KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft Proseminar: Anthropomatik: Von

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Proseminar:„Anthropomatik: Von der Theorie zur Anwendung“

2

Ablauf

Formale Randbedingungen

Vorstellung der Themen

Verteilung der Themen

Hinweise zur Ausarbeitung

Hinweise zum Vortrag

Jörg Fischer

3

Formale Anforderungen

Vortrag15 MinutenPowerPoint oder LaTeX (Vorlage auf WWW-Seite)Blockveranstaltung

Schriftliche Ausarbeitung5 Seiten, zweispaltigLaTeX (Vorlage auf WWW-Seite)PDF und LaTeX-Sourcen an Betreuer

Anwesenheitspflicht bei allen Veranstaltungen

Jörg Fischer

4

Ablauf des Seminars

Themenauswahl

Themen an Betreuer gebunden

Recherche

Empfohlene Literatur

Eigenständige Recherche

Ausarbeitung

Vortrag

Jörg Fischer

5

Meilensteine

Themenauswahl (heute)

AusarbeitungVorstellung des Themas undGliederung (Di. 12. November)Erste ausformulierte Fassung (Di. 26. November)Endgültige Fassung (Di. 10. Dezember)

VortragVortragsfolien erste Fassung (Di. 14. Januar)Vortrag Anfang Februar

Jörg Fischer

6

Benotung

50% der Note für die Ausarbeitung

50% der Note für die Präsentation

Leistungspunkte 3

Deadlines sind hart

Plagiate führen zu sofortigem Ausschluss

Jörg Fischer

7

Ablauf






Jörg Fischer

8

Unüberwachtes Lernen: Clustering-Verfahren

Aufgabenstellung

Einarbeitung in das Themengebiet

Erarbeitung und Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile verschiedener Clustering-Verfahren

Betreuer:

Matthias Richter, [email protected]

Proseminar Anthropomatik: Von der Theorie zur Anwendung

ThemenbeschreibungCluster-Verfahren dienen zur Entdeckung von

Strukturen in großen Datenmengen. Sie werden unter anderem eingesetzt um neue, unbekannte Zusammenhänge aufzudecken, Unregelmäßig- keiten in den Daten zu finden sowie zur Daten- komprimierung.

mailto:[email protected]

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Dense Tracking and Mapping (DTAM)

Tasks

Summarize the state-of-art in modern shape-from-motion methods

Understand the critical features of DTAM algorithm

Compare DTAM to other methods based on qualitative/quantitative metrics

Advisor: Dr. Alexey Pak, [email protected]


DescriptionData from a moving camera allow one to determine the scene

geometry and at the same time track the camera motion. Instead of relying on sparse image features, modern algorithms exploit all available pixels and optimize the global quality metric in real time.


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Grenzen der menschlichen Wahrnehmung in der Gesichtswiedererkennung

Aufgabenstellung

Erreichen eines grundsätzlichen Verständnisses über automatisierte Gesichtswiedererkennungsverfahren

Herausarbeiten der Grenzen eines menschlichen Beobachters im Vergleich zur automatisierten Lösung

Betreuer:

Herr Christian Herrmann, [email protected]


ThemenbeschreibungIn der Praxis müssen sich automatisierte

Gesichtswiedererkennungssysteme gegenüber menschlichen Beobachtern behaupten, um ihren Einsatz zu rechtfertigen. Die Kenntnis der Grenzen der menschlichen Leistungsfähigkeit ist daher wichtig. ¿

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Exploration vs. Exploitation in Maschinenlernen und Spieltheorie


ThemenbeschreibungEine zunächst unbekannte Umwelt (Spiel) wird erkundet

(exploration) um das gewonnene Wissen zur Erreichung von Zielen einzusetzen (exploitation). Es stellt sich die Frage, wie viele Ressourcen für die Erkundung gegenüber der Ausnutzung eingesetzt werden sollen.

[1] Osugi, Thomas, Deng Kim, and Stephen Scott. "Balancing exploration and exploitation: A new algorithm for active machine learning." Data Mining, Fifth IEEE International Conference on. IEEE, 2005.[2] Auer, Peter, et al. "Gambling in a rigged casino: The adversarial multi-armed bandit problem." Foundations of Computer Science, 1995. Proceedings., 36th Annual Symposium on. IEEE, 1995.

