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Institute
Today’s digital cameras use a mosaic of red, green, and blue color filters to capture images in three color channels on a single sensor plane. This thesis investigates the use of convolutional neural networks (CNNs) for demosaicing – the process of reconstructing full-color images from raw mosaic sensor data. While there are existing CNNs for demosaicing raw images from the well-established regular Bayer color filter array (CFA), this thesis focuses on how they perform on alternative non-regular sampling patterns that produce less aliasing artifacts, namely the stochastic Gaussian- and the RandomQuarter sampling pattern (Backes and Fröhlich, 2020).
A basic UNet (Ronneberger et al., 2015) and the spatially adaptive SANet (T. Zhang et al., 2022) are implemented in a supervised training pipeline based on the PixelShift200 image dataset (Qian et al., 2021) to investigate their suitability for the irregular demosaicing task. The experiments indicate that the basic UNet encounters difficulties in restoring the missing color values, whereas the spatially adaptive convolutional layers help in processing the irregularly sampled raw images.
In addition, this thesis enhances SANet effectiveness by employing an alternative residual branch based on a CFA-normalized Gaussian filter, as well as a tileable modification to the Gaussian CFA pattern. The modified SANet is shown to outperform the conventional dFSR algorithm (Backes & Fröhlich, 2020) in terms of peak signal to noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM).
Digitale Barrierefreiheit im E-Learning - Best Practice Beispiele und Richtlinien für Autoren
(2023)
Bei ZEISS haben alle Mitarbeiter das gleiche Recht auf Bildung. Um Menschen mit
Behinderung die volle Teilhabe an E-Learnings zu ermöglichen, müssen E-Learnings
barrierefrei sein. Für die Erstellung von barrierefreien E-Learnings benötigen Autoren
eine Anleitung, wie Barrierefreiheit in ihrem Autorentool umgesetzt wird. Daraus ergibt
sich das Ziel dieser Arbeit mit dem Forschungsthema: „Erstellung eines Autoren-
Leitfadens zur Verbesserung der Barrierefreiheit von E-Learnings im
Autorentool Articulate Storyline 360 anhand eines Praxisbeispiels“.
Zur Erfüllung dieses Ziels, identifizierten wir anfangs Barrieren in vorhandenen E-Learnings.
Dafür führten wir den BITV-Test an einem möglichst repräsentativen E-Learning
durch und befragten Menschen mit Behinderungen. Das Ergebnis waren 25
Barrieren, welche uns als Grundlage für den Autoren-Leitfaden dienten. Der erstellte
Leitfaden ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, in der jeweils eine Möglichkeit
beschrieben ist, wie die Barrieren mit dem Autorentool Articulate Storyline 360
vermieden werden können. Diesen Leitfaden validierten wir mittels Nutzertests mit den
Autoren. Die Ergebnisse daraus wurden für eine bessere Anwendbarkeit in den Leitfaden
eingearbeitet. Ein weiteres Resultat des Nutzertests war, dass alle Autoren den Leitfaden gerne für die Arbeit nutzen werden.
Das Kompetenzzentrum für digitale Barrierefreiheit an der Hochschule der Medien Stuttgart pflegt eine Sammlung an Ressourcen zu digitaler Barrierefreiheit. Diese wird durch Verwendung der Online Gruppenbibliothek Zotero verwaltet und Interessenten bereitgestellt. Da Zotero selbst nicht barrierefrei ist, soll eine Webanwendung entwickelt werden, welche die Ressourcen barrierefrei zur Verfügung stellt.
In der Arbeit wird untersucht, ob und wie eine barrierefreie Webanwendung entwickelt werden kann, die den Anforderungen der Nutzer und des Auftraggebers entspricht und dabei den Vorgänger übertrifft.
Die vorliegende Arbeit stützt sich auf die Erfahrungen eines Projektteams, deren Pro-jektbericht als vorab angefertigte Anforderungsanalyse dient und eine Analyse der Vor-gängeranwendung beinhaltet. Die gewonnenen Erkenntnisse sowie der entstandene Prototyp bilden die Grundlage für diese Arbeit.
