Refine
Document Type
- Master's Thesis (3)
Has Fulltext
- yes (3)
Is part of the Bibliography
- no (3)
Keywords
- Deep Learning (2)
- Authentification (1)
- Authentifikation (1)
- Convolutional Neural Network (1)
- Deep learning (1)
- Fully Convolutional Network (1)
- Machine Learning (1)
- Maschinelles Lernen (1)
- Python <Programmiersprache> (1)
- RGB-D (1)
Institute
In recent years new trends such as industry 4.0 boosted the research and
development in the field of autonomous systems and robotics. Robots collaborate and
even take over complete tasks of humans. But the high degree of automation requires
high reliability even in complex and changing environments. Those challenging
conditions make it hard to rely on static models of the real world. In addition to
adaptable maps, mobile robots require a local and current understanding of the scene.
The Bosch Start-Up Company is developing robots for intra-logistic systems, which
could highly benefit from such a detailed scene understanding. The aim of this work
is to research and develop such a system for warehouse environments. While the
possible field of application is in general very broad, this work will focus on the
detection and localization of warehouse specific objects such as palettes.
In order to provide a meaningful perception of the surrounding a RGB-D camera is
used. A pre-trained convolutional network extracts scene understanding in the form
of pixelwise class labels. As this convolutional network is the core of the application,
this work focuses on different network set-ups and learning strategies. One difficulty
was the lack of annotated training data. Since the creation of densely labeled images
is a very time consuming process it was important to elaborate on good alternatives.
One interesting finding was that it’s possible to transfer learning to a high extent from
similar models pre-trained on thousands of RGB-images. This is done by selective
interventions on the net parameters. By ensuring a good initialization it’s possible
to train towards a well performing model within few iterations. In this way it’s
possible to train even branched nets at once. This can also be achieved by including
certain normalization steps. Another important aspect was to find a suitable way
to incorporate depth-information. How to fuse depth into the existing model? By
providing the height over ground as an additional feature the segmentation accuracy
was further improved while keeping the extra computational costs low.
Finally the segmentation maps are refined by a conditional random field. The joint
training of both parts results in accurate object segmentations comparable to recently
published state-of-the-art models.
The legitimacy of users is of great importance for the security of information systems. The authentication process is a trade-off between system security and user experience. E.g., forced password complexity or multi-factor authentication can increase protection, but the application becomes more cumbersome for the users. Therefore, it makes sense to investigate whether the identity of a user can be verified reliably enough, without his active participation, to replace or supplement existing login processes.
This master thesis examines if the inertial sensors of a smartphone can be leveraged to continuously determine whether the device is currently in possession of its legitimate owner or by another person. To this end, an approach proposed in related studies will be implemented and examined in detail. This approach is based on the use of a so-called Siamese artificial neural network to transform the measured values of the sensors into a new vector that can be classified more reliably.
It is demonstrated that the reported results of the proposed approach can be reproduced under certain conditions. However, if the same model is used under conditions that are closer to a real-world application, its reliability decreases significantly. Therefore, a variant of the proposed approach is derived whose results are superior to the original model under real conditions.
The thesis concludes with concrete recommendations for further development of the model and provides methodological suggestions for improving the quality of research in the topic of "Continuous Authentication".
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Automatisierung der Merkmalsextraktion
und der Stimmungsanalyse der extrahierten Merkmale in Produktbewertungen von
Onlineportalen. Der Fokus liegt dabei auf der Merkmalsextraktion.
Ziel dieser Arbeit ist es zu eruieren, ob die automatisierte Extraktion der von Kunden
bewerteten Merkmale eines Produktes aus einem Bewertungstext möglich ist. Ein
weiteres Ziel ist es die von den Kunden geäußerte Meinung bezüglich der genannten
Merkmale zu analysieren.
Mit dem Wissen aus dem Fazit dieser Arbeit soll es möglich sein eine Zusammenfassung
der bewerteten Merkmale von Bewertungstexten sowie der zugehörigen Stimmungen zu
erstellen. Eine solche Zusammenfassung dient dem Zweck sowohl potenziellen Käufern,
als auch den Herstellern der Produkte einen Überblick über die geäußerten Stimmungen
zu den erkannten Merkmalen eines Produktes zu verschaffen.
Es werden zwei Methoden zur Merkmalsextraktion angewendet und die Resultate anhand
von Metriken verglichen. Die Merkmalsextraktion mit Hilfe von Word2Vec ist ein
neuer Ansatz. Die Beschreibung und Evaluation dieses Ansatzes bilden den Hauptteil
dieser Arbeit. Der zweite Ansatz ist die Extraktion der Merkmale mittels der häufigsten
Nomen. Dessen Ergebnisse werden als Referenz für den neueren Ansatz herangezogen.
Beide Methoden wurden bereits bei englischsprachigen Bewertungen erfolgreich eingesetzt.
In dieser Arbeit werden beide Methoden auf deutschsprachige Bewertungen von
Modeartikeln angewendet.
Zunächst werden Bewertungsdaten aus einem Onlineportal extrahiert und vorverarbeitet.
Für die Merkmalsextraktion mittels häufigster Nomen werden die Daten Partof-
Speech annotiert und es wird diskutiert, wie aus den auf diese Weise gefundenen
häufigsten Nomen tatsächliche Merkmale herausgefiltert werden können.
Bei Merkmalsextraktion mit Word2Vec wird eine manuell erstellte Liste von Merkmalen
mit ähnlichen Begriffen erweitert.
Zum Ende der Arbeit wird eine Stimmungsanalyse beschrieben, welche anhand von
Wortlisten mit positiver beziehungsweise negativer Konnotation die gefundenen Merkmale
in positive, negative und neutrale Merkmale einteilt. Für die Merkmalsextraktion
wird hierbei die Word2Vec Methode genutzt.
Sowohl die Ergebnisse der Merkmalsextraktion als auch der Stimmungsanalyse werden
von zwei unabhängigen Nutzergruppen bewertet. Im Anschluss werden die Resultate
der Nutzerbewertung diskutiert.