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Schulz, Jan; Möller, Klas Ove; Bracher, Astrid; Hieronymi, Martin; Cisewski, Boris; Zielinski, Olver; Voss, Daniela; Gutzeit, Enrico; Dolereit, Tim; Niedzwiedz, Gern; Kohlberg, Gesche; Schories, Dirk; Kiko, Rainer; Körtzinger, Arne; Falldorf, Claas; Fischer, Philipp; Nowald, Nicolas; Beisiegel, Kolja; Martinez-Arbizu, Pedro; Rüssmeier, Nick; Röttgers, Rüdiger; Büdenbender, Jan; Jordt-Sedlazeck, Anne; Koch, Reinhard; Riebesell, Ulf; Hvitfeldt Iversen, Morten; Köser, Kevin; Kwasnitschka, Tom; Wellhausen, Jens; Thoma, Christoph; Barz, Christina; Rohde, Sven; Nattkemper, Tim W.; Schoening, Timm; Peeters, Frank; Hofmann, Hilmar; Busch, Julia A.; Hircher, Hans-Jürgen; Niehoff, Barbara; Hildebrandt, Nicole; Stohr, Erik; Winter, Christian; Herbst, Gabriel; Konrad, Christian; Schmidt, Mark; Linke, Peter; Brey, Thomas; Bange, Hermann W.; Nolle, Lars; Krägefsky, Sören; Gröger, Joachim; Sauter, Eberhard; Schulz, Miriam; Müller, Jens; Rehder, Gregor; Stepputtis, Daniel; Beszteri, Bank; Kloster, Michael; Kauer, Gerhard; Göritz, Anna; Gege, Peter; Lukas, Uwe von; Bathmann, Ulrich

Aquatische Optische Technologien in Deutschland

2015

Meereswissenschaftliche Berichte, 97

Optische Technologien und Verfahren sind sowohl in der limnischen als auch marinen Forschung Deutschlands über alle Bereiche und Skalen etabliert und entwickeln sich rasant weiter. Die Arbeitsgruppe ,Aquatische Optische Technologien" (AOT) will Forschern und Anwendern eine Plattform bieten, die Wissenstransfer fördert, der nationalen Entwicklergemeinschaft ein synergistisches Umfeld eröffnet und die internationale Sichtbarkeit der deutschen Aktivitäten in diesem Forschungsfeld erhöht. Diese Zusammenfassung dokumentiert erstmalig die AOT-Verfahren und -Technologien, die von nationalen Forschungsinstitutionen eingesetzt werden. Wir erwarten, dass die Dokumentation einen Trend in Richtung institutsübergreifender Harmonisierung initiiert. Dies wird die Etablierung offener Standards, eine Verbesserung im Zugang zu Dokumentationen und gegenseitige technischer Hilfestellung bei (System-) Integrationen ermöglichen. Effizienz und Leistungsfähigkeit der AOT-Entwicklung und Anwendung auf nationaler Ebene werden von diesen Bestrebungen profitieren. Weitere Arbeitsgruppen und Entwickler werden ausdrücklich ermutigt, Kontakt aufzunehmen, um in einer späteren Auflage berücksichtigt zu werden.

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Gutzeit, Enrico; Urban, Bodo [Referent]; Koch, Reinhard [Referent]; Kuijper, Arjan [Referent]

Automatische bildbasierte Segmentierung organischer Objekte einer gleichartigen Gruppe

2015

Rostock, Univ., Diss., 2014

Diese Arbeit adressiert die automatische Segmentierung von organo-Gruppen, Gruppen gleichartiger organischer Objekte. Der Fokus wird auf das ähnlich schwere Problem der Stammschnittflächensegmentierung gelegt. Die Segmentierung von multiplen Objekten auf unbekanntem Hintergrund in Einzelbildern ist ein schweres und ungelöstes Problem. Es existieren einige spezielle Ansätze für spezifische Objekte, wie Tomaten, Äpfel oder Fische. Dennoch existiert keine robuste und automatische Methode für Stammschnittflächen oder ein allgemeingültiger Ansatz für organo-Gruppen. Die Segmentierung einer organo-Gruppe ermöglicht Anwendungen zur automatischen Vermessung, Inspektion oder Sortierung. In dieser Arbeit werden, ausgehend vom Problem der Stammschnittflächen, drei Konzepte zur automatischen Segmentierung entwickelt und quantitativ evaluiert. Die Konzepte bauen aufeinander auf und ermöglichen die automatische Segmentierung von Schnittholz oder Stammschnittflächen in Bildern mit unbekanntem Hintergrund. Ausgehend von den Konzepten wird eine allgemeinere Lösung für organo-Gruppen entwickelt und am Beispiel von Plattfischen, Kartoffeln und Äpfeln evaluiert. In den einzelnen Evaluierungen der Konzepte werden gute bis sehr gute Ergebnisse erreicht. Die Ergebnisse sind in ein praxistaugliches System zur Vermessung von Holzpoltern eingeflossen. Die Evaluierung des Systems zeigt, dass die Konzepte zur Anwendung geeignet sind, wenn gewisse Rahmenbedingungen eingehalten werden.