Es erfolgt eine umfassende Evaluierung der entwickelten Anwendung durch einen Nut-zertest und die Anwendung des User Experience Questionnaires zur quantitativen Ana-lyse im Vergleich zum Vorgänger. Zudem wird die Barrierefreiheit der Seite geprüft. Durch ein Expertenreview mithilfe des BIK BITV-Prüfverfahrens und Nutzertests wird nachgewiesen, dass eine ansprechendere und barrierefreie Anwendung entwickelt wurde. Iterative Implementierungen tragen dazu bei, dass die neue Anwendung den Vorgänger nachweislich übertrifft.
Über 90 % der umlaufenden PDF-Dokumente sind zumindest teilweise unzugänglich. Aus diesem Grund hat Adobe eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die automatisch Tags in PDF-Dokumente setzt, um sie barrierefreier zu gestalten.
Um dies zu überprüfen, wurde in unserer Bachelorarbeit die barrierefreien PDF-Dokumente nach dem Standard PDF/UA (DIN ISO 14289-1:2016-12) untersucht. Wir verwendeten für die Ermittlung des PDF/UA Standards das Matterhorn Protokoll. Für den Versuch erstellten wir PDF-Dokumente, die die Fehlerbedingungen des Matterhorn Protokolls und den Richtlinien von PDF/UA verstoßen.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass 37 % der Fehler vom Matterhorn Protokoll behoben wurden, während 42 % nicht behoben wurden. Die restlichen 21 % der Fehler konnten von der KI technisch nicht gelöst werden, da sie nicht dafür entwickelt wurde. Zu den 21 % gehören auch Fehler, die technisch nicht von uns umgesetzt werden konnten oder nicht den heutigen Standards angepasst worden sind.
Wenn die manuellen Fehler von den maschinellen Fehlern in der Gesamtstatistik getrennt werden, dann konnte die KI 46 % der manuellen Fehlerbedingungen beheben. Bei den maschinellen Fehlerbedingungen konnten 32 % gelöst werden.
Anhand der Ergebnisse kann erkannt werden, dass die bearbeiteten PDFs nicht PDF/UA Standard entsprechen. Zudem konnte die KI in der Auswertung die Fehler in den PDFs nicht zuverlässig beheben und erkennen. Während der Untersuchung konnten wir außerdem inhaltliche Veränderungen feststellen und zusätzlich generierte sie auch neue Fehler.
Obwohl es nicht den PDF/UA Standard entspricht, konnten 46 % der manuellen Fehlerbedingungen des Matterhorn Protokolls gelöst werden. Dieses Ergebnis ist beeindruckend, weil die manuellen Fehler zurzeit nur von Menschen behoben werden können. Mit ausreichenden Optimierungen kann diese KI-Technologie in Zukunft als hilfreiches Werkzeug für die Gestaltung von barrierefreien PDF-Dokumenten verwendet werden.
Diese Arbeit stellt aktuell verfügbare Prüf-Tools auf Erfolgskriterium 1.3.5 der Web
Content Accessibility Guidelines 2.1 (WCAG) zusammen und vergleicht diese miteinander.
Der Vergleich zeigt, dass die derzeitigen Test-Anwendungen nicht ausreichend
in ihrem Vorgehen und ihrer Funktionalität sind. Die Prüferinnen und Prüfer müssen
dabei immer selbst beurteilen, ob der autocomplete-Attributs-Wert korrekt und
erforderlich ist.
Das im Zuge dieser Arbeit programmierte Autocomplete-Check-Plugin ist den aktuellen
Prüf-Tools vor allem durch das Alleinstellungsmerkmal der heuristisch getroffenen
autocomplete-Vorschläge überlegen und unterstützt und komplementiert den
Prüfvorgang somit bestens. Die wichtigsten Komponenten des Plugins werden vorgestellt
und deren Implementierung erläutert. Außerdem werden die methodischen
Vorgehensweisen, die in dieser Arbeit angewendet wurden, behandelt. Die Validierung
des Plugins wurde anhand vorher unbekannter Test-Webseiten durchgeführt, sie bescheinigt
dem Autocomplete-Check-Plugin eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage
von autocomplete-Werten, damit ist es hervorragend geeignet, Webseiten auf das Erfolgskriterium
1.3.5 zu untersuchen. Das Plugin wird unter der MIT-Lizenz auf Github
veröffentlicht.
