Die Technik der Erweiterten Realität (ER) kann dazu eingesetzt werden, künstliche und natürliche Sinneseindrücke zu einer konsistenten Gesamtwahrnehmung zu verschmelzen. Dabei soll der Nutzer den Eindruck haben, dass die physikalische Welt mit virtuellen Objekten zu einer erweiterten Welt ergänzt wurde. In dieser Erweiterten Welt kann der Nutzer sinnvoll mit den wahrgenommenen Objekten interagieren. In dieser Arbeit wird eine Methode vorgeschlagen, mit der durch den Einsatz der ER-Technik virtuelle Skizzen direkt in die physikalische Welt gezeichnet werden können. Hierzu wird in dieser Abhandlung der Begriff ” dreidimensionale Skizze“ verwendet. Die skizzierte Information soll aber nicht nur zweidimensional, sondern auch dreidimensional repräsentiert werden und somit aus verschiedenen Perspektiven darstellbar sein. Damit man das Objekt aus verschiedenen Perspektiven betrachten kann, braucht man eine dreidimensionale Repräsentation des Objektes. Es handelt sich also nicht um eine zweidimensionale räumliche Skizze eines dreidimensionalen Objektes, sondern um eine dreidimensional repräsentierte Skizze eines räumlichen Objektes. Ein Anwendungsbereich für dreidimensionale Skizzen ist die Erfassung von Lageinformation nach Katastrophen. Die dreidimensionale Skizze soll die zweidimensionale Zeichnung als Lagekarte bzw. Lageskizze ergänzen. Mit Hilfe von Kartenmaterial lassen sich eingesetzte Kräfte, Infrastruktur, gefährdete Objekte, Gefahrenentwicklung, Schäden und Sonstiges in Beziehung bringen. Die bisherigen Verfahren zur Generierung von Skizzen in einer ER-Umgebung sind nicht für den Einsatz beim Katastrophenmanagement geeignet. Es wird deshalb eine neue Methode vorgestellt, mit der Geometrien in die physikalische Welt skizziert werden können und damit während des Einsatzes vor Ort Lageskizzen angefertigt werden können. Es wird gezeigt, wie diese dreidimensionalen Daten mit anderen Informationen in ein Gesamtkonzept zum Wissensmanagement bei Katastrophen integriert werden können. Ein ER-System für ausgedehnte Einsatzgebiete benötigt Sensoren, die für den gesamten Einsatzbereich Position und Orientierung liefern. Für diese Arbeit wird die Position durch ein GPS erfasst und die Orientierung mit einem Inertialnavigationssystem (INS) bestimmt. Die Verschmelzung der Bilder von physikalischer und virtueller Welt erfolgt mithilfe einer Durchsichtdatenbrille oder mithilfe von Bildern einer Videokamera, die mit computergenerierten Bildern überlagert werden. Neben dem mathematischen Modell ist es notwendig die stochastischen Eigenschaften der Komponenten zu kennen. Zur Bestimmung der Genauigkeit des INS wurde eine Methode entwickelt, die das Fehlerverhalten des INS abschätzen kann, ohne dass zusätzliche Geräte zur Bestimmung notwendig sind. Zur Abschätzung der Fehler wird ausgenutzt, dass sich der Sensor um eine feste Achse drehen muss, wenn er auf einer ebenen Oberfläche aufgesetzt und gedreht wird.Die Herausforderung der Kalibrierung der verwendeten Konfiguration besteht darin, dass das mathematische Modell durch nicht-lineare Gleichungssysteme beschrieben wird, die nicht in einem Schritt lösbar sind. Das Gleichungssystem des mathematischen Modells ist eine Erweiterung des Gleichungssystems einer Bündelblockausgleichung. Die Bündelblockausgleichung