Risiko : Kernkraft, Mobilfunk, BSE, Terror, Straßenverkehr ... ; Unser Umgang mit der Angst

Tagungsband des 7. Fuldaer Elektrotechnik-Kolloquiums 18. Oktober 2002 Veranstalter · FET - Förderkreis des Fachbereichs Elektrotechnik und Informationstechnik · Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Fachhochschule Fulda Tagungsleitung Timm Grams, Klaus Fricke-Neuderth, Ulrich Rausc

Multi-Modal Hand Gesture Recognition using Machine Learning

With the increasing relevance of human-machine interaction, hand-gesture recognition also receives more and more attention. Hand gestures have many applications, such as human-robot control or virtual reality applications. Due to the greater availability of small and cheap sensors, as well as ever-increasing computing power, multi-modality is also playing an increasingly important role in today's research. Hand gestures can thus be detected not only by a single sensor but by several different sensors simultaneously. This allows the combination of different perspectives on a gesture to make the detection more robust and reliable. This dissertation aims to investigate the robustness of state-of-the-art methods of hand gesture recognition. A primary focus is placed on the possibility of improvement by combining different sensory modalities, such as depth data, audio, and acceleration data. In addition, an extensive dataset is presented as part of this dissertation: Multi-Modal Hand Gesture Dataset (MMHGD) as well as the GestureMNIST dataset derived from it. This dataset is publicly available and, therefore, can be used by the research community for experiments in the field of sequence recognition and multi-modal fusion. The gesture classes are designed so that a combination of different sensor modalities is necessary to achieve reliable gesture recognition. Extensive experiments show the suitability of this dataset for use in the areas mentioned above. Benchmark experiments were conducted with state-of-the-art sequence classification methods, such as Long Short-Term Memory (LSTM) networks, Convolutional Neural Networks (CNNs), and Gaussian Mixture Models (GMMs). Above all, the accuracy of gesture recognition and ahead-of-time classification was evaluated. A second aspect is the robustness of gesture recognition. This dissertation shows that the commonly used LSTM network is prone to the catastrophic forgetting effect. At the same time, it is vulnerable to the variability of gesture onset and offset. The latter can be improved if gesture onset variability is already available during the training process. It could also be shown that augmentation strategies, commonly used in object detection, can be used for this. In addition, the so-called Shifted Recognizer Approach is presented, which can be used to achieve reliable sequence detection, even if the start and end times of sequences are not known. The third aspect is the fusion of multiple sensory modalities. Here, experiments with several early and intermediate fusion strategies show that multi-modal fusion improves the performance of sequence recognition methods, especially in the context of