Zur Optimierung dieses Tradeoffs sollen zwei Ansätze aus dem Maschinenlernen [1] und der algorithmischen Spieltheorie [2] gegenübergestellt werden.

AufgabenstellungEinarbeitung in zwei Ansätze für den Ressourceneinsatz für Erkundung und Ausnutzung einer Umwelt (Spiel)Gegenüberstellung der beiden Ansätze in der Ausarbeitung

BetreuerHerr Julius Pfrommer, [email protected]


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Detektion des Grundprimitivs bei strukturellen Texturen

Aufgabenstellung

Einarbeitung in das Thema

Erarbeitung und Gegenüberstellung der verschiedenen Verfahren zur Primitvdetektion

Betreuer:

Herr Markus Vogelbacher, [email protected]


ThemenbeschreibungTexturen sind zweidimensional ausgeprägte Strukturen,

die eine gewisse deterministische oder statistische Regelmäßigkeit aufweisen. Bei strukturellen Texturen sind dabei ein Elementarmuster/Primitiv und ein festes örtliches Anordnungsschema zu erkennen. Die Detektion des Primitivs stellt einen wesentlichen Bestandteil der Analyse dieses Texturtyps dar.


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Anwendbarkeit von Conceptual Clustering im Bereich der semantischen Wissensmodellierung

Aufgabenstellung

Literaturrecherche zum Thema Conceptual Clustering.Ein Schwerpunkt soll dabei im Bereich COBWEWB [2] liegen

Aufarbeitung und Zusammenfassung der relevanten Literatur

Betreuer:

Dipl.-Inform. Achim Kuwertz, [email protected]


ThemenbeschreibungAm Lehrstuhl IES werden Ansätze entwickelt, um die

semantischen Modellierung einer relevanten Umgebung für kognitive Systeme zu ermöglichen. Dabei spielen Konzepte eine wichtige Rolle. Diese repräsentieren Klassen von relevanten Objekten und sind in Hierarchien angeordnet. Ein Ziel der aktuellen Forschung ist die adaptive Erweiterung bzw. Anpassung solcher Hierarchien. Conceptual Clustering stellt einen für diesen Bereich relevanten Ansatz des maschinellen Lernens dar und soll hier näher betrachtet werden.

Referenzen:[1] Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Conceptual_clustering (http://en.wikipedia.org/wiki/File:Concept_tree.png)[2] Fisher, Douglas H. (1987). “Knowledge acquisition via incremental conceptual clustering". Machine Learning 2 (2): 139–172

Quelle [1]

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Stereo-Rekonstruktion

Aufgabenstellung

Einarbeitung in die Grundlagen der Stereorekonstruktion

Spezifikation eines geeigneten Algorithmus zur Tiefenschätzung

Betreuerin:

Miriam Ruf, [email protected]


ThemenbeschreibungBilder, die von zwei versetzten Kameras

aufgenommen werden, sind eine gängige Methode, um räumliche Tiefen zu messen. Dazu werden Korrespondenzen zwischen den Bildern gesucht, und dann mithilfe von Informationen über die Kamerapositionen Tiefen geschätzt.


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Lagebestimmung eines mobilen Agenten

Aufgabenstellung

Einarbeiten in die Problemstellung und dessen Anwendungsbereiche

Erarbeitung und Verständnis des Algorithmus zur Berechnung der Lage in geschlossener Form

Darlegen von Vor- und Nachteilen dieses Ansatzes

Betreuer:

Jannik Steinbring, [email protected]


ThemenbeschreibungHäufig möchte sich ein mobiler Agent anhand von Land-

marken in seiner Umgebung lokalisieren. Mithilfe von ver-rauschten Messungen dieser Landmarken relativ zu seiner aktuellen Lage und dem Wissen um die Positionen dieser Landmarken in der Welt, kann er seine eigne Lage in der Welt effizient berechnen.

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Schnelle Berechnung des „Nearest Neighbour“


ThemenbeschreibungBetrachtet wird das Problem der Lageschätzung eines

ausgedehnten Objektes, gegeben eine Menge von gemessenen Oberflächenpunkten. Gesucht wird die Lage, die den Abstand zwischen dem Objekt und diesen Punkten minimiert. Aus diesem Grund ist es wichtig, effiziente Algorithmen zu betrachten, die den nächsten Nachbarn von einem gemessenen Punkt zu dem Objekt bestimmen können.