ist für den Fall der perspektiven Abbildung ein nicht-lineares Gleichungssystem. Da die Konvergenz von Lösungsverfahren für dieses Gleichungssystem von verschiedenen Faktoren abhängen, wie z. B. der Zahl der Unbekannten, der Konfiguration der Aufnahmen, der Wahl der Näherungswerte, werden in der Literatur mehrere verschiedene Lösungsstrategien für die Bündelblockausgleichung vorgeschlagen. Die in dieser Arbeit beschriebene Methode nutzt aus, dass die Konvergenz von der Struktur des mathematischen Modells abhängt. Zur Beschreibung von Strukturübergängen von einem mathematischen Modell in ein anderes wird eine neue Notation vorgeschlagen, die geeignet ist den gesamten Kalibriervorgang formal vollständig darzustellen. Es werden für alle Teilschritte und geschätzten Parameter die erreichbaren Genauigkeiten, die empirisch ermittelt wurden, angegeben. Damit das Gezeichnete in der bewegten Anzeige sichtbar gemacht werden kann, müssen die gemessenen Bildpunkte ständig der Bewegung nachgeführt und in neue Anzeigekoordinatensysteme transformiert werden. Gäbe es für die gemessenen Bildpunkte dreidimensionale Objektkoordinaten, dann wäre die Transformation leicht zu berechnen. Doch anfangs verfügt man lediglich über zweidimensionale Bildkoordinaten. In der Literatur findet man für diese Problemstellung keine Lösungen. Für diese Arbeit wurde deshalb eine Näherungsmethode entwickelt, mit der die Bildpunkte des gezeichneten Gesamtbildes der Bewegung des Benutzers nachgeführt werden können, ohne dass dreidimensionale Koordinaten bekannt sind. Zur Berechnung der dreidimensionalen Koordinaten des Gezeichneten muss die Skizze aus mehreren Perspektiven gezeichnet werden. Im Gegensatz zu vorhandenen Ansätzen können mit der Methode dieser Arbeit polygonale Skizzenelemente berührungsfrei aus der Distanz konstruiert werden. Beim Konstruieren von dreidimensionalen Skizzen werden Polygone im Objektraum beobachtet. Die gemessenen Punkte, die die Polygone beschreiben, liegen nicht mehr in einer Bildebene, da sich der Betrachter während des Skizzierens frei im Raum bewegen können soll. Von mindestens zwei verschiedenen Orten aus zeichnet man mit der Maus Polygonpunkte in die Anzeige. Jede im Bildraum abgetastete Kurve beschreibt eine andere räumliche Kurve im Objektraum. Dabei entsteht ein erster Fehler bei der Diskretisierung der Raumkurve durch die Wahl bestimmter Stützpunkte, die diese Kurve repräsentieren. Eine weitere Art von Fehlern entsteht durch fehlerbehaftete Sensormessungen und Fehler in den Bildpunktkoordinaten. Darüber hinaus wird jedoch ein weit größerer Fehler dadurch verursacht, dass der Zeichner sich nicht mehr genau an die Punkte erinnert, entlang derer er die Kurve skizziert hat, da kein Polygon, das in den physikalischen Raum gezeichnet wird, sich auf den gleichen physikalischen Ort bezieht. Es entstehen also mindestens zwei Bündel von Strahlen und jedes Strahlenbündel beschreibt eine Fläche, auf der eine Vielzahl von Polygonen liegen kann. Durch Minimierung von Polygondistanzen wird der Verlauf der beobachteten Polygone im physikalischen Raum festgelegt. Die vorgeschlagenen Verfahren werden an verschiedenen Beispielen geprüft. Die Ergebnisse der Tests werden diskutiert. Abschließend wird der weitere Entwicklungsbedarf aufgezeigt.