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Gutzeit, Enrico; Radolko, Martin; Lukas, Uwe von; Kuijper, Arjan

Optimization-based Automatic Segmentation of Organic Objects of Similar Types

2015

VISAPP 2015 - Volume I

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) <10, 2015, Berlin, Germany>

For the segmentation of multiple objects on unknown background in images, some approaches for specific objects exist. However, no approach is general enough to segment an arbitrary group of organic objects of similar type, like wood logs, apples, or tomatoes. Each approach contains restrictions in the object shape, texture, color or in the image background. Many methods are based on probabilistic inference on Markov Random Fields - summarized in this work as optimization based segmentation. In this paper, we address the automatic segmentation of organic objects of similar types by using optimization based methods. Based on the result of object detection, a fore- and background model is created enabling an automatic segmentation of images. Our novel and more general approach for organic objects is a first and important step in a measuring or inspection system. We evaluate and compare our approaches on images with different organic objects on very different backgrounds, which vary in color and texture. We show that the results are very accurate.

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Radolko, Martin; Farhadifard, Fahimeh; Gutzeit, Enrico; Lukas, Uwe von

Real Time Video Segmentation Optimization with a Modified Normalized Cut

2015

ISPA 2015

International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA) <9, 2015, Zagreb, Croatia>

The low-level task of foreground-background segregation is an important foundation for many high-level computer vision tasks and has been intensively researched in the past. Nonetheless, unregulated environments usually impose challenging problems and often particular difficulties arise from real time requirements. In this paper we propose a new energy function to evaluate the spatial relations in a segmentation. It is based on the Normalized Cut but adapted these principles to the usage of videos instead of single images. This makes it possible to get a comparable spatial-accuracy as in state of the art approaches (e.g. Markov Random Fields). However, the optimized hierarchical local minimization process for our energy function is at least two orders of magnitude faster. In combination with an efficient Background Subtraction this results in an accurate real time video segmentation algorithm even for high definition videos.

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Radolko, Martin; Gutzeit, Enrico

Video Segmentation via a Gaussian Switch Background Model and Higher Order Markov Random Fields

2015

VISAPP 2015 - Volume I

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) <10, 2015, Berlin, Germany>

Foreground-background segmentation in videos is an important low-level task needed for many different applications in computer vision. Therefore, a great variety of different algorithms have been proposed to deal with this problem, however none can deliver satisfactory results in all circumstances. Our approach combines an efficient novel Background Substraction algorithm with a higher order Markov Random Field (MRF) which can model the spatial relations between the pixels of an image far better than a simple pairwise MRF used in most of the state of the art methods. Afterwards, a runtime optimized Belief Propagation algorithm is used to compute an enhanced segmentation based on this model. Lastly, a local between Class Variance method is combined with this to enrich the data from the Background Substraction. To evaluate the results the difficult Wallflower data set is used.

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Gutzeit, Enrico; Kloß, Enrico; Schröder, Andreas

3D-Registrierung zum Soll-Ist-Vergleich auf Basis unterschiedlicher Geometriedateiformate

2014

3D-NordOst 2014

Anwendungsbezogener Workshop zur Erfassung, Modellierung, Verarbeitung und Auswertung von 3D-Daten (3D-NordOst) <17, 2014, Berlin, Germany>