ahead-of-time classification.Mit der steigenden Relevanz von Mensch-Maschinen-Interaktion rückt die Handgestenerkennung immer mehr in das Zentrum der Aufmerksamkeit. Handgesten besitzen ein breites Anwendungsfeld, wie zum Beispiel in der Robotersteuerung oder in Anwendungen der virtuellen Realität. Durch die größere Verfügbarkeit kleiner und günstiger Sensoren, sowie immer größer werdender Rechenleistung spielt auch Multi-Modalität eine immer größere Rolle. Handgesten können damit nicht nur von einem einzigen Sensor, sondern von mehreren unterschiedlichen Sensoren gleichzeitig erfasst werden. Dies ermöglicht die Kombination verschiedener Sichtweisen auf eine Geste, um damit die Erkennung robuster und zuverlässiger zu machen. Das Ziel dieser Dissertation ist die Untersuchung der Robustheit heutiger, weit verbreiteter Methoden der Handgestenerkennung. Ein wichtiges Augenmerk wird dabei auf die Möglichkeit der Verbesserung durch die Kombination verschiedener Sensor-Modalitäten, wie z.B. Tiefendaten, Audio, und Beschleunigungsdaten, gelegt. Außerdem wird im Rahmen dieser Dissertation der umfangreiche Multi-Modale Handgesten-Datensatz (MMHGD) vorgestellt, sowie der davon abgeleitete GestureMNIST-Datensatz. Dieser Datensatz ist öffentlich zugänglich und kann somit auch von anderen Forschern für Experimente im Bereich der Sequenzerkennung und der Multi-Modalen Fusion verwendet werden. Die darin vorhandenen Gestenklassen sind so gestaltet, dass eine Kombination verschiedener Sensor-Modalitäten notwendig ist, um eine zuverlässige Gestenerkennung zu erreichen. Umfangreiche Experimente zeigen die Eignung dieses Datensatzes für die Verwendung in diesen Bereichen. Benchmark-Experimente wurden hierfür mit gängigen Sequenzerkennungs-Verfahren durchgeführt, beispielsweise mit Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerken, Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Gaussian Mixture Models (GMMs). \ud Dabei wurden vor allem die Genauigkeit der Gestenerkennung und eine frühzeitige Erkennung der Gesten betrachtet. Ein zweiter Aspekt ist die Robustheit der Gestenerkennung. Im Rahmen dieser Dissertation wird gezeigt, dass die weit verbreiteten LSTM Netzwerke anfällig sind für den Effekt des katastrophalen Vergessens. Gleichzeitig sind sie anfällig für eine Variabilität des Anfangs- und Endzeitpunktes der Gesten. Letzteres kann umgangen werden, wenn die Trainingsdaten bereits mit variablen Start- und Endzeitpunkten erweitert werden. Es konnte gezeigt werden, dass hierfür Augmentationsstrategien verwendet werden können, die sich schon bei der Objekterkennung bewährt haben. Außerdem wird der sogenannte Shifted Recognizer-Ansatz vorgestellt, der verwendet werden kann, um eine zuverlässige Sequenzerkennung zu erreichen, auch wenn der Start- und Endzeitpunkt von Sequenzen nicht bekannt ist. Der dritte Aspekt ist die Fusion mehrerer Sensor-Modalitäten. Hier konnte im Rahmen dieser Dissertation in mehreren Beispielen der frühen und intermediären Fusion gezeigt werden, dass dadurch die Leistung von Sequenzerkennungsverfahren verbessert werden kann, vor allem im Rahmen der frühzeitigen Erkennung