Skizzen zu: Passages Tombeau en fa dièse für sieben Vokalsolisten mit Textfragmenten von Michel de Montaigne und Étienne de La Boitié

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Der Bestand der Universitätsbibliothek Leipzig erhielt 2019 einen Neuzugang: 25 Skizzenbücher des Leipziger Künstlers Fischer-Art. Der Künstler hat diese der UB Leipzig als Vorlass-Schenkung vermacht. Den meisten Leipzigerinnen und Leipzigern ist der Name Fischer-Art ein Begriff, denn wer am Fischer-Art Haus in der Südvorstadt oder der Fassade an den Brühl-Arkaden vorbeikommt, weiß, was seine Kunst ausmacht. Fischer-Art hat seit 1996 zahlreiche Kunst am Bau-Projekte realisiert. Er arbeitet darüber hinaus auch als Maler, Bildhauer, Illustrator und Zeichner. Der Kern seiner Arbeit – ganz gleich ob auf der Fassade, der Leinwand oder in der Plastik – ist die Zeichnung. Seit 1992 hat er seine Skizzenbücher mit Kompositionen, Entwürfen und Ideen gefüllt und diese zum Jahreswechsel 2018/19 gesammelt der Universitätsbibliothek Leipzig übergeben. Die 25 Skizzenbücher dokumentieren die Zeit seines Studiums an der Hochschule für Grafik und Buchkunst Leipzig (HGB), seine Aufenthalte im Ausland und einige seiner Projekte inner- und außerhalb der Messestadt. Die Ausstellung gibt einen ersten Einblick in das Konvolut, das es ermöglicht, das künstlerische Schaffen von Fischer-Art über 30 Jahre hinweg zu verfolgen.

Pervasion of mobile devices led to a growing interest in touch-based interactions. However, multi-touch input is still restricted to direct manipulations. In current applications, gestural commands - if used at all - are only exploiting single-touch. The underlying motive for the work at hand is the conviction that a realization of advanced interaction techniques requires handy tools for supporting their interpretation. Barriers for own implementations of procedures are dismantled by providing proof of concept regarding manifold interactions, therefore, making benefits calculable to developers. Within this thesis, a recognition routine for planar, symbolic gestures is developed that can be trained by specifications of templates and does not imply restrictions to the versatility of input. To provide a flexible tool, the interpretation of a gesture is independent of its natural variances, i.e., translation, scale, rotation, and speed. Additionally, the essential number of specified templates per class is required to be small and classifications are subject to real-time criteria common in the context of typical user interactions. The gesture recognizer is based on the integration of a nearest neighbor approach into a Bayesian classification method. Gestures are split into meaningful, elementary tokens to retrieve a set of local features that are merged by a sensor fusion process to form a global maximum-likelihood representation. Flexibility and high accuracy of the approach is empirically proven in thorough tests. Retaining all requirements, the method is extended to support the prediction of partially entered gestures. Besides more efficient input, the possible specification of direct manipulation interactions by templates is beneficial. Suitability for practical use of all provided concepts is demonstrated on the basis of two applications developed for this purpose and providing versatile options of multi-finger input. In addition to a trainable recognizer for domain-independent sketches, a multi-touch text input system is created and tested with users. It is established that multi-touch input is utilized in sketching if it is available as an alternative. Furthermore, a constructed multi-touch gesture alphabet allows for more efficient text input in comparison to its single-touch pendant. The concepts presented in this work can be of equal benefit to UI designers, usability experts, and developers of feedforward-mechanisms for dynamic training