Im folgenden stelle ich Themen vor, die ich gerne im Rahmen einer Bachelor-, Master- oder Diplomarbeit betreue. Für eigene Ideen, die sich in meine Forschungsinteressen einordnen lassen, bin ich ebenfalls stets offen. Zu diesem Zweck kann vielleicht auch die Liste der bereits abgeschlossenen Arbeiten als Anregung dienen.
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Die derzeit von mir angebotenen Arbeiten sind auch auf der offiziellen Seite der Arbeitsgruppe verlinkt. Dort finden sich auch Themenvorschläge anderer Mitglieder der Arbeitsgruppe Wissensbasierte Systeme (Künstliche Intelligenz).
Die Messung der Blickbewegungen geschieht bei uns mit einem kopfgetragenen Eye-Tracking System, bei dem die beiden Augen mit jeweils einer Kamera erfasst werden. Um eine möglichst genaue Erfassung der Blickrichtung zu ermöglichen, wird das System auf den jeweiligen Benutzer kalibriert.
Während der Interaktion kann es dann unter Umständen zu einer Verschiebung der Kameras relativ zum Auge kommen (Drift), z.B. dann, wenn der Benutzer versehentlich an die Kameras kommt, hustet oder sich rasch bewegt.
Um eine hohe Qualität der Blickbewegungsmessung zu gewährleisten, ist es notwendig, diese Verschiebungen automatisch zu erkennen und den Benutzer darauf hinzuweisen. Erstrebenswert wäre es, wenn man kleinere Verschiebungen automatisch korrigieren könnte (Driftcorrection).
Die Qualität der visuellen Darstellung in der virtuellen Realität hängt sehr stark auch von der Genauigkeit der Erfassung der Blickrichtung des Benutzers ab. Bislang wird hier in der Regel alleine die Kopfposition und -orientierung gemessen. Mit der Erfassung der Blickrichtung der einzelnen Augen liegen nun deutlich genauere Informationen über die Blickrichtung vor.
In dieser Arbeit soll die graphische Darstellung bezogen auf die Blickrichtung verbessert werden. Dazu können verschiedene Aspekte berücksichtigt werden, wie z.B. Level-of-Detail im Fokusbereich oder Tiefenschärfe, um nur eine kleine Auswahl zu nennen. Im Rahmen der Bachelorarbeit würde eine Auswahl existierender Vorschläge ausgewählt und umgesetzt werden. Im Rahmen der Masterarbeit würde ein neues Verfahren entwickelt werden.
In unserer aktuellen Forschung beschäftigen wir uns auch mit der Erfassung der Blickposition, die aus der Stellung der beiden Augen (Vergenz) abgeleitet werden kann. Mit dieser Methode ist es deutlich genauer möglich, die visuelle Aufmerksamkeit eines Benutzers zu erfassen.
Um die erfassten Daten räumlich darstellen zu können, wurden die Attention Volumes entwickelt. Dabei handelt es sich um volumetrische Darstellungen (Volume Rendering) der Aufmerksamkeitsverteilung, z.B. in Form von Hitzewolken in denen Bereiche, die eine besonders hohe Aufmerksamkeit auf sich gezogen haben, rot hervorgehoben werden.
Anwendungsgebiete dieser Verfahren sind zum einen in der Forschung, im Bereich der Linguistik und Psychologie, aber auch und insbesondere im Bereich der Usability- und Ergonomiemessung komplexer Installationen (Leitwarten, Cockpits, etc).
Im Rahmen der Arbeit soll ein Software-Werkzeug entwickelt werden, dass den Forscher bei der Visualisierung der aufgezeichneten Daten unterstützt. Dabei setzt die Arbeit auf vorliegende Algorithmen zur Erfassung und Generierung der Attention Volumes auf.
Über die Erfassung der Blickrichtung liegen dem Computer nun sehr genaue Informationen über die aktuelle Aufmerksamkeit des Benutzers vor. Diese Informationen sollen in dieser Arbeit genutzt werden, um gezielt Inhalte lokal am Objekt einzublenden. Am Desktop kommen Mouse-Over Ereignisse und Effekte dieser Art der Interaktion am nächsten. Die Idee ist, Informationen stets gezielt vor Ort anzuzeigen, im Allgemeinen das visuelle Interface jedoch nicht zu überladen.
Die Vorteile der Nutzung von Blickbewegungen liegen dabei zum einen in der deutlich höheren Geschwindigkeit, darin, dass die Hände zur Interaktion frei bleiben und in der Möglichkeit, direkt im Programm ein genaueres Feedback darüber zu erhalten, womit sich der Benutzer gerade beschäftigt.
Als Ausgangspunkt für die Arbeit können existierende interaktive Visualisierungen der Sozialen Netzwerke Last.FM oder Facebook dienen.
In der AG Wissensbasierte Systeme forschen wir an sogenannten Embodied Conversational Agents. Das sind in unserem Falle virtuelle Agenten, die auf natürliche Art und Weise mit uns Menschen kommunizieren. Solche Agenten stellen zum einen mögliche zukünftige Schnittstellen für die Interaktion mit Maschinen dar. Durch ihre menschenähnliche Kommunikationsfähigkeiten sollen sie einmal die Kommunikation mit der Maschine möglichst einfach und robust gestalten. Zum anderen sind sie auch eine wissenschaftliche Plattform zur Erprobung von Modellen menschlichen Verhaltens und insbesondere menschlicher Kommunikation. Daher arbeiten wir in diesem Bereich auch eng mit Psychologen und Linguisten zusammen.
