Advancing Pattern Recognition Techniques for Brain-Computer Interfaces: Optimizing Discriminability, Compactness, and Robustness

In dieser Dissertation formulieren wir drei zentrale Zielkriterien zur systematischen Weiterentwicklung der Mustererkennung moderner Brain-Computer Interfaces (BCIs). Darauf aufbauend wird ein Rahmenwerk zur Mustererkennung von BCIs entwickelt, das die drei Zielkriterien durch einen neuen Optimierungsalgorithmus vereint. Darüber hinaus zeigen wir die erfolgreiche Umsetzung unseres Ansatzes für zwei innovative BCI Paradigmen, für die es bisher keine etablierte Mustererkennungsmethodik gibt

Integration of SAR and DEM data: Geometrical considerations

General principles for integrating data from different sources are derived from the experience of registration of SAR images with digital elevation models (DEM) data. The integration consists of establishing geometrical relations between the data sets that allow us to accumulate information from both data sets for any given object point (e.g., elevation, slope, backscatter of ground cover, etc.). Since the geometries of the two data are completely different they cannot be compared on a pixel by pixel basis. The presented approach detects instances of higher level features in both data sets independently and performs the matching at the high level. Besides the efficiency of this general strategy it further allows the integration of additional knowledge sources: world knowledge and sensor characteristics are also useful sources of information. The SAR features layover and shadow can be detected easily in SAR images. An analytical method to find such regions also in a DEM needs in addition the parameters of the flight path of the SAR sensor and the range projection model. The generation of the SAR layover and shadow maps is summarized and new extensions to this method are proposed

Studien zur Lokalisation: Teil: 3. Raum und Grammatik oder: Wie berechenbar ist Sprache? ; [Darin enthalten: Hasase, Martin: Parameters of spatial orientation]

Gegenstand dieses Aufsatzes ist das Verhältnis zwischen der Wahrnehmung einer Anordnung im Raum und der Kategorisierung grammatischer Information. Bei der Diskussion unterschiedlicher Ansätze zu diesem Thema (Metapherntheorie , Gestalttheorie u.a.) stehen die Fragen nach der Existenzberechtigung und dem Erklärungspotential eines lokalistischen Ansatzes im Vordergrund. Während eine direkte Beziehung zwischen räumlicher und grammatischer Kategorisierung abzulehnen ist, liegt ein gemeinsamer Nenner in übergreifenden Prinzipien der Mustererkennung. In einer Theorie der Mustererkennung "vereinen sich wesentliche Gedanken aus Wahrnehmungs- und Lernbarkeitstheorien und deren Formulierung mittels "berechenbarer" geometrisch-topologischer Modelle. Als Illustration dienen u.a. Beispiele zur Kasusmarkierung und zur sprachlichen Kategorisierung von Aspekt und Tempus

Thermographie – ein neuartiges Verfahren zur exakten Abnahme, Identifizierung und digitalen Archivierung von Wasserzeichen in mittelalterlichen und frühneuzeitlichen Papierhandschriften, -zeichnungen und -drucken

Der Beitrag präsentiert die Thermographie als ein neues Forschungsinstrument der Wasserzeichenkunde. Einführend wird zunächst die Bedeutung von Wasserzeichen für die Erschließung historischer Dokumente erörtert. Darauf aufbauend stellen die Autoren ein neuartiges Verfahren zur Visualisierung von Wasserzeichen vor, durch welches es in einfacher Weise gelingt, auch überschriebene oder übertuschte Wasserzei- chen klar und deutlich sichtbar zu machen. Durch diese neue Technik ist es möglich, Wasserzeichen von historischen Dokumenten mittels einer Thermographiekamera in einer der Buchdigitalisierung ähnlichen, einfachen Weise und in situ abzunehmen. Anschließend werden einige Möglichkeiten vorgestellt, die mit Hilfe der modernen Bildverarbeitung und Mustererkennung die vergleichende Suche nach identischen und ähnlichen Wasserzeichen erleichtern

Methods for the automatic recording of bird calls and songs in field ornithology

Der gegenwärtige Kenntnisstand über automatisierte Methoden zur akustischen Erfassung von Rufen und Gesängen von Vögeln wird dargelegt. Die Grundlage für eine automatisierte Erfassung bilden Langzeitaufzeichnungen. Es wird der Frage nachgegangen, inwiefern Tonaufzeichnungen für eine qualitative und auch quantitative Analyse von Vogelbeständen geeignet sind. Spezielles Augenmerk wird autonomen Aufzeichnungsmethoden und der Auswertung von Langzeitaufzeichnungen unter Nutzung von Algorithmen der akustischen Mustererkennung gewidmet. Sinnvolle Einsatzszenarien für automatisierte Methoden im Rahmen avifaunistischer Feldforschung sind die Erfassung des nächtlichen Vogelzuges, die Erfassung nachtaktiver Brutvogelarten und die Datenerhebung in Kernzonen von Schutzgebieten.This review presents our current knowledge on automated methods for acoustic recording of calls and songs of birds. Acoustic long-term recordings can serve as a basis for an automated bird census. We stress the question of whether sound recordings are suitable for qualitative and quantitative analysis of bird populations. Special attention is devoted to autonomous recording methods and the evaluation of long-term recordings by use of acoustic pattern recognition algorithms. Realistic scenarios for the use of automated methods in field ornithology we see in the investigation of nocturnal bird migration, the census of nocturnal bird species, and data collection in core areas of nature reserves