methods of gestural interactions. Likewise, a decomposition of input into tokens and its interpretation by a maximum-likelihood matching with templates is transferable to other application areas as the offline recognition of symbols. / Obwohl berührungsbasierte Interaktionen mit dem Aufkommen mobiler Geräte zunehmend Verbreitung fanden, beschränken sich Multi-Touch Eingaben größtenteils auf direkte Manipulationen. Im Bereich gestischer Kommandos finden, wenn überhaupt, nur Single-Touch Symbole Anwendung. Der vorliegenden Arbeit liegt der Gedanke zugrunde, dass die Umsetzung von Interaktionstechniken mit der Verfügbarkeit einfach zu handhabender Werkzeuge für deren Interpretation zusammenhängt. Auch kann die Hürde, eigene Techniken zu implementieren, verringert werden, wenn vielfältige Interaktionen erprobt sind und ihr Nutzen für Anwendungsentwickler abschätzbar wird. In der verfassten Dissertation wird ein Erkenner für planare, symbolische Gesten entwickelt, der über die Angabe von Templates trainiert werden kann und keine Beschränkung der Vielfalt von Eingaben auf berührungsempfindlichen Oberflächen voraussetzt. Um eine möglichst flexible Einsetzbarkeit zu gewährleisten, soll die Interpretation einer Geste unabhängig von natürlichen Varianzen - ihrer Translation, Skalierung, Rotation und Geschwindigkeit - und unter wenig spezifizierten Templates pro Klasse möglich sein. Weiterhin sind für Nutzerinteraktionen im Anwendungskontext übliche Echtzeit-Kriterien einzuhalten. Der vorgestellte Gestenerkenner basiert auf der Integration eines Nächste-Nachbar-Verfahrens in einen Ansatz der Bayes\'schen Klassifikation. Gesten werden in elementare, bedeutungstragende Einheiten zerlegt, aus deren lokalen Merkmalen mittels eines Sensor-Fusion Prozesses eine Maximum-Likelihood-Repräsentation abgeleitet wird. Die Flexibilität und hohe Genauigkeit des statistischen Verfahrens wird in ausführlichen Tests nachgewiesen. Unter gleichbleibenden Anforderungen wird eine Erweiterung vorgestellt, die eine Prädiktion von Gesten bei partiellen Eingaben ermöglicht. Deren Nutzen liegt - neben effizienteren Eingaben - in der nachgewiesenen Möglichkeit, per Templates spezifizierte direkte Manipulationen zu interpretieren. Zur Demonstration der Praxistauglichkeit der präsentierten Konzepte werden exemplarisch zwei Anwendungen entwickelt und mit Nutzern getestet, die eine vielseitige Verwendung von Mehr-Finger-Eingaben vorsehen. Neben einem Erkenner trainierbarer, domänenunabhängiger Skizzen wird ein System für die Texteingabe mit den Fingern bereitgestellt. Anhand von Nutzerstudien wird gezeigt, dass Multi-Touch beim Skizzieren verwendet wird, wenn es als Alternative zur Verfügung steht und die Verwendung eines Multi-Touch Gestenalphabetes im Vergleich zur Texteingabe per Single-Touch effizienteres Schreiben zulässt. Von den vorgestellten Konzepten können UI-Designer, Usability-Experten und Entwickler von Feedforward-Mechanismen zum dynamischen Lehren gestischer Eingaben gleichermaßen profitieren. Die Zerlegung einer Eingabe in Token und ihre Interpretation anhand der Zuordnung zu spezifizierten Templates lässt sich weiterhin auf benachbarte Gebiete, etwa die Offline-Erkennung von Symbolen, übertragen.

Skizzen spielen im Designprozess als Denkwerkzeuge und Kommunikationsmittel eine wichtige Rolle. Im professionellen Designdiskurs im Social Web sind sie jedoch kaum sichtbar. Der vorgestellte Skizzenblog könnte die visuelle Diskussionskultur unter Designern befördern, indem er die Technik des Bloggens auf das Skizzieren überträgt.

Skizzen spielen im Designprozess als Denkwerkzeuge und Kommunikationsmittel eine wichtige Rolle. Im professionellen Designdiskurs im Social Web sind sie jedoch kaum sichtbar. Der vorgestellte Skizzenblog könnte die visuelle Diskussionskultur unter Designern befördern, indem er die Technik des Bloggens auf das Skizzieren überträgt.

