Studium

Anwendungsnah studieren heißt: Besser vorbereitet sein in Theorie und Praxis.
Wir leben in Zeiten technologischer Innovationsverdichtung. Maschinenelles Lernen, 5G-basierte Kommunikation, das Internet der Dinge, Techniken der virtuellen und augmentierten Realität haben Auswirkungen auf Geschäftsmodelle und die Struktur von Softwaresystemen. Dynamische Veränderungen in diesen Forschungsbereichen sowie in den Anforderungen aus der Wirtschaft integrieren wir unmittelbar in die Inhalte unserer Lehre. So bleiben Vorlesungen und Seminare immer nah am Puls des Fortschritts.

Abschlussarbeitsthemen

Szenerie-Erkennung und -Gruppierung in Bildern (BA/MA)

Bei der Erstellung redaktioneller Inhalte spielt Bildmaterial eine wichtige Rolle. Für einzelne Events, wie beispielsweise ein Konzert, werden hunderte Fotos aufgenommen und archiviert. Die Suche nach einem passenden Bild wird durch die unüberschaubare Bildmenge im redaktionellen Alltag zum Problem. So werden beispielsweise bei einem Konzert Bilder der Bühne, Aufnahmen der Besuchermenge sowie Nahaufnahmen der Band-Mitglieder erfasst. Für die Einweihung einer neuen Brücke wären Bilder des Bauwerks, von lokalen Politikern oder einer Bürgerinitiative denkbar. Mithilfe einer Gruppierung ähnlicher Bilder, soll die Bildauswahl für Redakteure vereinfacht werden.

Problem- & Zielstellung

In dieser Arbeit werden Fotoaufnahmen, basierend auf der dargestellten Szenerie, gruppiert. So sollen beispielsweise Bühnenbilder, Bilder der Besuchermenge, Nahaufnahmen der Sängerin, etc. automatisiert in eigene Gruppen sortiert werden. Bilder mit außerordentlich großer Überlappung (z.B. Serienaufnahmen) sollen enger zusammengefasst werden als Bilder, die sich lediglich die Szenerie teilen (Beispiel: zwei Bilder zeigen Nahaufnahmen einer Person). Aus jeder Gruppe soll zudem ein repräsentatives Bild als Vorschau ausgewählt werden.

Anforderungen

Voraussetzung für diese Arbeit sind fortgeschrittene Programmierkenntnisse. Grundlegendes Wissen aus den Bereichen der digitalen Bildverarbeitung und dem maschinellen Lernen sind vorteilhaft, werden jedoch nicht erwartet.

Ansprechpartner

Nils Schwenzfeier (nils.schwenzfeier@uni-due.de)

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