BRIAN (Brain image analysis): A toolkit for the analysis of multimodal brain datasets

The analysis of cognitive processes in man usually involves multiple examina­tion modalities which map different aspects of the brain. Among these proce­dures, at least one modality yielding anatomical information (i.e. MRI*) besidesone or more functional modalities (fMRI, PET, SPECT, EEG, MEG) are involved.Because these different examination methods yield complimentary informationabout the anatomical, metabolical and neurophysiological state of the brain, acombined data evaluation is highly desirable and will lead to results not achiev­able within one examination domain.Such studies are of importance in research (cognitive neuroscience) and ­ withan emphasis on pathological processes ­ in clinical disciplines like neurology,neurosurgery and psychiatry.We have developed a program package for the handling of image datasets(MRI, PET, SPECT, CCT) and signal datasets (EEG, MEG) which allows a com­bined analysis of these data sources in a four­dimensional coordinate space (x, y,z, and time)

Neuronale Netze für betriebliche Anwendungen:Anwendungspotentiale und existierende Systeme

Der vorliegende Arbeitsbericht zeigt eine Auswahl neuronaler Netze für betriebliche Anwendungen. Aufbauend auf der Vorstellung einiger Systeme wird sowohl vom konkreten Anwendungsgebiet als auch von der konkreten Architektur des neuronalen Netzes abstrahiert, um so ein Übertragen der Erkenntnisse auf andere, ähnlich gelagerte Anwendungsprobleme zu ermöglichen. Anhand der abstrahierten Beschreibung ist es möglich, neue betriebliche Anwendungspotentiale neuronaler Netze aufzudecken. Dazu wird überprüft, inwieweit eine neue, potentielle Anwendung denselben Kriterien genügt. Aufgrund der Analogien erhält man neben einer „Machbarkeitsstudie“ ggf. bereits Hinweise auf die geeignete Wahl eines Netzwerktyps und der zugehörigen Netzwerkparameter für das neue Anwendungsproblem

Zwischen Mensch und Maschine: Künstliche Intelligenz zur Förderung von Lernprozessen

Hintergrund: Die Rolle und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning im Lernkontext wird seit der Digitalisierungsoffensive stark diskutiert. KI-basierte Werkzeuge bieten vielversprechende Möglichkeiten, um Lernprozesse besser zu verstehen und im weiteren Fortgang zu optimieren. Der Zuwachs an Daten und Metriken, die durch neue Sensoren und digitale Lernumgebungen zur Verfügung gestellt werden, ermöglicht den Einsatz von KI und Machine Learning. Solche Methoden bieten sich insbesondere an, wenn die menschliche Informationsverarbeitung nicht in der Lage ist, die komplexen und multimodalen Daten effizient und zeitnah zu verarbeiten sowie notwendige Schlüsse daraus zu ziehen. Methode: Für den aktuellen Artikel wurde eine selektive Literaturrecherche betrieben, um die unterschiedlichen Schritte bei KI-gestützten Lernsystemen genauer zu beleuchten. Diskussion: Es lassen sich drei zentrale Schritte im Prozess des KI-gestützten Lernens identifizieren: (i) Datenaufzeichnung, (ii) Mustererkennung und (iii) Adaptivität in digitalen Lernumgebungen. Der Mensch spielt in KI-gestützten Lernsystemen eine entscheidende und nicht durch die „Maschine“ zu ersetzende Rolle, die im aktuellen Artikel genauer erläutert wird. Zudem werden weitere wichtige Aspekte für die Umsetzung von KI-gestützten Lernsystemen wie die Notwendigkeit interdisziplinärer Zusammenarbeit, Theoriearbeit und der Schließung von Forschungslücken perspektivisch diskutiert und elaboriert

[Einleitung] Der Computer und die Handschriften. Zwischen digitaler Reproduktion und maschinengestützter Forschung

Die Beiträge dieses Bandes zeigen, dass sich die Diskussion über den Computer als Medium für die Verbreitung von Grundlagen und Ergebnissen der Forschung nicht losgelöst von einer Diskussion über den Computer als Forschungsinstrument führen lässt. Die digitale Reproduktion von Handschriften determiniert die Art und Weise ihrer Erforschung. Einerseits verändern sich Verarbeitung und Beschreibung eines handschriftlichen Zeugnisses; andererseits schließt sich an seine digitale Repräsentation die Forschungsdiskussion im Medium des Internets unmittelbar an. Die Einleitung versucht aus diesem Sachverhalt Schlussfolgerungen auf mögliche Zukunftsszenarien einer »digitalen Kodikologie« und einer »digitalen Paläographie« abzuleiten