Um Websites für jeden Menschen ohne Einschränkungen verfügbar zu
machen, wurden auf nationaler sowie internationaler Ebene Gesetze und Normen verabschiedet, welche die Barrierefreiheit für Internetauftritte anhand festgelegter Richtlinien
wahren sollen. Zur Einhaltung dieser Richtlinien wurden Prüfverfahren entwickelt, die anhand unterschiedlicher Evaluationsmethoden den Grad der Zugänglichkeit von Webseiten
und ihren Inhalten bewerten. Zwei dieser Prüfverfahren sind der Barrierefreiheitscheck-Web sowie der BIK BITV-Test. Für die manuelle Durchführung der Tests wird üblicherweise
eine repräsentative Stichprobe der Website erstellt und das Ergebnis der Prüfung auf die
Stichprobe für die gesamte Website generalisierend angenommen. Die Erstellung der Seitenauswahl ist bei umfangreichen Websites jedoch mit großem Aufwand verbunden und
soll im Zuge dieser Arbeit mit Hilfe einer serverseitigen Web-Anwendung automatisiert
werden.
Dazu wurden verschiedene existierende Stichprobenverfahren und Crawling-Methoden
analysiert und anschließend für die Eignung der technischen Umsetzung eingeordnet. Im
Rahmen der Arbeit wird ein eigener Ansatz für die automatisierte Seitenauswahl präsentiert, der auf dem HTML class-Attribut basiert. Dieser Ansatz nutzt die Eigenschaft von
Klassennamen aus, den Namen des Strukturelements zu beinhalten. Dadurch zielen wir
darauf ab, wichtige Inhalte der zu prüfenden Website zu erfassen und diese Informationen als Grundlage für die Auswahl der Stichprobe zu nehmen.
Die Evaluation wurde durch den Vergleich der generierten Liste unserer Anwendung von
drei ausgewählten Webseiten, mit der von Experten des Kompetenzzentrums Digitale
Barrierefreiheit der HdM erstellten Liste, durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten, dass unsere Anwendung eine Liste von Seiten generieren konnte, die ein breites Spektrum an
Inhalten abdeckte, jedoch begrenzte Fähigkeiten hatte, der Liste der Experten zu gleichen
und daher in der aktuellen Version für den Barrierefreiheitscheck-Web nicht als alleinstehendes Tool geeignet ist.
Password-based authentication is widely used online, despite its numerous shortcomings, enabling attackers to take over users’ accounts. Phishing-resistant Fast IDentity Online (FIDO) credentials have therefore been proposed to improve account security and authentication user experience. With the recent introduction of FIDO-based passkeys, industry-leading corporations aim to drive widespread adoption of passwordless authentication to eliminate some of the most common account takeover attacks their users are exposed to. This thesis presents the first iteration of a distributed web crawler measuring the adoption of FIDO-based authentication methods on the web to observe ongoing developments and assess the viability of the promised passwordless future. The feasibility of automatically detecting authentication methods is investigated by analyzing crawled web content. Because today’s web is increasingly client-side rendered, capturing relevant data with traditional scraping methods is challenging. Thus, the traditional approach is compared to the browser-based crawling of dynamic content to optimize the detection rate. The results show that authentication method detection is possible, although there are some limitations regarding accuracy and coverage. Moreover, browser-based crawling is found to significantly increase detection rate.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Thema A/B Testing, insbesondere im Kontext der Optimierung der User Experience in Onlineshops. In einer quantitativen empirischen Untersuchung, die in Zusammenarbeit mit der DRIP AGENCY und SNOCKS durchgeführt wurde, wurden zwei A/B-Test-Methoden – Fixed-Horizon Tests und sequentielle Tests – anhand von drei spezifischen Testideen in realen Onlineshop-Szenarien angewendet und auf ihre Effektivität verglichen sowie bewertet. Die Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede in der Performance und liefern daraus resultierende Empfehlungen für Onlineshops. Diese Erkenntnisse bieten Unter-nehmen, die mit den beiden A/B-Test-Methoden ihre UX optimieren und dadurch ihre Conversion Rates steigern möchten, wertvolle Einblicke. Dabei wird auch die Barrierefreiheit als ein zentrales und immer relevanter werdendes Thema hervorgehoben, um sicherzustellen, dass alle Nutzer eine zugängliche und positive Shopping-Erfahrung erleben können.
