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Ohl, Stephan; Willert, Volker; Staadt, Oliver

Latency in Distributed Acquisition and Rendering for Telepresence Systems

2015

IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Telepresence systems use 3D techniques to create a more natural human-centered communication over long distances. This work concentrates on the analysis of latency in telepresence systems where acquisition and rendering are distributed. Keeping latency low is important to immerse users in the virtual environment. To better understand latency problems and to identify the source of such latency, we focus on the decomposition of system latency into sub-latencies. We contribute a model of latency and show how it can be used to estimate latencies in a complex telepresence dataflow network. To compare the estimates with real latencies in our prototype, we modify two common latency measurement methods. This presented methodology enables the developer to optimize the design, find implementation issues and gain deeper knowledge about specific sources of latency.

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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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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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Ohl, Stephan; Blech, Michael [Betreuer]

Klassifikation und Merkmalsselektion mikroskopischer Objekte

2007

Rostock, Univ., Diplomarbeit, 2007

Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der automatischen Klassifizierung mikroskopischer Objekte. Der Ansatz folgt der klassischen Computer Vision Pipeline. Zunächst werden die Objekte mit Hilfe der Bildverarbeitung vom Hintergrund getrennt. Darauf folgend wird für jedes Objekt eine Reihe von Merkmalen bestimmt. Schließlich wird anhand von Beispielobjekten, deren Einordnung bekannt ist, mit einem Lernverfahren ein Klassifikator trainiert. Im speziellen Anwendungsfall wird untersucht, ob es möglich ist, mit Hilfe von formbasierten Merkmalen verschiedene Zooplanktonarten voneinander zu unterscheiden. Dazu wird zunächst eine bestehende Bildverarbeitungspipeline weiterentwickelt und für große Datenmengen optimiert. Im Anschluss daran werden verschiedene konturbasierte Merkmale vorgestellt. Daraufhin wird eine Auswahl an aktuelle Lernverfahren und Merkmalsselektionsverfahren beschrieben, die in vielen Anwendungsgebieten gute Ergebnisse liefern. Die Leistungen der Lernverfahren werden anhand eines realen Datensatzes miteinander verglichen und es wird die Auswirkung einer Merkmalsselektion untersucht. Am Ende der Arbeit wird die praktische Umsetzung des entwickelten Konzeptes beschrieben.

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Ohl, Stephan; Aehnelt, Mario [Betreuer]

Visualisierungstechnik für Topic Maps

2006

Rostock, Univ., Studienarbeit, 2006

In dieser Arbeit werden mögliche Visualisierungstechniken für Topic Maps vorgeschlagen. Zunächst werden Ansätze zur Überführung von Topic Maps in einen mathematische Graphen auf ihre Vor- und Nachteil hin untersucht. Um diesen Graphen, der sehr groß werden kann, weiter zu struktieren, werden zwei Clusteringansätze vorgestellt. Diese berücksichtigen zum einen die Eigenheiten von Topic Maps und legen zum anderen besonderen Wert auf ein nachvollziehbares Clustering. Zur eigentlichen Darstellung des Graphen werden verschiedene Methoden der Graphvisualisierung vorgestellt und ihre Vor- und Nachteile werden abgeschätzt. Als besonders geeignete Methode wird das hierarische Layout genauer beschrieben. Die Arbeit schließt mit dem Vorstellen der Ergebnisse einer prototypischen Implementierung dieses Ansatzes.