Bachelorarbeit: Leute erkennen

onli blogging

Soeben ist mein Bachelor-Informatikstudium an der TU Darmstadt zuende gegangen. Der letzte offizielle Termin war die Abschlusspräsentation. Normalerweise schreibe ich hier wenig über mich selbst, für heute mach ich davon gerne eine Ausnahme.

Das Thema der im TK-Bereich und bei T-Labs angesiedelten Arbeit war "2-Factor biometric authentication using body shape and voice". Was meiner Meinung nach einfach toll klingt - und sogar zutrifft. Denn was ich gemacht habe, ist mit einer Kinect unter Linux Leute zu erkennen. Zum einen mit Sprechererkennung per Mistral, zum anderen mit einer Körperformerkennung mithilfe des Skeletts von NITE. Also ungefähr so:

Die Abschlusspräsentation gibt einen Überblick, die Bachelorarbeit erklärt wesentlich mehr. Kern war die Körperformerkennung und die basierte auf diesem Schema:

Den Prototyp habe ich auf github hochgeladen, er sieht so aus:

Es lief alles recht gut, die ganze Arbeit über. Dass ausgerechnet bei der Abschlussdemonstration die Körperformerkennung scheiterte (die sonst ziemlich stabil war), hatte ich fast erwartet. Das schieb ich auf den Vorführeffekt und wurde mir sicher verziehen.

Nächste Station ist Siegen, dort versuch ich mich am Master in Human Computer Interaction. Vielleicht sieht man sich ja dort.

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Trackbacks

onli blogging am : Mein Rückblick aufs Studium, Teil 1: Bachelor Informatik TU Darmstadt

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Ich habe viel Zeit an der Uni verbracht, darüber aber hier nur selten geschrieben. Mittlerweile arbeite ich seit ein paar Jahren und das Studium wird mehr und mehr eine ferne Erinnerung. Zeit, ein paar Erfahrungen festzuhalten. Der Start war ein Informa

Kommentare

Alwin am :

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Coole Arbeit!
Ist die Benennung der Arme in der Graphik oben richtig?
Muss mir das mal reinziehen, wenn ich Zeit habe.
Ohne jetzt die Ahnung zu haben, bringt mich das auf folgende Idee:
Man könnte das System so bauen, dass die Kinect bestimmte Merkmale an einer Tierart beobachtet, wovon eins in einem einem Raum steht. Interessant wäre das bei einer trächtigen Kuh in einer Abkalbebox. Wenn das System erkennt, dass die Füße hinten raus schauen oder die Kuh auf eine bestimmte Art schreit, könnte dann das System einen Alarm auf des Bauern Smartphone auslösen und er wüsste, wann er Geburtshilfe leisten muss.
Würde sich so mancher Landwirt kaufen, damit man sich weniger Nächte um die Ohren schlagen muss.

onli am :

*

Danke.
>Ist die Benennung der Arme in der Graphik oben richtig?
Nein, da ist ein Fehler, der obere lLowerArm müsste lUpperArm heißen.

Ich habe natürlich von Kühen keine Ahnung. Aber wenn die wirklich so charakteristische Merkmale zeigen, wenn das System den Alarm auslösen soll, wäre das sicher möglich.

onli am :

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Danke Dirk :)


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