Aufgabenstellung

Einarbeitung in den „Nearest Neighbour“-algorithmus

Darstellung des Stands der Technik

Darstellung von Vor- und Nachteilen dieses Ansatzes

Betreuer:

Antonio Zea, [email protected]

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Zeitkontinuierliche Optimale Regelung

Aufgabenstellung

Einarbeitung in die optimale Regelung

Erarbeitung des Hamilton-Verfahrens zur Lösung des Minimierungsproblems

Darstellung von Vor- und Nachteilen dieses Ansatzes

Betreuer:

Maxim Dolgov, [email protected]


ThemenbeschreibungOptimale Regelung ist ein optimierungsbasiertes

Regelungs-verfahren, bei dem die Performance des geregelten Systems mittels einer Kostenfunktion bewertet wird. Der Reglerentwurf erfolgt dann so, dass diese Kostenfunktion ein globales Minimum annimmt. Für zeitkontinuierliche Systeme stellt das Hamilton-Verfahren eine wichtige Methode zur Lösung dieser Aufgabe dar.

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Systemidentifikation mittels Subspace Identification


ThemenbeschreibungBei der Systemidentifikation geht es darum Struktur und

Parameter eines vorhandenen Systems auf der Grundlage von Systeminputs und -outputs zu bestimmen. Ein verbreiteter Ansatz zur Systemidentifikation von linearen Systemen ist das Subspace-Identification.

input-outputdata

state and observability matrix

system model

STEP 1

STEP 2

Aufgabenstellung

Einarbeiten in die Grundlagen zu linearen Systeme und der Systemidentifikation

Einarbeiten in das Verfahren der „Subspace Identification“

Betreuer:

Christof Chlebek, [email protected]


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Richtungsstatistik

Aufgabenstellung

Einarbeitung in die Richtungsstatistik anhand von„Topics in Circular Statistics“ (Jammalamadaka, Sengupta, 2001)

Überblick über die grundlegenden Ideen der Richtungsstatistik

Vorstellen der relevanten Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Betreuer:

Herr Gerhard Kurz, [email protected]


ThemenbeschreibungKonventionelle statistische Verfahren lassen sich für reelle

Größen einsetzen, sind aber ungeeignet, um periodische Größen oder Richtungen zu verarbeiten. Zu diesem Zweck existiert ein spezielles Teilgebiet der Statistik, die sogenannte Richtungsstatistik (directional statistics), welche in dieser Arbeit betrachtet werden soll. Richtungsstatistik hat beispielsweise Anwendungen in der Geologie, Medizin und in der Bioinformatik.


20

Bias-aware Kalman filters

Aufgabenstellung

Einarbeitung in die Problemstellung, Kalman-Filter und Messunsicherheiten

Vergleich verschiedener Ansätze

Betreuer:

Benjamin Noack, [email protected]


ThemenbeschreibungDas Kalman-Filter ist eines der bekanntesten Schätzverfahren,

um dynamisch aus verrauschten Daten Informationen zu gewinnen.

Systematische Messabweichungen, z.B. durch einen falsch kalibrierten Sensor, sind hierbei schwierig zu berücksichtigen.

Mehrere Ansätze zur Behandlung dieser Fehler sollen vorgestellt und bewertet werden.

Kalman-Filter

21

Nichtlineare Regelung mittels „Feedback Linearization“

Aufgabenstellung

Einarbeitung in die regelungstechnischen Grundbegriffe und die Regelung nichtlinearer Systeme

Einarbeitung in die grundsätzliche Methode der Feedback-Linearisierung

Betreuer:

Jörg Fischer, [email protected]


Themenbeschreibung„Feedback Linearization“ ist eine Methode, die zur Regelung

nichtlinearer Systeme eingesetzt wird. Wenn anwendbar, führt das Verfahren zur sehr guten Ergebnissen und wird daher standardmäßig zur Regelung elektrischer Antriebe eingesetzt.

