Método de selección automática de algoritmos de correspondencia estéreo en ausencia de ground truth

La correspondencia estéreo es un campo ampliamente estudiado que ha recibido una atención notable en las últimas tres décadas. Es posible encontrar en la literatura un número considerable de propuestas para resolver el problema de correspondencia estéreo. En contraste, las propuestas para evaluar cuantitativamente la calidad de los mapas de disparidad obtenidos a partir de los algoritmos de correspondencia estéreo son relativamente escasas. La selección de un algoritmo de correspondencia estéreo y sus respectivos parámetros para un caso de aplicación particular es un problema no trivial dada la dependencia entre la calidad de la estimación de un mapa de disparidad y el contenido de la escena de interés. Este trabajo de investigación propone una estrategia de selección de algoritmos de correspondencia estéreo a partir de los mapas de disparidad estimados, por medio de un proceso de evaluación en ausencia de ground truth. El método propuesto permitiría a un sistema de visión estéreo adaptarse a posibles cambios en las escenas al ser aplicados a problemas en el mundo real. Esta investigación es de interés para investigadores o ingenieros aplicando visión estéreo en campos de aplicación como la industria.Abstract: The stereo correspondence problem has received significant attention in literature during approximately three decades. A plethora of stereo correspondence algorithms can be found in literature. In contrast, the amount of methods to objectively and quantitatively evaluate the accuracy of disparity maps estimated from stereo correspondence algorithms is relatively low. The application of stereo correspondence algorithms on real world applications is not a trivial problem, mainly due to the existing dependence between the estimated disparity map quality, the algorithms parameter definition and the contents on the assessed scene. In this research a stereo correspondence algorithms selection method is proposed by assessing the quality of estimated disparity maps in absence of ground truth. The proposed method could be used in a stereo vision to increase the system robustness by adapting it to possible changes in real world applications. The contribution of this work is relevant to researchers and engineers applying stereo vision in fields such as industryMaestrí

Performance Metrics and Test Data Generation for Depth Estimation Algorithms

This thesis investigates performance metrics and test datasets used for the evaluation of depth estimation algorithms. Stereo and light field algorithms take structured camera images as input to reconstruct a depth map of the depicted scene. Such depth estimation algorithms are employed in a multitude of practical applications such as industrial inspection and the movie industry. Recently, they have also been used for safety-relevant applications such as driver assistance and computer assisted surgery. Despite this increasing practical relevance, depth estimation algorithms are still evaluated with simple error measures and on small academic datasets. To develop and select suitable and safe algorithms, it is essential to gain a thorough understanding of their respective strengths and weaknesses. In this thesis, I demonstrate that computing average pixel errors of depth estimation algorithms is not sufficient for a thorough and reliable performance analysis. The analysis must also take into account the specific requirements of the given applications as well as the characteristics of the available test data. I propose metrics to explicitly quantify depth estimation results at continuous surfaces, depth discontinuities, and fine structures. These geometric entities are particularly relevant for many applications and challenging for algorithms. In contrast to prevalent metrics, the proposed metrics take into account that pixels are neither spatially independent within an image nor uniformly challenging nor equally relevant. Apart from performance metrics, test datasets play an important role for evaluation. Their availability is typically limited in quantity, quality, and diversity. I show how test data deficiencies can be overcome by using specific metrics, additional annotations, and stratified test data. Using systematic test cases, a user study, and a comprehensive case study, I demonstrate that the proposed metrics, test datasets, and visualizations allow for a meaningful quantitative analysis of the strengths and weaknesses of different algorithms. In contrast to existing evaluation methodologies, application-specific priorities can be taken into account to identify the most suitable algorithms

Evaluation of Constructable Match Cost Measures for Stereo Correspondence Using Cluster Ranking

Stereo correspondence research often involves the comparison of techniques to determine which are better under different circumstances. The methods of comparison employed often take the form of applying the techniques to a few stereo image pairs with the technique with the lowest error rate declared superior. However, the majority of these comparisons do not contain any discussion of statistical significance; making the declared superiority of a technique statistically unreliable. In this paper we present a new evaluation method called cluster ranking that yields a statistically significant comparison of the stereo techniques being compared. Cluster ranking leverages statistical inference techniques to first rank the performance of stereo techniques on a single stereo image pair and then combine the rankings from multiple stereo pairs into an over-all ranking; in both of these rankings, only stereo techniques that are statistically different are given different ranks. We demonstrate our framework with a comparison of constructable match cost measures (those that can be assembled from a base set of components) on a data set consisting of 30 synthetic stereo pairs, with varying amounts of noise, and 18 scenes from the 2005 and 2006 Middlebury data sets. Our analysis reveals match cost measures, and measure components, that are statistically superior to all other measures depending on amount of noise, illumination, or exposure time. 1