Der Soll-Ist-Vergleich ist eine notwendige Maßnahme zur Sicherung der Qualität gefertigter Bauteile. Zur Automatisierung des Soll-Ist-Vergleiches sind eine einheitliche Repräsentation der Geometrie und eine robuste 3D-Registrierung notwendig. In diesem Beitrag wird eine Methode zur 3D-Registrierung auf Basis verschiedener Geometriedateiformate großer technischer Objekte vorgestellt. Ausgehend von einem Laserscan (Ist-Modell) und einem CAD-Format (Soll-Modell) wird eine einheitliche Dreiecksrepräsentation generiert. Anhand der einheitlichen Repräsentation, dem weitverbreiteten STL-Format, wird eine dreistufige 3D-Registrierung vorgenommen. In der ersten Stufe werden aus den Dreiecken geeignete Punkte generiert. In der zweiten Stufe werden die Punktwolken anhand von lokalen Merkmalen grob vorregistriert und in der letzten und dritten Stufe diese genau aufeinander registriert. Durch die Anbindung der Funktionalität an eine CAD/CAM Software, wie bspw. DCAM, ergeben sich eine einfach handhabbare 3D-Registrierung und eine Basis für einen anschließenden Soll-Ist-Vergleich.

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Gutzeit, Enrico; Scheel, Christian; Dolereit, Tim; Rust, Matthias

Contour Based Split and Merge Segmentation and Pre-classification of Zooplankton in Very Large Images

2014

VISAPP 2014 - Volume I

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) <9, 2014, Lisbon, Portugal>

Zooplankton is an important component in the water ecosystem and food chain. To understand the influence of zooplankton on the ecosystem a data collection is necessary. In research the automatic image based recognition of zooplankton is of growing interest. Several systems have been developed for zooplankton recognition on low resolution images. For large images approaches are seldom. Images of this size easily exceed the main memory of standard computers. Our novel automatic segmentation approach is able to handle these large images. We developed a contour based Split & Merge approach for segmentation and, to reduce the nonzooplankton segments, combine it with a pre-classification of the segments in reference to their shape. The latter includes a detection of quasi round segments and a novel one for thin segments. Experimental results on several large images show that we are able to handle them satisfactorily.

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Gennies, Maria; Urban, Bodo [Gutachter]; Gutzeit, Enrico [Betreuer]; Zhou, Zhiliang [Betreuer]

Echtzeit-Gesichtsdetektion und -verschleierung in Videos unter praktischen Bedingungen

2014

Magdeburg, Univ., Diplomarbeit, 2014

Die Detektion und Verschleierung von Gesichtern in Videoströmen verschiedener Kameras aus Innen- und Außengeländebereichen stellt eine besondere Herausforderung dar. In der vorliegenden Arbeit werden die theoretischen Grundlagen dieser Fragestellung näher betrachtet, ein umfassendes Konzept zur automatischen Gesichtsdetektion und -verschleierung unter den gegebenen praktischen Bedingungen entwickelt sowie die Umsetzung und Resultate der grundlegenden Systemarchitektur erläutert. Das vorgestellte prototypische System besteht aus einer Kombination von Bildvorverarbeitungsmethoden, der fensterbasierten Merkmalsextraktion mit Haar-like Features, der Lernkomponente AdaBoost, einem farbbasierten Tracking mit dem CAMShift-Algorithmus sowie einer Verschleierung. Weiterhin werden Alternativmethoden, Erweiterungen und Optimierungsmöglichkeiten zur Steigerung der Robustheit und Echtzeitfähigkeit des Systems vorgestellt.

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Krause, Tom; Lukas, Uwe von [1. Gutachter]; Vahl, Matthias [Betreuer]; Gutzeit, Enrico [Betreuer]

Ereignisdetektion in Bildfolgen

2014

Rostock, Univ., Diplomarbeit, 2014

Diese Diplomarbeit behandelt die Ereigniserkennung in Bildfolgen. Dabei soll der Anwendungsfall "Ereignisdetektion in an Bord von Fischereifahrzeugen aufgenommenen Überwachungsvideos" adressiert werden. Nach einem Überblick über die Grundlagen werden Konzeption und Umsetzung eines Systems erläutert, welches die Ereigniserkennung erleichtern soll. Bedingt durch den Anwendungsfall wird dabei vermehrt auf die Erkennung von Meerwasser eingegangen, welches einen wichtigen Kontext für viele Ereignisse da stellt.

