Human-Robot-Interaction zum überwachten Lernen einer Objekterkennung durch den humanoiden Roboter NAO

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation zur Demonstration der Interaktion einer Person mit einem Roboter zum Erlernen von Objekten, die später wiedererkannt werden sollen. Der Schwerpunkt liegt zum einen auf der Entwicklung des Interaktionsmodells und zum anderen auf einer zuverlässigen Erkennung nach wenigen Lernbeispielen. Die besondere Schwierigkeit liegt in der Verwendung des NAO-Roboters. Die Arbeit soll die Vorarbeiten berücksichtigen und diese weiterentwickeln.

Im Ergebnis entstand eine Python-Applikation, die im Dialog mit einem Menschen in der Lage ist, Objekte zu labeln und wiederzuerkennen. Eine kreative Lösung stellt die robuste Eingabe des Labels über Stempel und Zeichenerkennung dar. Das Wiedererkennen wird durch Segemntierung und Klassifikation gelöst. Die Segmentierung erfolgt pragmatisch anhand eines initialen Hintergrundes, für die Klassifikation werden SIFT-Features als Objektmerkmale extrahiert und damit eine RBF-SVM trainiert.

Kolloqium: 07.03.2018

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Categories: Abschlussarbeiten, AMS-Projekte, Maschinelles Lernen

Entwicklung einer prototypischen Webanwendung mit AngularJS zur Erstellung modularer Ontologien der Health Intelligence Platform

Die Aufgabenstellung besteht darin, die Modularisierung von Ontologien entsprechend medizinischer Fachbereiche zu unterstützen. Dazu soll eine prototypische Webanwendung für die Health Intelligence Platform (HIP) der ORTEC Gesellschaft für Organisations- und Technologieberatung mbH konzeptioniert und entwickelt werden, mit deren Hilfe die Verwaltung und das Erstellen der Module erleichtert und verbessert wird. Ein sehr wichtiger Punkt ist die Veränderung des Importierens von Konzepten oder auch die Referenzierung zwischen Modulen. Grundsätzlich ist erwünscht, dass aufgezeigt wird, wie flexible Module kombiniert oder als Quellen für andere Module verwendet werden können.

Kolloqium: 07.03.2018

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn, Dr. med. Christian Seebode (ORTEC Gesellschaft für Organisations- und Technologieberatung mbH)

Download: A1-Poster

Categories: Abschlussarbeiten