Newsletter der Hochschul-, Landes und Stadtbibliothek; 2025,08

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Schöpferisches Denken in der Mathematik : Impulse zum besseren Lernen

Gastvortrag im Ernst-Schröder-Zentrum für begriffliche Wissensverarbeitung am 1.12.2006 in Darmstad

Gesundheitskompetente Organisation: Eine Auswahl bewährter Methoden, Materialien und Praxis-Beispiele aus dem deutschsprachigen Raum

Was bietet die Auswahl bewährter Methoden, Materialien und Praxis-Beispiele? Eine gesundheitskompetente Organisation gewährleistet, dass Einrichtungen der Gesundheitsversorgung ihre Strukturen, Prozesse, Informationsmaterialien und Kommunikation so gestalten, dass Menschen mit unterschiedlichen Wissens- und Kompetenzniveaus ihre gesundheitliche Situation besser verstehen, selbstbestimmte Entscheidungen für sich und andere treffen und sich im Gesundheitssystem sicher zurechtfinden können. Zur Stärkung der organisationalen Gesundheitskompetenz in Einrichtungen der Gesundheitsversorgung wurden in den vergangenen Jahren im deutschsprachigen Raum verschiedene praxistaugliche Material- und Methodensammlungen sowie Selbstbewertungsinstrumente erstellt. Diese Arbeiten aus Deutschland, Österreich und der Schweiz werden hier gebündelt und zur Verfügung gestellt. Die in der Sammlung enthaltenen Materialien und Methoden sind kostenfrei und richten sich an (Gesundheits-)Fachpersonen und Entscheidungsträger*innen aus dem Gesundheitswesen, die ihre Einrichtungen in Richtung einer gesundheitskompetenten Organisation entwickeln möchten. Sie bietet eine Auswahl an praxisnahen Tools, die dabei helfen, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, diese in den Alltag zu integrieren und den Nutzen für Patient*innen, Klient*innen, Angehörige und Mitarbeitende zu maximieren. Mit klaren Anleitungen und bewährten Methoden sowie Materialien unterstützt diese Sammlung die Umsetzung des Konzepts der organisationalen Gesundheitskompetenz und kann zur nachhaltigen Verbesserung der Gesundheitsversorgung beitragen. Die in der Sammlung zusammengestellten Methoden und Materialien sind gemeinsam mit Gesundheitsfachpersonen aus Einrichtungen der Gesundheitsversorgung entwickelt worden, bereits empirisch geprüft und werden in regelmäßigen Abständen durch die Autor*innen aktualisiert. Dabei handelt es sich um eine von den Autor*innen getroffene Auswahl, die kein vollständiges Abbild aller existierenden Methoden darstellt. Wir laden dazu ein, auf mögliche Ergänzungen hinzuweisen, um die Sammlung kontinuierlich aktuell zu halten und zu verbessern. Die Inhalte dienen als Orientierungshilfe und können bei Anwendung eine wertvolle Ressource darstellen, um die organisationale Gesundheitskompetenz in Einrichtungen der Gesundheitsversorgung zu verbessern. Dadurch tragen sie unter anderem zur Steigerung der Zufriedenheit und Sicherheit von Patient*innen, Klient*innen, Angehörigen und Mitarbeitenden sowie zur Versorgungsqualität bei. Weitere Informationen und Ressourcen zur Förderung der Gesundheitskompetenz und der organisationalen Gesundheitskompetenz finden sich auf der Webseite des Deutschen Netzwerks Gesundheitskompetenz (DNGK) unter https://dngk.de/, sowie im Fachbereich „Organisationale Gesundheitskompetenz“ des DNGK unter https://dngk.de/ogk-organisationale-gesundheitskompetenz/

Unternehmensbefragung zu haushaltsnahen Dienstleistungen : Schlussbericht

Der vorliegende Bericht enthält die Ergebnisse einer Umfrage bei Unternehmen, die haushaltsnahe Dienstleistungen anbieten. In dieser Studie wurde die aktuelle Situation der HDLU sowie die Einschätzung und Bereitschaft zur Registrierung / Zertifizierung ermittelt. Am Ende des Berichts sind Informationen zur Methode ausgewiesen

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Newsletter der Hochschul-, Landes und Stadtbibliothek; 2025, 03

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Weiterentwicklung des Referenzrahmens „Modulare (Teil)Qualifizierung für haushaltsnahe Dienstleistungen und Hauswirtschaft“ durch digitale Lehr-Lern-Formate : Expertise im Auftrag des Kompetenzzentrums „Professionalisierung und Qualitätssicherung haushaltsnaher Dienstleistungen“ (PQHD) an der Hochschule Fulda

