Extrahering av rörelse-vektorer från film- och videodata

Since the Video on Demand market grows at a fast rate in terms of available content and user numbers, the task arises to match personal relevant content to each individual user. This problem is tackled by implementing a recommondation system which finds relevant content by automatically detecting patterns in the individual user’s behaviour. To find such patterns, either collaborative filtering, which evaluates patterns of user groups to draw conclusions about a single user’s preferences, or content based strategies can be applied. Those content strategies analyze the watched movies of the individual user and extract quantifiable information from them. This information can be utilized to find relevant movies with similar features. The focus of this thesis lies on the extraction of motion features from movie and video data. Three feature extraction methods are presented and evaluated which classify camera movement, estimate the motion intensity and detect film transitions.VOD-marknaden (Video på begäran) är en växande marknad, dels i mängden tillgängligt innehåll samt till antalet användare. Det skapar en utmaning att matcha personligt relevant innehåll för varje enskild användare. Utmaningen hanteras genom att implementera ett rekommendationssystem som hittar relevant innehåll genom att automatiskt identifiera mönster i varje användaren beteende. För att hitta sådana mönster används i vanliga fall Collaborative filtering; som utvärderar mönster utifrån grupper av flera användare och kors- rekommenderar produkter mellan dem utan att ta nämnvärd hänsyn till produktens innehåll. (De som har köpt X har också köpt Y) Ett alternativ till detta är att tillämpa en innehållsbaserad strategi. Innehållsbaserade strategier analyserar den faktiska video-datan i de produkter som har konsumerats av en enskild användare med syfte att därifrån extrahera kvantifierbar information. Denna information kan användas för att hitta relevanta filmer med liknande videoinnehåll. Inriktningen för denna avhandling berör utvinning av kamerarörelsevektorer från film- och videodata. Tre extraktionsmetoder presenteras och utvärderas för att klassificera kamerans rörelse, kamerarörelsen intensitet och för att detektera scenbyten.

Exchange-Bias-Dünnschichtsysteme - Charakterisierung, Modellierung und Anwendung

Universität Kassel Promotionsstipendium und B Braun Melsungen A

Geistercharte von Deutschland.

GEISTERCHARTE VON DEUTSCHLAND. Geistercharte von Deutschland. ( -

Walking “Normally” vs. “Sideways” in Simulated, Simple Assembly Operations: Analysis of Muscular Strain in the Legs

The muscular strain of the lower extremities when walking “normally” and “sideways” was analysed using the simple, simulated U-assembly line in the Laboratory of the Institute for Ergonomics and Human Factors in Darmstadt (IAD). Test subjects executed their assembly operations in different scenarios in two studies. The U-line in the first study consisted of three work stations and five work stations in the second one. Electrical activities (EA) in six leg muscles on each leg (left and right) were measured and analysed by using EMG method. Ten test subjects without experience in assembly work took part in both studies. The results in the first study show that walking “sideways” puts lower extremities under more stress than walking “normally” does. We were able to record higher electrical activities values (especially dynamic EA-shares) in four out of six analysed leg muscles. EMG-results in the second study show that when “walking sideways counter-clockwise”, three muscles on the right leg are under greater stress than the muscles on the left leg