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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.

Das Fachprojekt:

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.

Praktische Arbeit während des Fachprojekts:

Die praktischen Aufgaben sollen mit Python als Programmiersprache sowie NumPy und SciPy als Python Bibliotheken umgesetzt werden.
Die Sprache Python bietet eine Fülle von funktionalen und objektorientierten Konzepten, die sich in diesem Zusammenhang eignen.
Darüber hinaus steht mit SciPy (Scientific Python) für wissenschaftliche und NumPy (Numeric Python) für numerische Berechnungen zwei Python-Programmierbibliotheken  zur Verfügung.

Inhalt und Gielderung des Fachprojekts:

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: Dienstag, 14:00 bis 18:00
  • Ort: Otto-Hahn-Straße 16, Raum U08
  • Erster Termin: 10.10.2017, Dienstag

 

Materialien

Eclipse Archiv Projekte

Block 1 - Einführung

Block 2 - Gesichtserkennung

Block 3 - Gestenerkennung

 

Aufgaben

Aufgabe 0 - Python Einführung

Aufgabe 1 - PySide (Python GUI) Einführung

Aufgabe 2 - Mustererkennung Einführung

Aufgabe 3 - Eigenfaces

Aufgabe 4 - Standard LBP

Aufgabe 5 - Generic LBP

Aufgabe 6 - Python Bindings LBP

Aufgabe 7 - Dynamic Time Warping

 

Projektphase

Projekt - Gesichtserkennung

Datensatz - Gesichtserkennung

Projekt - Gestenerkennung

Datensatz - Gestenerkennung

 

Folien (werden laufend aktualisiert)

Folien Ambient Intelligence (Stand 28.11.2017)

 

Nützliche Links

Python Tutorial: Python-KursTutorialspoint

Numpy Tutorial: Python-Kurs, Tutorialspoint

Scipy Tutorial: SciPy-Doc

Matplotlib Tutorial: PyplotPython-Kurs


 

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Contact

M. Sc. Eugen Rusakov
Researcher
Tel.: 0231 755-4642
eugen.rusakov(at)udo.edu
Prof. Dr.-Ing. Gernot A. Fink
Head of Research Group
Tel.: 0231 755-6151
gernot.fink(at)udo.edu