Pervasion of mobile devices led to a growing interest in touch-based interactions. However, multi-touch input is still restricted to direct manipulations. In current applications, gestural commands - if used at all - are only exploiting single-touch. The underlying motive for the work at hand is the conviction that a realization of advanced interaction techniques requires handy tools for supporting their interpretation. Barriers for own implementations of procedures are dismantled by providing proof of concept regarding manifold interactions, therefore, making benefits calculable to developers. Within this thesis, a recognition routine for planar, symbolic gestures is developed that can be trained by specifications of templates and does not imply restrictions to the versatility of input. To provide a flexible tool, the interpretation of a gesture is independent of its natural variances, i.e., translation, scale, rotation, and speed. Additionally, the essential number of specified templates per class is required to be small and classifications are subject to real-time criteria common in the context of typical user interactions. The gesture recognizer is based on the integration of a nearest neighbor approach into a Bayesian classification method. Gestures are split into meaningful, elementary tokens to retrieve a set of local features that are merged by a sensor fusion process to form a global maximum-likelihood representation. Flexibility and high accuracy of the approach is empirically proven in thorough tests. Retaining all requirements, the method is extended to support the prediction of partially entered gestures. Besides more efficient input, the possible specification of direct manipulation interactions by templates is beneficial. Suitability for practical use of all provided concepts is demonstrated on the basis of two applications developed for this purpose and providing versatile options of multi-finger input. In addition to a trainable recognizer for domain-independent sketches, a multi-touch text input system is created and tested with users. It is established that multi-touch input is utilized in sketching if it is available as an alternative. Furthermore, a constructed multi-touch gesture alphabet allows for more efficient text input in comparison to its single-touch pendant. The concepts presented in this work can be of equal benefit to UI designers, usability experts, and developers of feedforward-mechanisms for dynamic training methods of gestural interactions. Likewise, a decomposition of input into tokens and its interpretation by a maximum-likelihood matching with templates is transferable to other application areas as the offline recognition of symbols. / Obwohl berührungsbasierte Interaktionen mit dem Aufkommen mobiler Geräte zunehmend Verbreitung fanden, beschränken sich Multi-Touch Eingaben größtenteils auf direkte Manipulationen. Im Bereich gestischer Kommandos finden, wenn überhaupt, nur Single-Touch Symbole Anwendung. Der vorliegenden Arbeit liegt der Gedanke zugrunde, dass die Umsetzung von Interaktionstechniken mit der Verfügbarkeit einfach zu handhabender Werkzeuge für deren Interpretation zusammenhängt. Auch kann die Hürde, eigene Techniken zu implementieren, verringert werden, wenn vielfältige Interaktionen erprobt sind und ihr Nutzen für Anwendungsentwickler abschätzbar wird. In der verfassten Dissertation wird ein Erkenner für planare, symbolische Gesten entwickelt, der über die Angabe von Templates trainiert werden kann und keine Beschränkung der Vielfalt von Eingaben auf berührungsempfindlichen Oberflächen voraussetzt. Um eine möglichst flexible Einsetzbarkeit zu gewährleisten, soll die Interpretation einer Geste unabhängig von natürlichen Varianzen - ihrer Translation, Skalierung, Rotation und Geschwindigkeit - und unter wenig spezifizierten Templates pro Klasse möglich sein. Weiterhin sind für Nutzerinteraktionen im Anwendungskontext übliche Echtzeit-Kriterien einzuhalten. Der vorgestellte Gestenerkenner basiert auf der Integration eines Nächste-Nachbar-Verfahrens in einen Ansatz der Bayes\'schen Klassifikation. Gesten werden in elementare, bedeutungstragende Einheiten zerlegt, aus deren lokalen Merkmalen mittels eines Sensor-Fusion Prozesses eine Maximum-Likelihood-Repräsentation abgeleitet wird. Die Flexibilität und hohe Genauigkeit des statistischen Verfahrens wird in ausführlichen Tests nachgewiesen. Unter gleichbleibenden Anforderungen wird eine Erweiterung vorgestellt, die eine Prädiktion von Gesten bei partiellen Eingaben ermöglicht. Deren Nutzen liegt - neben effizienteren Eingaben - in der nachgewiesenen Möglichkeit, per Templates spezifizierte direkte Manipulationen zu interpretieren. Zur Demonstration der Praxistauglichkeit der präsentierten Konzepte werden exemplarisch zwei Anwendungen entwickelt und mit Nutzern getestet, die eine vielseitige Verwendung von Mehr-Finger-Eingaben vorsehen. Neben einem Erkenner trainierbarer, domänenunabhängiger Skizzen wird ein System für die Texteingabe mit den Fingern bereitgestellt. Anhand von Nutzerstudien wird gezeigt, dass Multi-Touch beim Skizzieren verwendet wird, wenn es als Alternative zur Verfügung steht und die Verwendung eines Multi-Touch Gestenalphabetes im Vergleich zur Texteingabe per Single-Touch effizienteres Schreiben zulässt. Von den vorgestellten Konzepten können UI-Designer, Usability-Experten und Entwickler von Feedforward-Mechanismen zum dynamischen Lehren gestischer Eingaben gleichermaßen profitieren. Die Zerlegung einer Eingabe in Token und ihre Interpretation anhand der Zuordnung zu spezifizierten Templates lässt sich weiterhin auf benachbarte Gebiete, etwa die Offline-Erkennung von Symbolen, übertragen.