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Hänler, Anna; Gutzeit, Enrico; Mertins, Alfred

Evaluation of Methods for Automatic Fish Segmentation

2014

Student Conference on Medical Engineering Science 2014. Proceedings

Student Conference on Medical Engineering Science <3, 2014, Lübeck, Germany>

Bycatch in the fishery endangers whole ecological systems in worldwide waters. By identifying and counting the marine animals of the bycatch, fishing techniques could be improved which would reduce the bycatch in turn. To ensure good identification, an excellent segmentation of the fish in photos taken from the bycatch is important. Six different segmentation methods are tested, which are Otsu's method, the Watershed algorithm, Region Growing, K-Means, K-Means distance probability and Gaussian Mixture Models (GMM) distance probability, with the two latter ones calculating probabilities for each pixel of an image for belonging to the fore- or the background. The methods are compared with the F-Measurement, the harmonic mean of precision and recall, to evaluate their accuracy. The result of this work will show that the best method for the seven tested fish species is the automatic K-Means algorithm, which is easy to use in practice.

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Aehnelt, Mario; Gutzeit, Enrico; Urban, Bodo

Using Activity Recognition for the Tracking of Assembly Processes: Challenges and Requirements

2014

WOAR 2014

Workshop on Sensor-Based Activity Recognition (WOAR) <1, 2014, Rostock, Germany>

Activity recognition helps to improve the quality of assistance applications by enabling adaptive and purposeful user support. However, industrial applications require a far more robust recognition in order to ensure process reliable operations. The paper highlights specific challenges and requirements with respect to activity recognition from the perspective of assembly workplaces in manufacturing. A task-oriented assembly model is used to derive human activities based on sensorial observations of work equipment and material.

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Kiehl, Sven; Urban, Bodo [1. Gutachter]; Ruth, Thomas [Betreuer]; Gutzeit, Enrico [Betreuer]

Automatische Datenextraktion aus Konstruktionszeichnungen in Enterprise Search-Systemen zur Verbesserung ihrer Durchsuchbarkeit

2013

Rostock, Univ., Master Thesis, 2013

Die vorliegende Arbeit stellt Methoden zur Informationsextraktion aus eingescannten Konstruktionszeichnungen vor. Deren Ziel ist es, aus diesen sinnvolle Metadaten zu entnehmen und dadurch die Durchsuchbarkeit bzw. Wiederauffindbarkeit dieser Dokumente in Enterprise Search-Systemen zu verbessern. Die gesuchten Informationen sind hauptsächlich im Schriftfeld der Zeichnung vorhanden. Bestehende Ansätze verwenden meist musterbasierte Erkennungsmethoden, deren großer Nachteil daran besteht, dass die Erzeugung geeigneter Muster einen hohen manuellen Arbeitsaufwand bedeutet. Ein Strukturbasierter Ansatz mit Hilfe von Bildverarbeitungs-Algorithmen der Open Source-Bibliothek OpenCV wird konzipiert und innerhalb eines Geschäftsprozesses in BPMN 2.0-Notation integriert. Weitere notwendige Teilschritte zur Extraktion der Metadaten auf einer Konstruktionszeichnung werden zusammen mit der Bildverarbeitung in der Process Engine von camunda BPM ausgeführt. Erste Tests innerhalb des Prototyps zeigen das Potential dieses Konzepts. Es werden weitere Vorschläge für Anpassungen und Erweiterungen des Metadaten-Extraktions-Prozesses erläutert, die aufgetretene Probleme einschränken oder beseitigen können.

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Fricke, Andreas; Urban, Bodo [Gutachter]; Gutzeit, Enrico [Betreuer]

Automatische Segmentierung und Vermessung von Muscheln auf Einzelbildern

2013

Rostock, Univ., Diplomarbeit, 2013

Die Beschreibung von Veränderungen mariner Ökosysteme spielt im Rahmen von Umweltverträglichkeitsstudien oder staatlichen Monitoring-Aufgaben eine wichtige Rolle. Solche Veränderungen können u. a. an Zeiger- bzw. langlebigen Arten wie Muscheln über die Beschreibung ihrer Populationsentwicklung abgelesen werden. Bei Muscheln lässt sich diese über die Längenhäufigkeitsverteilung berechnen. Die Vermessung der Muschellängen einer Probe erfolgt dabei zumeist von Hand und ist sehr zeitaufwändig und entsprechend teuer. Es können so nur relativ kleine Proben vermessen werden. Ziel dieser Arbeit ist es, ein flexibles und erweiterbares System zu entwickeln, welches mit Methoden der Bildverarbeitung die automatische Vermessung von Muschelproben mit hoher Genauigkeit ermöglicht. Ausgehend von Muscheln der Art Mytilus edulis wurden verschiedene Segmentierungsverfahren untersucht und ein schnelles Verfahren entwickelt, welches freiliegende Muscheln mit einer mittleren Abweichung von 0,7453 mm (dies entspricht einer Messgenauigkeit von 98%) vermessen kann. Das entwickelte System ist grundsätzlich auch für die Vermessung anderer Arten geeignet und lässt sich einfach an neue Anforderungen anpassen.