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ThemenverteilungUnüberwachtes Lernen: Clustering-Verfahren

Dense Tracking and Mapping (DTAM)

Grenzen der menschlichen Wahrnehmung in der Gesichtswiedererkennung

Exploration vs. Exploitation in Maschinenlernen und Spieltheorie

Detektion des Grundprimitivs bei strukturellen Texturen

Anwendbarkeit von Conceptual Clustering im Bereich der semantischen Wissensmodellierung

Stereo-Rekonstruktion

Lagebestimmung eines mobilen Agenten

Schnelle Berechnung des „Nearest neighbour“

Zeitkontinuierliche Optimale Regelung

Systemidentifikation mittels Subspace Identification

Richtungsstatistik

Bias-aware Kalman filters

Nichtlineare Regelung mittels „Feedback Linearization“

Themen werden nach der Reihenfolge der Anmeldung verteilt

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Jörg Fischer

23

Ablauf






Jörg Fischer

24

Form der Ausarbeitung

Ausarbeitung ist wissenschaftliche Arbeit

Keine Umgangssprache

Keine erste Person

Verwendete Literatur referenzieren (Literaturverzeichnis)

Zitate kennzeichnen und referenzieren (mit Seitenangabe)

Konsistenz

Einheitliche Verwendung von Symbolen

Einheitliche Verwendung von Fachtermini

Abkürzungen erklären (nur gebräuchliche verwenden)

Jörg Fischer

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Grafiken in Ausarbeitung

Pixelgrafiken sinnvoll skalierenAuf Qualität der eingebundenen Bilder achtenBeschriftung in Sprache der AusarbeitungGraphen vollständig beschriftenAuch Grafiken müssen korrekt referenziert werdenAuf jede Grafik im Text Bezug nehmen

Jörg Fischer

26

Ablauf






Jörg Fischer

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Inhalt eines Vortrages

Vor dem Vortrag zu beachten:

Wer hört zu?

Welches Wissen kann vorausgesetzt werden?

Was ist das Ziel des Vortrages?

Welche Informationen sollen „hängenbleiben“?

Wissenschaftlicher Vortrag = keine Umgangssprache

Jörg Fischer

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Vortragslänge

Zeitbeschränkung beachten! (15 Min.)

Aber: Vortrag sollte auch nicht zu kurz sein

Viele Informationen Wenig Zeit

Konzentration auf das Wesentliche

Jörg Fischer

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Gestaltung von Folien (I)

Vorlage verwenden

Klare, einheitliche Gestaltung (Konsistenz)

Wenige Punkte pro Folie (nur Schlagworte)

Jeden Punkt auf einer Folie ansprechen

Jörg Fischer

31

Plant

Controller

ActuatorSensor

Network Network

Gestaltung von Folien (II)

Grafiken und Bilder benutzen, falls möglich

Farben

Verdeutlichung von Zusammenhängen

Achtung: Farben haben auch Symbolwerte

Rahmen

Name des Vortragenden

Seitenzahl

Animationen, Seitenübergänge, etc. gut wenn sinnvoll

Jörg Fischer

, ansonsten weglassen

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Folien – Schriftarten und -größen8 Punkt

12 Punkt

18 Punkt20 Punkt24 Punkt28 Punkt

32 Punkt36 Punkt40 Punkt

Dieser Text istzu klein.

8 Punkt

12 Punkt

18 Punkt20 Punkt

24 Punkt28 Punkt32 Punkt36 Punkt40 Punkt

Serifenlose Schrift (links)

mind. 18 Punkt

Jörg Fischer

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Folien – Negatives Beispiel (I)

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Folien – Negatives Beispiel (II)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-100

-50

0

50

100

150

200

Jörg Fischer

35

Vortragsstil

Frei und flüssig sprechen

Reaktionen der Zuhörer beachten

Seitlich neben der Projektionsfläche stehen (freie Sicht)

An der Projektionsfläche erklären

Vortrag planen und üben

Jörg Fischer

36

Probleme bei Beamer-Präsentationen

Kompatibilität mit dem Vortragsrechner

PowerPoint:

Nicht-Standard-Schriftarten? TrueType-Schriftarten einbetten

Open Office / LateX:

PDF generieren

Videos oft problematisch

Vorher auf Vortragsrechner testen

Jörg Fischer

DANKE FÜR DIE AUFMERKSAMKEIT!

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