume. Dabei sind verschiedene Randbedingungen zu berücksichtigen (Dozent A kann nur Montags, Pausen, Feiertage etc.). Die Aufgabe ist es ein Stundenplanungssystem zu entwerfen und prototypisch umzusetzen.
Empfohlene Kenntnisse:
Java oder C/C++, (ggf. webbasiert PHP/Perl)
Anzahl Studierende (max.):
2
[zurück]



Arbeitsbild Gestikanalyse mit BlueWandII
Beschreibung:
Rosalind Picards Idee des 'Affective Mirror' wird aufgegriffen um einen automatischen Helfer bei der Vorbereitung von Vorträgen zu konzipieren. In einem Vortrag geht es u.a. um Gestik, Mimik, Stimme etc. Aufgabe dieser Studienarbeit ist es, mit Hilfe eines Beschleunigungssensors (BlueWand) Armbewegungen zu analysieren um später eine Klassifikation von Gesten zu ermöglichen.
Empfohlene Kenntnisse:
Java oder C/C++
Anzahl Studierende (max.):
2
[zurück]