Zwei besondere Installationen in denen unser Agent Max vorkommt sind zum einen der FlurMax bei uns im Flur M4 des Hauptgebäudes der Universität Bielefeld und der HNFMax am Heinz-Nixdorf Museums Forum in Paderborn. In diesen Installationen tritt Max als Agent in einem Kiosk-System in Erscheinung. Das sind Systeme, an die ein Mensch herantreten kann, um sich zu informieren - oder im Fall von Max auch einfach nur ein wenig Smalltalk zu betreiben.
Mit Microsoft Kinect ist im November 2010 ein sehr erschwinglicher 3D Sensor auf den Markt gekommen, der es erlaubt, Personen im Nahfeld bis 5 Metern mit einem Tiefenprofil zu erfassen. Diese Informationen sollen für Max verfügbar gemacht werden. Ein entsprechender OpenSource Treiber für die Ansteuerung von Microsoft Kinect unter Linux ist vorhanden. Als Demonstrationsplattform ist der FlurMax vorgesehen. Bereits jetzt kann Max Personen über Bilderkennungsverfahren finden, die Genauigkeit ist jedoch gering und die Personen müssen sehr gut, wenn möglich frontal, zu sehen sein.
In unserer Interaktion untereinander folgen wir bestimmten Regeln, was den räumlichen Abstand unserer Körper angeht, den wir einnehmen. Beispiele solcher Regeln wurden z.B. von Edward T. Hall unter dem Begriff Proxemics zusammengefasst.
Diese Regeln sollen auf den Agenten Max übertragen werden, so dass er z.B. zurückweicht, wenn man ihm zu Nahe kommt, bzw. sich vorlehnt, wenn man während der Interaktion zurückweicht. Im Extremfall könnte Max sogar die "Flucht" ergreifen und auf einen anderen Bildschirm fliehen, wenn der Nutzer ihm zu stark "auf die Pelle" rückt.
In einer Bachelorarbeit wurde Max 2010 um die Fähigkeit erweitert, Personen identifizieren zu können. Dabei wurden erst einmal aus den Vorlesungen bekannte einfache Verfahren implementiert und in eine Interaktion mit Max eingebunden. Aufbauend auf diesen Ergebnissen sollen nun fortgeschrittenere aktuelle Verfahren umgesetzt werden, um die Identifikationsleistung weiter zu verbessern.
Spiele bilden in der Realität, wie auch im Virtuellen die Möglichkeit, im wahrsten Sinne des Wortes spielerisch verschiedene soziale Verhaltensweisen zu erproben, rationales Denken zu schulen oder auch seine eigenen Verhaltensäußerungen zu kontrollieren. Als Ausgangspunkt für weitere Projekte im Bereich der Interaktionsfähigkeit von Embodied Conversational Agents soll die existierende Belief-Desire-Intention Komponente um Fähigkeiten erweitert werden, Spiele, die in einem generischen Format beschrieben werden, zu interpretieren und spielen zu können. Die internen Prozesse des Planens und der Handlungsvorbereitung sollen dabei möglichst so aufgegliedert werden, dass sie vom Agenten reflektiert werden können und so modular sind, dass sie in einzelnen Aspekten dann variiert werden können. Es soll also kein monolithischer Spielelösungsalgorithmus entwickelt werden, sondern es sollen vielmehr verschiedene Prozesse des Planens und z.B. der Äußerungsgenerierung, Animation und Handlungsdurchführung entwickelt werden, die dann im Zusammenspiel eine spielfähige Künstliche Intelligenz ergeben. Erprobt werden soll diese BDI-Komponenten am Agenten Max in einem vorgegebenen Spielszenario im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 673.
Plattformen für soziale Netzwerke, wie Xing, StudiVZ oder Facebook, bieten derzeit noch wenig effektive Werkzeuge an, sich ein klareres Bild über das eigene soziale Netzwerk zu machen. Oftmals verkommen die komplexen Strukturen in der Darstellung für den Benutzer zu einfachen Listen.
Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Konzept für eine interaktive 3D-Visualisierung eines sozialen Netzwerks erarbeitet werden. Die Umsetzung könnte z.B. als App für Facebook geschehen. Ein Beispiel für eine solche Anwendung ist FriendGraph3D, welches in der AG Wissensbasierte Systeme entwickelt wurde und als Ausgangspunkt der Arbeit verwendet werden kann.
Graphen zur Darstellung und interaktiven Exploration finden sich bei einigen Suchmaschinen, z.B. bei Microsoft Academic Search / Visual Explorer. Die meisten solcher interaktiver Darstellungen von Suchergebnissen und deren Strukturen nutzen dabei jedoch nur zwei Dimensionen. Als Ausgangsbasis für die Darstellung könnte z.B. die Suchmaschine der Universität Bielegeld dienen.
Mit modernen Browser-Erweiterungen, wie z.B. WebGL, lassen sich zukünftig auch plattformübergreifend 3D Grafiken darstellen. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Prototyp für einen 3D Graphen zur Darstellung und weiteren Exploration von Suchergebnissen erstellt werden. Neben den Fragen was dargestellt werden soll und wie man die Strukturen in 3D darstellt, soll dabei die Frage nach den Vorteilen für die Nutzer mit im Vordergrund stehen. Können 3D Darstellungen einen entscheidenden Nutzen für den Anwender bringen, verglichen mit 2D Darstellungen?