Audio ist einer der wichtigsten Aspekte bei mediengestützten Produktionen. Allerdings sind die Oberflächen zur Suche, Erstellung und Manipulation von Audio häufig getrieben durch die zugrundeliegenden technischen Parameter. Diese Parameter beschreiben in der Regel weder deren Bedeutung für den Sound noch welche Qualitäten im Sound zum Ausdruck kommen. Dadurch bieten solche Oberflächen selten eine intuitive, noch expressive Handhabe, da zuerst ein Übersetzungsprozess von der künstlerischen Idee hin zu den technischen Parametern erfolgen muss. Um die Oberflächen nahbarer und nachvollziehbar zu gestalten, wird daher die Verbildlichung der Strukturen von Sound auf verschiedenen Ebenen betrachtet. Insbesondere wie visuelle Momente zur Interaktion mit Audio genutzt werden können, wird herausgestellt. Auf diese Weise wird die grafische Erweiterung von technischer spektraler Editierung als Beispiel für die direkte Signalverarbeitung diskutiert. Auch werden metaphorische Visualisierungen für Audioeffekte thematisiert. Zudem wird das mentale Modell von Audio analysiert, welches hier assoziativ durch Skizzen als abstrakte visuelle Repräsentationen erhoben wird. Daher wurden Studien zur Erhebung und Bewertung von Skizzen durchgeführt, die je einen Sound abbilden. Aus den resultierenden Skizzenassoziationen ist ein Vorgehen zur Ableitung einer Klassifikation des skizzenbasierten mentalen Modells entstanden. Diese Klassifikation ist ein möglicher Ausgangspunkt für die Entwicklung von Werkzeugen und bietet ein Bewusstsein der Ausdrucksmöglichkeiten beim Einsatz grafischer Assoziationen bis hin zu Affordanzen im Design von Datensätzen für maschinelles Lernen. Denn es wurden auch statistische Zusammenhänge der Kenntnisse der zeichnenden Personen und den verwendeten Skizzenklassen untersucht. Dadurch kann die Art der Abbildung in Bezug zur gewünschten Zielgruppe gewählt werden. / Audio is one of the most important aspects of media-based productions. However, the interfaces for searching, creating, and manipulating audio are often driven by the underlying technical parameters. These parameters usually do not describe their meanings for the sound, nor what qualities are expressed in the sound. As a result, such surfaces rarely offer an intuitive, nor expressive way of interacting, since a translation process from the artistic idea to the technical parameters must take place first. In order to make the interfaces more approachable and comprehensible, the visualization of the structures of sound is therefore considered on different levels. In particular, how visualizations can be used to interact with audio will be highlighted. In this way, the graphical extension of technical spectral editing is discussed as an example of direct signal processing. Also, metaphorical visualizations for audio effects are addressed. In addition, the mental model of audio is analyzed, which is here elicited associatively through sketches as abstract visual representations. Therefore, studies were conducted to collect and evaluate sketches, each depicting one sound. From the resulting sketch associations, a procedure for deriving a classification of the sketch-based mental model has been developed. This classification is a possible starting point for tool development and provides an awareness of the expressive possibilities when using graphical associations up to affordances in the design of datasets for machine learning. In fact, statistical correlations of the knowledge of the people drawing and the classes of sketches used were also investigated. This allows to choose the type of illustration in relation to the desired target group.