Pre-Trained Driving in Localized Surroundings with Semantic Radar Information and Machine Learning

Entlang der Signalverarbeitungskette von Radar Detektionen bis zur Fahrzeugansteuerung, diskutiert diese Arbeit eine semantischen Radar Segmentierung, einen darauf aufbauenden Radar SLAM, sowie eine im Verbund realisierte autonome Parkfunktion. Die Radarsegmentierung der (statischen) Umgebung wird durch ein Radar-spezifisches neuronales Netzwerk RadarNet erreicht. Diese Segmentierung ermöglicht die Entwicklung des semantischen Radar Graph-SLAM SERALOC. Auf der Grundlage der semantischen Radar SLAM Karte wird eine beispielhafte autonome Parkfunktionalität in einem realen Versuchsträger umgesetzt. Entlang eines aufgezeichneten Referenzfades parkt die Funktion ausschließlich auf Basis der Radar Wahrnehmung mit bisher unerreichter Positioniergenauigkeit. Im ersten Schritt wird ein Datensatz von 8.2 · 10^6 punktweise semantisch gelabelten Radarpunktwolken über eine Strecke von 2507.35m generiert. Es sind keine vergleichbaren Datensätze dieser Annotationsebene und Radarspezifikation öffentlich verfügbar. Das überwachte Training der semantischen Segmentierung RadarNet erreicht 28.97% mIoU auf sechs Klassen. Außerdem wird ein automatisiertes Radar-Labeling-Framework SeRaLF vorgestellt, welches das Radarlabeling multimodal mittels Referenzkameras und LiDAR unterstützt. Für die kohärente Kartierung wird ein Radarsignal-Vorfilter auf der Grundlage einer Aktivierungskarte entworfen, welcher Rauschen und andere dynamische Mehrwegreflektionen unterdrückt. Ein speziell für Radar angepasstes Graph-SLAM-Frontend mit Radar-Odometrie Kanten zwischen Teil-Karten und semantisch separater NDT Registrierung setzt die vorgefilterten semantischen Radarscans zu einer konsistenten metrischen Karte zusammen. Die Kartierungsgenauigkeit und die Datenassoziation werden somit erhöht und der erste semantische Radar Graph-SLAM für beliebige statische Umgebungen realisiert. Integriert in ein reales Testfahrzeug, wird das Zusammenspiel der live RadarNet Segmentierung und des semantischen Radar Graph-SLAM anhand einer rein Radar-basierten autonomen Parkfunktionalität evaluiert. Im Durchschnitt über 42 autonome Parkmanöver (∅3.73 km/h) bei durchschnittlicher Manöverlänge von ∅172.75m wird ein Median absoluter Posenfehler von 0.235m und End-Posenfehler von 0.2443m erreicht, der vergleichbare Radar-Lokalisierungsergebnisse um ≈ 50% übertrifft. Die Kartengenauigkeit von veränderlichen, neukartierten Orten über eine Kartierungsdistanz von ∅165m ergibt eine ≈ 56%-ige Kartenkonsistenz bei einer Abweichung von ∅0.163m. Für das autonome Parken wurde ein gegebener Trajektorienplaner und Regleransatz verwendet