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Gutzeit, Enrico; Lukas, Uwe von

Methodik zur Segmentierung organischer Objekte einer gleichartigen Gruppe in Farbbildern

2013

19. Workshop Farbbildverarbeitung

Workshop Farbbildverarbeitung <19, 2013, Berlin, Germany>

Die Segmentierung ist ein breites Forschungsfeld mit einer Vielzahl an Methoden. Viele Methoden der Segmentierung ermöglichen eine Segmentierung von Objekten. Allerdings müssen i.d.R. zur robusten Segmentierung gewisse Rahmenbedingungen in der Bildaufnahme eingehalten werden, wie bspw. ein homogener Hintergrund und eine gleichmäßige Ausleuchtung. In diesem Beitrag wird eine Methodik erarbeitet zur automatischen Segmentierung von organischen Objekten einer gleichartigen Gruppe, wie Äpfel und Fische. Die Methodik ermöglicht verschiedene Anwendungen, benötigt wenige Restriktionen in der Bildaufnahme und extrahiert pro Bild die benötigten Informationen zur Segmentierung. Die Grundannahme ist, dass sich pro Bild gleichartige organische Objekte ähnlich sind. Hingegen in verschiedenen Bildern die Objekte unterschiedlich sind infolge der variierenden Beleuchtungseinflüsse. Die Methodik wird diskutiert, die einzelnen Schritte aufgezeigt und erste Ergebnisse präsentiert.

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Foese, Britt; Gutzeit, Enrico; Müller, Martin; Voskamp, Jörg

AFoRS-Automatisierter Fotogrammetrischer Rohholz-Vermessungs-Service

2012

Informationstechnologie für eine nachhaltige Landbewirtschaftung

GIL-Jahrestagung <32, 2012, Weihenstephan>

AFoRS verkörpert einen Online-Service inklusive mobiler Endgeräte für den optimierten Datenaustausch entlang der Holzbereitstellungskette. Kernkomponenten von AFoRS sind eine Applikation für mobile Endgeräte zur Datenerfassung und -übertragung, die EIP Serviceplattform und ein Bildverarbeitungsframework zur automatisierten fotogrammetrischen Berechnung des Raumvolumens, der Festmeter, der Stammanzahl sowie der Stärkeklassen- verteilung von Rohholzpoltern.

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Gutzeit, Enrico; Voskamp, Jörg

Automatic Segmentation of Wood Logs by Combining Detection and Segmentation

2012

Advances in Visual Computing. 8th International Symposium, ISVC 2012

International Symposium on Visual Computing (ISVC) <8, 2012, Rethymnon, Crete, Greece>

The segmentation of cut surfaces from a stack of wood logs is a challenging task and leads to many problems. Wood logs theoretically have a certain shape and color, which is the main reason to apply object detection methods. But in real world images there are many disturbing factors, such as defects, dirt or non-elliptical logs. In this paper we mainly address the problem of wood and wood log segmentation by combining object detection with a graph-cut segmentation. We introduce an iterative segmentation procedure, which detects the stack of wood, segments foreground and background, and separates the logs. Our novel approach works fully automatically and has no restrictions on the image acquisition other than well visible log cut surfaces. All three steps of our approach are novel and could be applied on similar problems. We implemented and evaluated different methods and show that of these approaches, our methods leads to the best results.

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Reinke, Stefan; Gutzeit, Enrico; Mesing, Benjamin; Vahl, Matthias

Tracking Technical Objects in Outdoor Environment Based on CAD Models

2012

Advances in Visual Computing. 8th International Symposium, ISVC 2012

International Symposium on Visual Computing (ISVC) <8, 2012, Rethymnon, Crete, Greece>

Tracking objects under difficult conditions is a challenging topic in many real life and outdoor applications. In particular persistent occlusion of large parts of the model, difficult lighting conditions, and a noisy background result in a failure of many available algorithms. To overcome these difficult problems we significantly extend the existing RAPiD approach, in particular by putting sample control points at random intervals, and providing the possibility for fix points. We show how to automatically extract an edge model that is suitable for tracking from CAD models. The benefit of our approach is presented by means of a real life outdoor application scenario suffering from the mentioned bad conditions. We obtain relative translation and rotation errors that are only moderately higher than those in less challenging setups.

