Mobile Geräte wie Smartphones oder Tablets sind durch ihre eingebauten Sensoren in der Lage, über die Bewegung des Geräts bzw. der eingebauten Kamera Auskunft zu geben. Durch eine solche Kamerabewegung verschieben sind die aufgenommenen Objekte der betrachteten Szene.
Bildverarbeitungstechniken wie Patch-Matching oder Interest-Point Detection/Matching können wiederum die veränderten Positionen dieser Objekte im Bild registrieren. Weiter entfernte Objekte verschieben sich weniger als Objekte im Vordergrund. Ziel dieses Projektes ist es, aus der Kombination von Sensordaten und der Vermessung der Kamerabilder eine Tiefeninformation über die betrachtete Szene zu gewinnen. Im Idealfall können verschiedene Objekte identifiziert und im Sinne der Augmented Reality im 3D-Raum mit zusätzlichen Informationen angereichert werden. Letztendlich wäre man in der Lage, mit einer zweidimensionalen (normalen) Kamera einen 3D-Scan auszuführen.
Im ersten Teil des Projekts soll untersucht werden, wie die Gerätesensoren (Gyroskop, Beschleunigungssensor) am besten verwendet werden können und welche Techniken sich für das Nachverfolgen der Objekte am besten eignen. Anschließen soll untersucht werden, wie sich daraus Tiefeninformationen gewinnen lassen. Im zweiten Teil des Projekts folgt dann die praktische Umsetzung in einer genauer zu spezifizierenden mobilen Anwendung.
Voraussetzungen

• Interesse an Themen der Bildverarbeitung und der Computer Vision
• Grundkenntnisse in der Programmierung von mobilen Applikationen (iOS oder Android)
• Spaß an der Arbeit im Team

Die Menge der digitalen Bilder hat in den letzten Jahren extrem zugenommen. Die Suchmöglichkeiten nach speziellen Bildern z.B. bei Bildagenturen sind jedoch nach wie vor nicht zufriedenstellend:

• Bei textbasierten Bildsuchsystemen werden Bilder mit Keywörtern gesucht. Häufig sind die Schlagwörter der Bilder unvollständig, mehrdeutig und z.T. sogar fehlerhaft, was zu vielen falschen Suchergebnissen führt.
• Mit inhaltsbasierten Bildsuchsystemen werden Bilder gefunden, die sich visuell ähneln, jedoch häufig unpassende Inhalte haben. Bilder mit ähnlichem Inhalt, die jedoch anders aussehen, können nicht gefunden werden.

Kombiniert man jedoch die visuelle Ähnlichkeit mit der „semantischen“ Ähnlichkeit, die aus den Keyword-Übereinstimmungen bestimmt werden kann, dann lässt sich die „tatsächliche“ Ähnlichkeit zwischen Bildern recht genau beschreiben. Durch die einheitliche Berechnung der Bildähnlichkeitswerte wird es möglich, ein Netzwerk von Ähnlichkeitsbeziehungen zwischen allen Bildern eines Bestandes zu erstellen, was eine völlig neue Art der Bildsuche und Bildnavigation erlaubt.
Praktisch sind viele Detailfragen zu lösen, u.a. wie diese Daten effizient zu speichern sind, welche Visualisierungs- und Navigationsarten (2D, 3D) geeignet sind, etc. Dieses Projekt erfordert die Gestaltung von neuen Nutzerinterfaces, mit denen die Bildersuche so einfach wie das Surfen im Internet werden soll.

Die Studierenden des Game Design Studiengangs entwerfen Spiele-Ideen und Spiele-Welten, die in einer Projektphase zum Leben erweckt werden sollen. Dazu ist die praktische Mitarbeit von IMI-Studierenden nahezu unumgänglich (und sehr gefragt). Sie werden die technische Realisierbarkeit der Ideen kritisch begleiten und informatisch umsetzen. Diese Aufgabe ist typisch für eine mögliche Position als Spiele-Entwickler im Informatikbereich der aktuellen Spieleindustrie. Von den vorhandenen Projekten werden einige mit der Game Engine "Unity" und andere mit der "UDK" umgesetzt. Eine Kenntnis der Engines wird nicht vorausgesetzt, eine zügige und engagierte Einarbeitung aber schon. Die Projektteilnehmer werden in jeweils eine Development-Unit für die beiden Engines verteilt (eigene Präferenzen werden dabei berücksichtigt). Die beiden Teams sind eine Mixtur aus Bachelor und Master-Studierenden.

TBA