Die vorliegende Expertise nimmt den Referenzrahmen „Modulare (Teil)Qualifizierung für haus-haltsnahe Dienstleistungen und Hauswirtschaft“ des Kompetenzzentrums „Professionalisierung und Qualitätssicherung haushaltsnaher Dienstleistungen“ (PQHD), gefördert vom Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend in den Blick. Dieser wurde auf Basis des arbeitsmarktpolitischen Instruments der Teilqualifizierung (TQ) im Jahr 2020 entwickelt. Mit dem Referenzrahmen hat das Kompetenzzentrum PQHD einen wichtigen Beitrag zu einer einheitlichen und anerkannten Qualifizierungsgrundlage für das Feld der haushaltsnahen Dienstleistungen (HDL) erarbeitet, der wesentlich dazu beitragen kann, dem Problem der hohen Nachfrage nach qualifizierten Arbeitskräften im Bereich der HDL zu begegnen. Der Referenzrahmen eröffnet unterschiedliche Qualifizierungsziele: „(…) die einzelne[n] Mo-dule des Referenzrahmens [können] zur gezielten Qualifizierung von Mitarbeitenden genutzt werden. Gleichzeitig eröffnet der Referenzrahmen aber auch die Möglichkeit, nachträglich zu einem Berufsabschluss zu gelangen, da dieser die Inhalte des gesamten Ausbildungsberufes Hauswirtschafter/in abdeckt“ (Kompetenzzentrum PHQD/dgh e.V. 2020, S. 5 f.). Mit Hilfe des Referenzrahmens können Bildungsträger ihr trägereigenes Qualifizierungscurri-culum entwickeln, darauf aufbauend zielgruppenspezifische Lehr-Lern-Arrangements gestalten und so ihre Teilnehmer*innen Schritt für Schritt bei der Entwicklung der beruflichen Handlungsfähigkeit unterstützen (ebd., S. 32). Hierbei gilt es nicht nur klassische Präsenzformate in den Blick zu nehmen, sondern angesichts einer zunehmend mediatisierten bzw. digitalisierten Welt ebenso das Potenzial digitaler Lehr-Lern-Formate nutzbar zu machen. Vor diesem Hintergrund diskutiert das Kompetenzzentrum PQHD gegenwärtig die Entwicklung möglicher digitaler Lehr-Lern-Formate im „Blended Learning Format“1 für ausgewählte Module des Referenzrahmens. Die vorliegende Expertise geht demzufolge der Frage nach, welche Anforderungen an ein solches digitales Lehr-Lern-Format gestellt sind, unter besonderer Berücksichtigung der vom Re-ferenzrahmen in den Blick genommenen Zielgruppe. Hierbei handelt es sich um an- und un-gelernte Erwachsene über 25 Jahren (s. g. Geringqualifizierte), d. h. • „junge Erwachsene ohne Berufsabschluss, • Berufsrückkehrer/innen mit nicht mehr aktueller beruflicher Qualifikation nach der Fa-milienpause sowie • ältere Beschäftigte ohne Berufsabschluss oder mit einer beruflichen Qualifikation, die so lange zurückliegt, dass sie als Basis für die Beschäftigungsfähigkeit ebenfalls nicht mehr ausreicht“ (Kompetenzzentrum PHQD/dgh e. V. 2020, S. 10 f.). Die Expertise gliedert sich in drei Teile: Zunächst wird die Ausgangslage der hier in den Blick genommenen Zielgruppe bezogen auf deren Weiterbildungsbeteiligung skizziert. Aufgrund des engen Zusammenhangs werden da-bei ebenso Erkenntnisse aus der Grundbildung herangezogen. Aufseiten der Geringqualifizierten besteht in aller Regel nicht nur Entwicklungsbedarf hinsichtlich der Lese- und Schreib-kompetenz, sondern zugleich ein Bedarf bei der Entwicklung von Fähigkeiten und Fertigkeiten, die eine aktive Teilhabe an der Gesellschaft ermöglichen. Daher werden zunächst Forschungsbefunde zur (arbeitsorientierten) Grundbildung auf Basis einer Literaturanalyse prä-sentiert. Im Zentrum der Analyse steht dabei die Frage, welche Erkenntnisse zur Weiterbildung bzw. Qualifizierung Geringqualifizierter mit Hilfe digitaler Technologien vorliegen und welche Handlungsempfehlungen auf Basis der Erkenntnisse abgeleitet werden. Im Anschluss daran werden Ergebnisse aus einer eigens für die Expertise durchgeführten Interviewstudie (explorativer Zugang) präsentiert. Im Zentrum der Expert*inneninterviews stan-den die Erfahrungen der Befragten im Umgang mit digitalen Qualifizierungsangeboten unter besonderer Berücksichtigung der o. g. Zielgruppe. Abschließend werden die Ergebnisse zusammengeführt, diskutiert und Handlungsempfehlungen formuliert