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Visuelle Perzeption für Mensch-Maschine-Schnittstellen (Vorlesung)

Vorlesung im Wintersemester 2009/10

4 Semesterwochenstunden

Derzeitige Mensch-Maschine Schnittstellen sind immer noch weitgehend "blind" was die Wahrnehmung Ihrer Benutzer betrifft. Sie sind daher weder in der Lage, die natürlichen menschlichen Kommunikationskanäle wie Mimik, Blickrichtung, Gestik, Körpersprache etc. für die Mensch-Maschine Interaktion zu nutzen, noch um ausreichendes Wissen über Ihre Nutzer, deren Zustand und Absichten zu gewinnen. Aktuelle Forschungsarbeiten beschäftigen sich damit dies zu verbessern und bessere Mensch-Maschine Schnittstellen zu entwickeln, welche ihre Benutzer und deren Handlungen wahrnehmen, und die gewonnene Kontextinformation dazu nutzen um angemessen mit den Nutzern zu interagieren.

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Bildverarbeitung für die Mensch-Maschine-Interaktion (Seminar)

Seminar im Wintersemester 2009/10


Derzeitige Mensch-Maschine Schnittstellen sind immer noch weitgehend "blind" was die Wahrnehmung Ihrer Benutzer betrifft. Sie sind daher weder in der Lage, die natürlichen menschlichen Kommunikationskanäle wie Mimik, Blickrichtung, Gestik, Körpersprache etc. für die Mensch-Maschine Interaktion zu nutzen, noch um ausreichendes Wissen über Ihre Nutzer, deren Zustand und Absichten zu gewinnen. Aktuelle Forschungsarbeiten beschäftigen sich damit, dies zu verbessern und neue Mensch-Maschine Schnittstellen zu entwickeln, welche ihre Benutzer und deren Handlungen wahrnehmen, und die gewonnene Kontextinformation dazu verwenden, um angemessen mit den Benutzern zu interagieren.

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Bildverarbeitung für die Mensch-Maschine-Interaktion 2008

Seminar im Wintersemester 2008/09

 

Materialien

29.10.08
Kai Nickel
Einführung
03.12.08
Jan Hendrik Hammer [pdf]
Multi-Cue Tracking [pdf] [pdf]
10.12.08
Alejandro Cabrera Cuevas [pdf] Object Recognition [pdf]
17.12.08
Fang Li [ppt] Video Retrieval [pdf]
21.01.09
Steffen Braun
Object Recognition using Gabor filters [pdf]
28.01.09
Benjamin Bartosch [pdf] Person Tracking in Distributed Camera Networks [pdf]
04.02.09
Thomas Lichtenstein [pdf] Face Identification [pdf] [pdf]

 

 
Inhaltsbasierte Bild- und Videoanalyse (Vorlesung)

(Content-Based Image and Video Retrieval)

Vorlesung im Sommersemester 2009

Termin: Montags 11:30 - 13:00 Uhr
Ort: Raum -101, Informatikgebäude am Fasanengarten (50.34)
Dozenten: R. Stiefelhagen, H. K. Ekenel

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Inhaltsbasierte Bild- und Videoanalyse (Seminar)

Seminar im Sommersemester 2009

Zeit: Mittwochs, 15:45 - 17:15 Uhr
Ort: Raum 201, Informatikgebäude am Fasanengarten (50.34)
Dozenten: H.K. Ekenel, R. Stiefelhagen

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Multimodale Benutzerschnittstellen (Vorlesung)

Vorlesung im Sommersemester 2008

Derzeitige Mensch-Maschine Schnittstellen haben meist keine Wahrnehmung ihrer Benutzer, und sind nicht in der Lage, deren natürliche Kommunikationsmodalitäten, wie Sprache, aber auch Gesichtsausdrücke, Blickrichtung, Zeigegesten, Körpersprache, zu interpretieren. Aktuelle Forschungsarbeiten beschäftigen sich nun damit, multimodale Mensch-Maschine Schnittstellen zu entwickeln, welche ihre Benutzer und ihre natürlichen Kommunikationsmodalitäten wahrnehmen können, um so bessere Benutzerschnittstellen zu ermöglichen. Diese Vorlesung gibt einen Überblick über wichtige Techniken zur Entwicklung wahrnehmender, multimodaler Schnittstellen und stellt einige Anwendungsbeispiele vor.

Webseite: http://isl.ira.uka.de/multimodalCourse/

 
Multimedia Analyse und Retrieval (Seminar 2008)

Seminar im Sommersemester 2008

With the increasing amount of available multimedia data, it has become more and more important to be able to automatically analyze multimedia content and retrieve it according to the user's wishes. There are many technologies involved in such a task. First of all, the content of the multimedia data should be represented in a suitable way to facilitate successful retrieval. This requires the use of audio-visual and text analysis tools to derive descriptions of the multimedia data. Afterwards, the search can be conducted either in a fully automatic way or in an interactive way by adding the user to the decision loop.

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