Exploring the potential of physical visualizations

The goal of an external representation of abstract data is to provide insights and convey information about the structure of the underlying data, therefore helping people execute tasks and solve problems more effectively. Apart from the popular and well-studied digital visualization of abstract data there are other scarcely studied perceptual channels to represent data such as taste, sound or haptic. My thesis focuses on the latter and explores in which ways human knowledge and ability to sense and interact with the physical non-digital world can be used to enhance the way in which people analyze and explore abstract data. Emerging technological progress in digital fabrication allow an easy, fast and inexpensive production of physical objects. Machines such as laser cutters and 3D printers enable an accurate fabrication of physical visualizations with different form factors as well as materials. This creates, for the first time, the opportunity to study the potential of physical visualizations in a broad range. The thesis starts with the description of six prototypes of physical visualizations from static examples to digitally augmented variations to interactive artifacts. Based on these explorations, three promising areas of potential for physical visualizations were identified and investigated in more detail: perception & memorability, communication & collaboration, and motivation & self-reflection. The results of two studies in the area of information recall showed that participants who used a physical bar chart retained more information compared to the digital counterpart. Particularly facts about maximum and minimum values were be remembered more efficiently, when they were perceived from a physical visualization. Two explorative studies dealt with the potential of physical visualizations regarding communication and collaboration. The observations revealed the importance on the design and aesthetic of physical visualizations and indicated a great potential for their utilization by audiences with less interest in technology. The results also exposed the current limitations of physical visualizations, especially in contrast to their well-researched digital counterparts. In the area of motivation we present the design and evaluation of the Activity Sculptures project. We conducted a field study, in which we investigated physical visualizations of personal running activity. It was discovered that these sculptures generated curiosity and experimentation regarding the personal running behavior as well as evoked social dynamics such as discussions and competition. Based on the findings of the aforementioned studies this thesis concludes with two theoretical contributions on the design and potential of physical visualizations. On the one hand, it proposes a conceptual framework for material representations of personal data by describing a production and consumption lens. The goal is to encourage artists and designers working in the field of personal informatics to harness the interactive capabilities afforded by digital fabrication and the potential of material representations. On the other hand we give a first classification and performance rating of physical variables including 14 dimensions grouped into four categories. This complements the undertaking of providing researchers and designers with guidance and inspiration to uncover alternative strategies for representing data physically and building effective physical visualizations.Um aus abstrakten Daten konkrete Aussagen, komplexe Zusammenhänge oder überraschende Einsichten gewinnen zu können, müssen diese oftmals in eine, für den Menschen, anschauliche Form gebracht werden. Eine weitverbreitete und gut erforschte Möglichkeiten ist die Darstellung von Daten in visueller Form. Weniger erforschte Varianten sind das Verkörpern von Daten durch Geräusche, Gerüche oder physisch ertastbare Objekte und Formen. Diese Arbeit konzentriert sich auf die letztgenannte Variante und untersucht wie die menschlichen Fähigkeiten mit der physischenWelt zu interagieren dafür genutzt werden können, das Analysieren und Explorieren von Daten zu unterstützen. Der technische Fortschritt in der digitalen Fertigung vereinfacht und beschleunigt die Produktion von physischen Objekten und reduziert dabei deren Kosten. Lasercutter und 3D Drucker ermöglichen beispielsweise eine maßgerechte Fertigung physischer Visualisierungen verschiedenster Ausprägungen hinsichtlich Größe und Material. Dadurch ergibt sich zum ersten Mal die Gelegenheit, das Potenzial von physischen Visualisierungen in größerem Umfang zu erforschen. Der erste Teil der Arbeit skizziert insgesamt sechs Prototypen physischer Visualisierungen, wobei sowohl statische Beispiele beschrieben werden, als auch Exemplare die durch digital Inhalte erweitert werden oder dynamisch auf Interaktionen reagieren können. Basierend auf den Untersuchungen dieser Prototypen wurden drei vielversprechende Bereiche für das Potenzial physischer Visualisierungen ermittelt und genauer untersucht: Wahrnehmung & Einprägsamkeit, Kommunikation & Zusammenarbeit sowie Motivation & Selbstreflexion. Die Ergebnisse zweier Studien zur Wahrnehmung und Einprägsamkeit von Informationen zeigten, dass sich Teilnehmer mit einem physischen Balkendiagramm an deutlich mehr Informationen erinnern konnten, als Teilnehmer, die eine digitale Visualisierung nutzten. Insbesondere Fakten über Maximal- und Minimalwerte konnten besser im Gedächtnis behalten werden, wenn diese mit Hilfe einer physischen Visualisierung wahrgenommen wurden. Zwei explorative Studien untersuchten das Potenzial von physischen Visualisierungen im Bereich der Kommunikation mit Informationen sowie der Zusammenarbeit. Die Ergebnisse legten einerseits offen wie wichtig ein ausgereiftes Design und die Ästhetik von physischen Visualisierungen ist, deuteten anderseits aber auch darauf hin, dass Menschen mit geringem Interesse an neuen Technologien eine interessante Zielgruppe darstellen. Die Studien offenbarten allerdings auch die derzeitigen Grenzen von physischen Visualisierungen, insbesondere im Vergleich zu ihren gut erforschten digitalen Pendants. Im Bereich der Motivation und Selbstreflexion präsentieren wir die Entwicklung und Auswertung des Projekts Activity Sculptures. In einer Feldstudie über drei Wochen erforschten wir physische Visualisierungen, die persönliche Laufdaten repräsentieren. Unsere Beobachtungen und die Aussagen der Teilnehmer ließen darauf schließen, dass die Skulpturen Neugierde weckten und zum Experimentieren mit dem eigenen Laufverhalten einluden. Zudem konnten soziale Dynamiken entdeckt werden, die beispielsweise durch Diskussion aber auch Wettbewerbsgedanken zum Ausdruck kamen. Basierend auf den gewonnen Erkenntnissen durch die erwähnten Studien schließt diese Arbeit mit zwei theoretischen Beiträgen, hinsichtlich des Designs und des Potenzials von physischen Visualisierungen, ab. Zuerst wird ein konzeptionelles Framework vorgestellt, welches die Möglichkeiten und den Nutzen physischer Visualisierungen von persönlichen Daten veranschaulicht. Für Designer und Künstler kann dies zudem als Inspirationsquelle dienen, wie das Potenzial neuer Technologien, wie der digitalen Fabrikation, zur Darstellung persönlicher Daten in physischer Form genutzt werden kann. Des Weiteren wird eine initiale Klassifizierung von physischen Variablen vorgeschlagen mit insgesamt 14 Dimensionen, welche in vier Kategorien gruppiert sind. Damit vervollständigen wir unser Ziel, Forschern und Designern Inspiration und Orientierung zu bieten, um neuartige und effektvolle physische Visualisierungen zu erschaffen