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Gutzeit, Enrico; Ohl, Stephan; Voskamp, Jörg; Kuijper, Arjan; Urban, Bodo

Automatic Wood Log Segmentation Using Graph Cuts

2011

Computer Vision, Imaging and Computer Graphics. Theory and Applications

International Joint Conference on Computer Vision and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP) <5, 2010, Angers, France>

Segmenting foreground from background automatically is an active field of research. The graph cut approach is one of the promising methods to solve this problem. This approach requires that the weights of the graph are chosen optimally in order to obtain a good segmentation. We address this challenge focusing on the automatic segmentation of wood log images. We present a novel method based on density estimation to obtain information about both foreground and background. With this information the weights in the graph cut method can be set automatically. In order to validate our results, we use four different methods to set these weights. We show that of these approaches, our new method obtains the best results.

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Peckhaus, Martin; Vahl, Matthias [Betreuer]; Gutzeit, Enrico [Betreuer]

Erkennen repetitiver Strukturen aus entzerrten Fassadenaufnahmen

2011

Mainz, JGU, Bachelorarbeit, 2011

Diese Bachelorarbeit behandelt die Erkennung wiederkehrender Strukturelemente in entzerrten Fassadenaufnahmen. Dem Überblick über die Grundlagen der Strukturerkennung folgt die Erläuterung zur Konzeption und Umsetzung des Systems zur Strukturerkennung. Dabei greift das System hauptsächlich auf Erkenntnisse der Symmetrieerkennung zurück, um Strukturen erkennen zu können. Weiterhin werden Überleitungen zur Regelmäßigkeitserkennungen gebildet. Abschließend werden Testresultate vorgestellt und es wird gezeigt, dass Symmetrieerkennung ein Grundstein zur Strukturerkennung sind kann.

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Gutzeit, Enrico; Vahl, Matthias; Zhou, Zhiliang; Lukas, Uwe von

Skin Cluster Tracking and Verification for Hand Gesture Recognition

2011

ISPA 2011

International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA) <7, 2011, Dubrovnik, Croatia>

Device free communication is getting more and more popular. A comfortable and easy way to accomplish this is interaction with hand gestures. A very good gesture recognition system is required in order to avoid frustration among users. The major challenge in hand gesture recognition lies in an accurate segmentation of the hand. The accurate segmentation of skin colored body parts is an active field of research, and much research has been done to solve this segmentation problem with skin models or skin classification rules. In this paper we address hand segmentation and introduce a novel approach based on the extraction, tracking and verification of skin clusters in color space during runtime. An evaluation shows, that our approach performs significantly better than other approaches used for comparison.

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Gutzeit, Enrico; Vahl, Matthias; Woitzel, Egmont

Erkennung von Handgesten und Kopforientierung in einem generellen 3D-Tracking-Framework

2010

Go-3D 2010: Go for Innovations

Go-3D <2, 2010, Rostock, Germany>

In diesem Artikel beschreiben wir das Konzept für unser binokulares System zur Erkennung von Handgesten und Kopforientierung und -position (Kopf-Pose) zur Interaktion mit beliebigen Anwendungen. Einzeln betrachtet gibt es eine Fülle von Lösungen für die Erkennung von Handgesten bzw. der Kopf-Pose, aber nicht für Beides gemeinsam. Das Problem wird in diesem Artikel adressiert und eine konzeptuelle Lösung basierend auf einem Tracking in einem generischem Weltmodel und einer adaptiven Hautsegmentierung vorgestellt. Das Konzept entstand im Kontext des Projektes REMUS.

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Büschel, Wolfgang; Gutzeit, Enrico [Betreuer]; Vahl, Matthias [Betreuer]

Gestenklassifikation mittels maschinellen Lernens auf vorverarbeiteten Videoströmen

2010

Magdeburg, Univ., Bachelor Thesis, 2010

Diese Bachelorarbeit behandelt die Klassifikation statischer und dynamischer Handgesten mittels Methoden des maschinellen Lernens. Nach einem Überblick über die Grundlagen der Gestenerkennung werden Konzeption und Umsetzung eines Systems zur Handgestenerkennung erläutert. Das vorgestellte System nutzt dabei einen bekannten Hintergrund mit Markern für die Hand-Detektion und basiert auf der Klassifikation statischer Gesten durch Support Vector Machines und die Modellierung dynamischer Gesten als endliche Automaten. Weiterhin werden Erweiterungen in den Bereichen der Handerkennung und -verfolgung vorgestellt, die dazu dienen das System auf unbekannte Hintergründe anwenden zu können. Testresultate für beide Systeme werden vorgestellt und es wird gezeigt, dass die Erkennung von Handgesten mit den verwendeten Methoden möglich ist.

