Thesis--Universitat-Gesamthochschule Paderborn.

Thesis (Doctoral)--Universität Bielefeld, 2005. / Includes bibliographical references (p. 237-251) and index.

Autonome Roboter müssen sich in einer dynamischen Umwelt zurechtfinden können und zeitnah auf Ereignisse reagieren. Der echtzeitfähigen Verarbeitung visueller Information kommt dabei eine Schlüsselrolle zu. Am Beispiel zweier spezieller Roboter wird die Gewinnung steuerungsrelevanter Daten aus einer Bildsequenz demonstriert. Dazu werden in Form von Modellen umfassende Voraussetzungen aufgestellt von dem, was gesehen werden soll und kann. Es wird ein Erkennungssystem entworfen und implementiert, welches die Extraktion der gesuchten Daten aus den Bilddaten u.a. mittels Bildkorrelation im Frequenzraum und Hough-Transformation durchführt. Die gewonnenen Daten werden zur Steuerung eines der Roboter verwendet.

Der vorliegende Band der Informatikberichte ist dem wissenschaftlichen Lebenswerk von Prof. Werner Dilger gewidmet. Seit Oktober 1993 hat er an der Fakultät für Informatik der TU Chemnitz hervorragende Arbeit in Forschung und Lehre geleistet. Dank der Mitarbeit zahlreicher Autoren beleuchtet der vorliegende Band eine große Vielfalt unterschiedlicher Aspekte der Künstlichen Intelligenz.

Bildinformationen erweitern in der heutigen mediensaturierten Umwelt individuelle Erfahrungsräume und verändern so spezifische Wissensinhalte des Menschen. Um externe Repräsentationen als Quelle der Information nutzen zu können, müssen die internen Repräsentationen einen entsprechenden Entwicklungsstand erreicht haben. In den ersten vier Lebensjahren durchlaufen Kinder einen dreistufigen Entwicklungsprozess im repräsentationalen Denken (Perner, 1993) und jede Stufe befähigt sie, kompetenter mit externen Repräsentationen umzugehen. Denken Säuglinge im ersten Lebensjahr in primären Repräsentationen, so erreichen sie ab Mitte des zweiten Lebensjahres eine Entwicklungsstufe, die sie befähigt, multiple mentale Modelle zu gebrauchen, wodurch das Verstehen von Bildinhalten und -funktionen (DeLoache et al., 1998) möglich wird. Im vierten Lebensjahr bildet sich eine erweiterte kognitive Fähigkeit heraus - das Denken über Bilder auf Basis von Metarepräsentationen. Welche Determinanten das frühkindliche Bildverstehen bestimmen und wie sich die Entwicklung in den ersten zwei Lebensjahren vollzieht, wurde in der vorliegenden Dissertation aus theoretischer und empirischer Sicht untersucht. Der theoretische Teil der Arbeit thematisiert das Bildverstehen im Spannungsfeld zwischen repräsentationalen Denken und dem Gebrauch von Symbolen, bevor im empirischen Teil das Bildverstehen in den ersten zwei Lebensjahren auf Grundlage von drei Experimenten beschrieben wird. Im Fokus der Untersuchung standen die Wahrnehmung von zweidimensionalen Bildern und dreidimensionalen Referenten, die Bildhandhabung im Entwicklungsverlauf sowie das intentionale Bildverstehen. Hierfür wurden 92 Kinder zwischen 9 und 24 Monaten im Umgang mit Bildern beobachtet, das Verhalten analysiert und in Bezug auf eine stufenförmige Entwicklung interpretiert. Perners Einordnung des repräsentationalen Denkens in primäre, sekundäre und Metarepräsentationen (Perner, 1993) ließ sich anhand der Ergebnisse für die ersten zwei Lebensjahre abbilden. Das intentionale Bildverstehen konnte zudem als eine Zwischenstufe zwischen Perners sekundären Repräsentationen und Metarepräsentationen herausgestellt werden. Das Verstehen der Bildintention scheint für einen kompetenten Umgang mit Bildern eine zentrale Rolle zu spielen und sollte in zukünftigen entwicklungs- und medienpsychologischen Studien weiter thematisiert werden.

Gescannte und vektorisierte technische Zeichnungen werden automatisch unter Nutzung eines Netzes von Modellen in eine hochwertige Datenstruktur migriert. Die Modelle beschreiben die Inhalte der Zeichnungen hierarchisch und deklarativ. Modelle für einzelne Bestandteile der Zeichnungen können paarweise unabhängig entwickelt werden. Dadurch werden auch sehr komplexe Zeichnungsklassen wie Elektroleitungsnetze oder Gebäudepläne zugänglich. Die Modelle verwendet der neue, sogenannte Y-Algorithmus: Hypothesen über die Deutung lokaler Zeichnungsinhalte werden hierarchisch generiert. Treten bei der Nutzung konkurrierender Modelle Konflikte auf, werden diese protokolliert. Mittels des Konfliktbegriffes können konsistente Interpretationen einer kompletten Zeichnung abstrakt definiert und während der Analyse einer konkreten Zeichnung bestimmt werden. Ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Gütemaß bewertet jede dieser alternativen, globalen Interpretationen. Das Suchen einer bzgl. dieses Maßes optimalen Interpretation ist ein NP-hartes Problem. Ein Branch and Bound-Algorithmus stellt die adäquate Lösung dar.