Research and Technology Objectives and Plans Summary (RTOPS)

A compilation of summary portions of each of the Research and Technology Objectives and Plans (RTOPS) used for management review and control of research currently in progress throughout NASA is presented. Subject, technical monitors, responsible NASA organization, and RTOP number indexes are included

Exploring the potential of physical visualizations

The goal of an external representation of abstract data is to provide insights and convey information about the structure of the underlying data, therefore helping people execute tasks and solve problems more effectively. Apart from the popular and well-studied digital visualization of abstract data there are other scarcely studied perceptual channels to represent data such as taste, sound or haptic. My thesis focuses on the latter and explores in which ways human knowledge and ability to sense and interact with the physical non-digital world can be used to enhance the way in which people analyze and explore abstract data. Emerging technological progress in digital fabrication allow an easy, fast and inexpensive production of physical objects. Machines such as laser cutters and 3D printers enable an accurate fabrication of physical visualizations with different form factors as well as materials. This creates, for the first time, the opportunity to study the potential of physical visualizations in a broad range. The thesis starts with the description of six prototypes of physical visualizations from static examples to digitally augmented variations to interactive artifacts. Based on these explorations, three promising areas of potential for physical visualizations were identified and investigated in more detail: perception & memorability, communication & collaboration, and motivation & self-reflection. The results of two studies in the area of information recall showed that participants who used a physical bar chart retained more information compared to the digital counterpart. Particularly facts about maximum and minimum values were be remembered more efficiently, when they were perceived from a physical visualization. Two explorative studies dealt with the potential of physical visualizations regarding communication and collaboration. The observations revealed the importance on the design and aesthetic of physical visualizations and indicated a great potential for their utilization by audiences with less interest in technology. The results also exposed the current limitations of physical visualizations, especially in contrast to their well-researched digital counterparts. In the area of motivation we present the design and evaluation of the Activity Sculptures project. We conducted a field study, in which we investigated physical visualizations of personal running activity. It was discovered that these sculptures generated curiosity and experimentation regarding the personal running behavior as well as evoked social dynamics such as discussions and competition. Based on the findings of the aforementioned studies this thesis concludes with two theoretical contributions on the design and potential of physical visualizations. On the one hand, it proposes a conceptual framework for material representations of personal data by describing a production and consumption lens. The goal is to encourage artists and designers working in the field of personal informatics to harness the interactive capabilities afforded by digital fabrication and the potential of material representations. On the other hand we give a first classification and performance rating of physical variables including 14 dimensions grouped into four categories. This complements the undertaking of providing researchers and designers with guidance and inspiration to uncover alternative strategies for representing data physically and building effective physical visualizations.Um aus abstrakten Daten konkrete Aussagen, komplexe Zusammenhänge oder überraschende Einsichten gewinnen zu können, müssen diese oftmals in eine, für den Menschen, anschauliche Form gebracht werden. Eine weitverbreitete und gut erforschte Möglichkeiten ist die Darstellung von Daten in visueller Form. Weniger erforschte Varianten sind das Verkörpern von