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Fachprojekt Ambient Intelligence

Das Forschungsgebiet der Ambient Intelligence beschäftigt sich mit der intelligenten Unterstützung des Menschen durch ihn umgebende Sensoren und Computer. Ziel hierbei ist insbesondere die Steigerung des Komforts und der Sicherheit für den Nutzer. In diesem Fachprojekt sollen die Studierenden am Beispiel eines intelligenten Konferenzraums in die grundlegenden Aspekte der Ambient Intelligence eingeführt werden.

Im Gegensatz zu anderen Veranstaltungen aus dem Bereich Ambient Intelligence, die sich mit den Bereichen Netzwerk und Sensorik beschäftigen, konzentriert sich dieses Fachprojekt explizit auf Anwendungen aus dem Bereich Intelligente Systeme. Hierzu zählen insbesondere die automatische Personenidentifikation durch Gesichtserkennung, Steuerung der Umgebung durch Gesten sowie natürliche Interaktionsmöglichkeiten mit dem Konferenzraum.

Die praktischen Aufgaben sollen mit Python und SciPy umgesetzt werden. Die Sprache Python bietet eine Fülle von funktionalen und objektorientierten Konzepten, die sich in diesem Zusammenhang eignen. Darüber hinaus steht mit SciPy eine Programmbibliothek für wissenschaftliche numerische Berechnungen zur Verfügung.

Nach einer Einführungsphase gliedert sich das Fachprojekt in zwei Teile. Im ersten Teil bearbeiten die Studierenden grundlegende Aufgaben aus den oben beschriebenen ausgewählten Bereichen der Ambient Intelligence. Im zweiten Teil führen die Studierenden in Kleingruppen verschiedene Aspekte der vorher absolvierten Aufgaben zusammen, um kreative Interaktionsmöglichkeiten mit dem intelligenten Konferenzraum zu entwickeln. Die Ergebnisse dieser Projektphase werden anschließend in einer Abschlusspräsentation vorgestellt.

 

Allgemeine Informationen

  • Zeiten: Dienstags, 14 - 18 Uhr
  • Ort: CI-Pool, OH16 Raum U09
  • Erster Termin: 20.10.2015

 

Nützliche Links

Numpy

Scipy

 

Material

Eclipse Archiv Projects

Block 1 - Einführung

Block 2 - Gesichtserkennung

Block 3 - Gestenerkennung

 

Aufgaben

Aufgabe 0 - Python Einführung

Aufgabe 1 - PySide Einführung

Aufgabe 2 - Einführung Mustererkennung

Aufgabe 3 - Eigenfaces

Aufgabe 4 - Local Binary Patterns

Aufgabe 5 - Local Binary Patterns

Aufgabe 6 - Local Binary Patterns

Aufgabe 7 - Dynamic Time Warping

Aufgabe 8 - Tip Kick

Projektaufgabe: Gesichtserkennung

Projektaufgabe: Gestenerkennung

 

Folien (werden laufend aktualisiert)

Folien Ambient Intelligence (Stand 02.02.2016)

LaTex Tikz und Tabellen Tutorial (Stand 02.02.2016)


 

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Contact

M. Sc. Sebastian Sudholt
Researcher
Tel.: 0231 755-4643
sebastian.sudholt(at)udo.edu
Prof. Dr.-Ing. Gernot A. Fink
Head of Research Group
Tel.: 0231 755-6151
gernot.fink(at)udo.edu