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Bildinformationen erweitern in der heutigen mediensaturierten Umwelt individuelle Erfahrungsräume und verändern so spezifische Wissensinhalte des Menschen. Um externe Repräsentationen als Quelle der Information nutzen zu können, müssen die internen Repräsentationen einen entsprechenden Entwicklungsstand erreicht haben. In den ersten vier Lebensjahren durchlaufen Kinder einen dreistufigen Entwicklungsprozess im repräsentationalen Denken (Perner, 1993) und jede Stufe befähigt sie, kompetenter mit externen Repräsentationen umzugehen. Denken Säuglinge im ersten Lebensjahr in primären Repräsentationen, so erreichen sie ab Mitte des zweiten Lebensjahres eine Entwicklungsstufe, die sie befähigt, multiple mentale Modelle zu gebrauchen, wodurch das Verstehen von Bildinhalten und -funktionen (DeLoache et al., 1998) möglich wird. Im vierten Lebensjahr bildet sich eine erweiterte kognitive Fähigkeit heraus - das Denken über Bilder auf Basis von Metarepräsentationen. Welche Determinanten das frühkindliche Bildverstehen bestimmen und wie sich die Entwicklung in den ersten zwei Lebensjahren vollzieht, wurde in der vorliegenden Dissertation aus theoretischer und empirischer Sicht untersucht. Der theoretische Teil der Arbeit thematisiert das Bildverstehen im Spannungsfeld zwischen repräsentationalen Denken und dem Gebrauch von Symbolen, bevor im empirischen Teil das Bildverstehen in den ersten zwei Lebensjahren auf Grundlage von drei Experimenten beschrieben wird. Im Fokus der Untersuchung standen die Wahrnehmung von zweidimensionalen Bildern und dreidimensionalen Referenten, die Bildhandhabung im Entwicklungsverlauf sowie das intentionale Bildverstehen. Hierfür wurden 92 Kinder zwischen 9 und 24 Monaten im Umgang mit Bildern beobachtet, das Verhalten analysiert und in Bezug auf eine stufenförmige Entwicklung interpretiert. Perners Einordnung des repräsentationalen Denkens in primäre, sekundäre und Metarepräsentationen (Perner, 1993) ließ sich anhand der Ergebnisse für die ersten zwei Lebensjahre abbilden. Das intentionale Bildverstehen konnte zudem als eine Zwischenstufe zwischen Perners sekundären Repräsentationen und Metarepräsentationen herausgestellt werden. Das Verstehen der Bildintention scheint für einen kompetenten Umgang mit Bildern eine zentrale Rolle zu spielen und sollte in zukünftigen entwicklungs- und medienpsychologischen Studien weiter thematisiert werden.

Gescannte und vektorisierte technische Zeichnungen werden automatisch unter Nutzung eines Netzes von Modellen in eine hochwertige Datenstruktur migriert. Die Modelle beschreiben die Inhalte der Zeichnungen hierarchisch und deklarativ. Modelle für einzelne Bestandteile der Zeichnungen können paarweise unabhängig entwickelt werden. Dadurch werden auch sehr komplexe Zeichnungsklassen wie Elektroleitungsnetze oder Gebäudepläne zugänglich. Die Modelle verwendet der neue, sogenannte Y-Algorithmus: Hypothesen über die Deutung lokaler Zeichnungsinhalte werden hierarchisch generiert. Treten bei der Nutzung konkurrierender Modelle Konflikte auf, werden diese protokolliert. Mittels des Konfliktbegriffes können konsistente Interpretationen einer kompletten Zeichnung abstrakt definiert und während der Analyse einer konkreten Zeichnung bestimmt werden. Ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Gütemaß bewertet jede dieser alternativen, globalen Interpretationen. Das Suchen einer bzgl. dieses Maßes optimalen Interpretation ist ein NP-hartes Problem. Ein Branch and Bound-Algorithmus stellt die adäquate Lösung dar.

Audiovisuelle Medien stellen Archive vor zunehmende Probleme. Ein stark wachsender (Web-)TV-Markt mit Sende- oder Rohmaterial, zunehmender Einsatz von medial aufbereitetem Lehrmaterial in Schulen, Hochschulen und Firmen, die Verbreitung der Videoanalyse als Forschungs- und Lehrmethode, die Ausbreitung von Überwachungskameras sowie die immer günstigeren Produktionsbedingungen vom professionellen Produzenten bis zum Heimvideo sind nur einige Stichworte um die neuen quantitativen Dimensionen zu umreißen. Die archivarischen und dokumentarischen Werkzeuge sind heute mit dieser Situation überfordert. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Archivierung audiovisueller Medien, seien es analoge, digitalisierte oder digitale Medien. Dabei werden zum einen die technologischen Probleme angesprochen, die zum Aufbau und Management eines Archivs bewältigt werden müssen. Zum anderen wird der praktische Einsatz von der Gestaltung der Benutzungsoberfläche bis zur Frage des Umgangs mit kritischem Material diskutiert.