Daten durch Geräusche, Gerüche oder physisch ertastbare Objekte und Formen. Diese Arbeit konzentriert sich auf die letztgenannte Variante und untersucht wie die menschlichen Fähigkeiten mit der physischenWelt zu interagieren dafür genutzt werden können, das Analysieren und Explorieren von Daten zu unterstützen. Der technische Fortschritt in der digitalen Fertigung vereinfacht und beschleunigt die Produktion von physischen Objekten und reduziert dabei deren Kosten. Lasercutter und 3D Drucker ermöglichen beispielsweise eine maßgerechte Fertigung physischer Visualisierungen verschiedenster Ausprägungen hinsichtlich Größe und Material. Dadurch ergibt sich zum ersten Mal die Gelegenheit, das Potenzial von physischen Visualisierungen in größerem Umfang zu erforschen. Der erste Teil der Arbeit skizziert insgesamt sechs Prototypen physischer Visualisierungen, wobei sowohl statische Beispiele beschrieben werden, als auch Exemplare die durch digital Inhalte erweitert werden oder dynamisch auf Interaktionen reagieren können. Basierend auf den Untersuchungen dieser Prototypen wurden drei vielversprechende Bereiche für das Potenzial physischer Visualisierungen ermittelt und genauer untersucht: Wahrnehmung & Einprägsamkeit, Kommunikation & Zusammenarbeit sowie Motivation & Selbstreflexion. Die Ergebnisse zweier Studien zur Wahrnehmung und Einprägsamkeit von Informationen zeigten, dass sich Teilnehmer mit einem physischen Balkendiagramm an deutlich mehr Informationen erinnern konnten, als Teilnehmer, die eine digitale Visualisierung nutzten. Insbesondere Fakten über Maximal- und Minimalwerte konnten besser im Gedächtnis behalten werden, wenn diese mit Hilfe einer physischen Visualisierung wahrgenommen wurden. Zwei explorative Studien untersuchten das Potenzial von physischen Visualisierungen im Bereich der Kommunikation mit Informationen sowie der Zusammenarbeit. Die Ergebnisse legten einerseits offen wie wichtig ein ausgereiftes Design und die Ästhetik von physischen Visualisierungen ist, deuteten anderseits aber auch darauf hin, dass Menschen mit geringem Interesse an neuen Technologien eine interessante Zielgruppe darstellen. Die Studien offenbarten allerdings auch die derzeitigen Grenzen von physischen Visualisierungen, insbesondere im Vergleich zu ihren gut erforschten digitalen Pendants. Im Bereich der Motivation und Selbstreflexion präsentieren wir die Entwicklung und Auswertung des Projekts Activity Sculptures. In einer Feldstudie über drei Wochen erforschten wir physische Visualisierungen, die persönliche Laufdaten repräsentieren. Unsere Beobachtungen und die Aussagen der Teilnehmer ließen darauf schließen, dass die Skulpturen Neugierde weckten und zum Experimentieren mit dem eigenen Laufverhalten einluden. Zudem konnten soziale Dynamiken entdeckt werden, die beispielsweise durch Diskussion aber auch Wettbewerbsgedanken zum Ausdruck kamen. Basierend auf den gewonnen Erkenntnissen durch die erwähnten Studien schließt diese Arbeit mit zwei theoretischen Beiträgen, hinsichtlich des Designs und des Potenzials von physischen Visualisierungen, ab. Zuerst wird ein konzeptionelles Framework vorgestellt, welches die Möglichkeiten und den Nutzen physischer Visualisierungen von persönlichen Daten veranschaulicht. Für Designer und Künstler kann dies zudem als Inspirationsquelle dienen, wie das Potenzial neuer Technologien, wie der digitalen Fabrikation, zur Darstellung persönlicher Daten in physischer Form genutzt werden kann. Des Weiteren wird eine initiale Klassifizierung von physischen Variablen vorgeschlagen mit insgesamt 14 Dimensionen, welche in vier Kategorien gruppiert sind. Damit vervollständigen wir unser Ziel, Forschern und Designern Inspiration und Orientierung zu bieten, um neuartige und effektvolle physische Visualisierungen zu erschaffen

Beyond Priesthood

(History of Religion: Essays and Preliminary Studies) brings together the mutually constitutive aspects of the study of religion(s)—contextualized data, theory, and disciplinary positioning—and engages them from a critical historical perspective. The series publishes monographs and thematically focused edited volumes on specific topics and cases as well as comparative work across historical periods from the ancient world to the modern era