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Gutzeit, Enrico; Ohl, Stephan; Kuijper, Arjan; Voskamp, Jörg; Urban, Bodo

Setting Graph Cut Weights for Automatic Foreground Extraction in Wood Log Images

2010

VISIGRAPP 2010. Proceedings

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) <5, 2010, Angers, France>

The automatic extraction of foreground objects from the background is a well known problem. Much research has been done to solve the foreground/background segmentation with graph cuts. The major challenge is to determine the weights of the graph in order to obtain a good segmentation. In this paper we address this problem with a focus on the automatic segmentation of wood logs. We introduce a new solution to get information about foreground and background. This information is used to set the weights of the graph cut method. We compare four different methods to set these weights and show that the best results are obtained with our novel method, which is based on density estimation.

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Bieber, Gerald; Hoffmeyer, André; Gutzeit, Enrico; Peter, Christian; Urban, Bodo

Activity Monitoring by Fusion of Optical and Mechanical Tracking Technologies for User Behavior Analysis

2009

Proceedings of the 2nd ACM International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments

ACM International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments (PETRA) <2, 2009, Corfu, Greece>

Patient monitoring by camera surveillance within the private surrounding suffers on privacy issues as well as high requirements on sensor technology and infrastructure. Because of those limitations there is not much knowledge on user activities and behavior in the home environment. In this paper we introduce a novel concept of local activity monitoring using a very slim infrastructure. The required technical environment consists only of a Wi-Fi-Webcam and a mobile phone. With a bi-modal sensor fusion approach we improve the optical activity monitoring by inclusion of electromechanical movement sensors data taken from a mobile phone. The fusion of data from cameras and mobile acceleration sensors allow for a comprehensive, non obtrusive observation of people which can be used for behavior analysis, reactive assistance and support, and natural interfaces especially for the elderly.

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Unger, Andrea; Gutzeit, Enrico; Jeschke, Matthias; Schumann, Heidrun

VioNeS - Visual Support for the Analysis of the Next Sub-volume Method

2009

13th International Conference on Information Visualization. Proceedings

IEEE International Conference on Information Visualization (IV) <13, 2009, Barcelona, Spain>

Computational simulation is an established method to gain insight into cellular processes. As the resulting data sets are usually large and complex, visualization can play a significant role in data analysis. In this paper, we focus on the visualization of simulation output from the next sub-volume method, a spatial simulation algorithm. In addition to the spatial context of the simulation output, its heterogeneous data types, multiple variables, and the temporal context make high demands on the visualization. To cope with these challenging characteristics, we systematically explore possible visualization concepts with respect to these characteristics. From these findings, we derive our specific solution to visualize the data from the next sub-volume method, using a framework of multiple coordinated views that emphasize the spatial context of the data. Combining these views with a highly interactive user interface, the user is able to adapt the visualization to his current analysis goals and explore the data in its complexity.

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Gutzeit, Enrico; Malo, Steffen [Betreuer]

"Der Pfeilstorch" Weiterentwicklung einer 3D-Demo zum Game Based Learning

2007

Das Projekt, der »Pfeilstorch«, startete am 1.10.2006. Die Idee war es, ein Lernspiel über die Zoologische Sammlung Rostock zu entwickeln. Die Sammlung enthält Präparate verschiedener Gattungen. Sie dient hauptsächlich unterstützend zum Studium der Biologie. Auch ist die Sammlung partiell der Öffentlichkeit zugänglich. Das wahrscheinlich populärste Ausstellungsstück ist der sogenannte Pfeilstorch, ein Storch aus dem 18. Jahrhundert, der in Afrika von einem Pfeil getroffen wurde und dennoch bis nach Rostock zurückfliegen konnte. Anhand dieses afrikanischen Pfeils konnte nachgewiesen werden, dass Vögel im Winter in den Süden ziehen. Zur Lösung des Spielaufgaben sollte biologisches Wissen in populärwissenschaftlich aufbereiteter Form dienen.