Behinderte Personen können durch digitale Angebote vorhandene Barrieren ausglei-chen und Zugang zu neuen Bereichen erhalten. Hierbei ist es wichtig, dass möglichst viele Personen gleichberechtigt auf die Angebote ohne neue Barrieren zugreifen. Dies spiegelt sich auch in Gesetzen und Richtlinien für Informationsangebote öffentlicher Stel-len und ab 2025 auch für bestimmte private Unternehmen wider.
Für die Überprüfung der Barrierefreiheit von Websites können Automatische Monitoring Systeme (AMS) eingesetzt werden, die Websites immer wieder automatisch nach Barri-eren durchsuchen. Gegenstand dieser Bachelorarbeit ist ein Vergleich von drei AMS: Pa11y, ARC Monitoring und Siteimprove.
Die AMS werden zuerst nach qualitativen Gesichtspunkten gegenübergestellt, wie zum Beispiel Preismodell, Hosting, unterstützte Richtlinien oder Einsatz von Gamification.
Um quantitative Ergebnisse zu erhalten, verglichen wir die Scanergebnisse einer selbst konstruierten Test-Website, die Verstöße für alle Success Criteria der Web Content Ac-cessibility Guidelines (WCAG) 2.1 enthält. Die Ergebnisse wurden nach den Evaluati-onskriterien Coverage (Abdeckung) und Correctness (Richtigkeit) ausgewertet. Coverage umfasste die Abdeckung der WCAG Success Criteria, Principles, Guidelines und der in der EN 301549 zugeordneten betroffenen Benutzendengruppen.
Um die Usability der AMS zu analysieren, wurde eine Heuristische Evaluation nach Nielsens 10 Heuristiken durchgeführt.
Pa11y hat von allen AMS die beste Coverage, jedoch die schlechteste Correctness auf-grund vieler Falsch Positive durch unspezifische Meldungen. Eine Berechnung ohne diese verschlechterte die Coverage und verbesserte die Correctness. ARC Monitoring konnte aufgrund der schlechten Usability und mittelmäßigen quantitativen Werte am we-nigsten überzeugen. Siteimprove ist das AMS mit dem größten Funktionsumfang und der besten Usability. Die quantitativen Ergebnisse sind ohne Einberechnung der Notices ähnlich gut wie die von Pa11y.
Die Coverage aller drei AMS zusammengefasst zeigt, dass sie eine manuelle Prüfung nicht ersetzen können. Die erzielten Werte zeigen selten eine Abdeckung von mehr als 50 %.
Mit der stetig wachsenden Digitalisierung steigen auch die Anforderungen an mobile Anwendungen, ebenso wie die Erwartungshaltung von Kunden an deren Qualität und Nutzerfreundlichkeit.
In der vorliegenden Arbeit wird umfassend untersucht, wie Inklusionsaspekte in den Business-to-Business Kontext eingebunden werden können, um eine langfristige Kundenbindung zu fördern.
Ein Schwerpunkt dieser Studie liegt auf der Evaluierung der Benutzerfreundlichkeit der Mercedes-Benz B2B Connect App mit dem Ziel, die User Experience zu optimieren.
Damit einhergehend wird eine detaillierte Gegenüberstellung und Analyse der Richtlinien sowie der Überschneidungen zwischen Nielsens 10 Heuristiken und den Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.1 mit den internen Richtlinien der Mercedes-Benz AG zur „Accessibility“-Thematik durchgeführt. Außerdem sollen in dieser Arbeit Potenziale für die Integration einer App in bestehende Geschäftsfelder sowie für die Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten durch die mobile Nutzbarkeit des Kunden ermittelt werden.
Die Ergebnisse der Studie dienen als Grundlage für die Bereitstellung einer neuen Lösung, welche inklusive Personalisierungsmöglichkeiten mit einbezieht. Die Arbeit trägt dazu bei Inklusionsaspekte in einer Business-to-Business App zu berücksichtigen, die Benutzerfreundlichkeit der Mercedes-Benz App zu optimieren und den Nutzen für alle durch die Integration von Personalisierungsmöglichkeiten zu verdeutlichen.