Die Nutzung pro­fes­sioneller CAD (com­put­er-aid­ed design) Soft­ware erfordert nicht nur fach­lich­es Know How, son­dern auch Übung im Umgang mit der Soft­ware. Prof. Dr. Dr. Gisela S. Bahr und Prof. Stephen L. Wood vom Depart­ment of Bio­med­ical Engi­neer­ing des Flori­da Insti­tute of Tech­nol­o­gy unter­sucht­en gemein­sam mit Jun.-Prof. Dr. Marc Rit­ter, Inhab­er der Junior­pro­fes­sur Media Com­put­ing der TU Chem­nitz, kog­ni­tive Tools, die CAD-Nutzer bei ihrer Arbeit unter­stützen sollen. Ziel ist es, uner­fahre­nen Nutzern Lösungsvorschläge anzu­bi­eten, mit denen sie ihr aktuelles Pro­jekt verbessern kön­nen. Als Grund­lage für diese Vorschläge dient eine Studie, in der erfahrene CAD-Nutzer beobachtet und deren Lösungsan­sätze für ver­schiedene Prob­lem­stel­lun­gen weit­er­ver­ar­beit­et wur­den. Beispiel­sweise wird Anfängern somit eine Möglichkeit an die Hand gegeben, Muster und Hin­weise ein­blenden zu lassen, um sich schneller mit dem Pro­gramm und dessen Möglichkeit­en ver­traut zu machen. Eine weit­ere Unter­stützungsmöglichkeit auf dem Weg zum intel­li­gen­ten CAD-Sys­tem bilden Wid­gets, die Auf­gaben automa­tisch ergänzen oder einem erfahre­nen Nutzer Kniffe zeigen, die ursprünglich von anderen erfahre­nen Inge­nieuren mit der­sel­ben oder ähn­lichen Prob­lem­stel­lung stam­men.

Pub­lika­tion: Bahr, Gisela Susanne; Wood, Stephen & Rit­ter, Marc. Cog­ni­tive Tools for Design Engi­neers: A Frame­work for the Devel­op­ment of Intel­li­gent CAD Sys­tems. In: i‑com 14(2), S.138–146. [Link]

Methodik der Datenre­duk­tion beste­hend aus Schnit­t­analyse und Gesichts­de­tek­tion. [aus: Rit­ter & Bahr, ICME Work­shops, Präsen­ta­tion, S.17]

Prof. Dr. Dr. Gisela Susanne Bahr vom Depart­ment of Bio­med­ical Engi­neer­ing des Flori­da Insti­tute of Tech­nol­o­gy und Jun.-Prof. Dr. Marc Rit­ter von der Junior­pro­fes­sur Media Com­put­ing der TU Chem­nitz präsen­tierten im Rah­men des Human Mem­o­ry-Inspired Mul­ti­me­dia Orga­ni­za­tion and Preser­va­tion (HMMP) Work­shops auf der renom­mierten Kon­ferenz IEEE Inter­na­tion­al Con­fer­ence on Mul­ti­me­dia and Expo (ICME) 2015 in Tori­no, Ital­ien die Ergeb­nisse ihrer gemein­schaftlichen Studie. Inspiri­ert von Aspek­ten des men­schlichen Vergessens, wur­den Kri­te­rien unter­sucht, mit deren Hil­fe Gesichter in großen Datenbestän­den in Erin­nerung behal­ten oder gelöscht wer­den kön­nen. Als Daten­ma­te­r­i­al diente die Analyse von 122 Episo­den zusam­menge­fasster 100 sekündi­ger Web­casts der deutschen Tagess­chau vom April und Mai 2011. Dabei wur­den rel­e­vante Merk­male iden­ti­fiziert und mit maschinell erlern­ten Merk­malen ver­glichen, wobei vor allem die Qual­ität von Gesichtern in unter­schiedlichen Größen und Schär­fee­in­stel­lun­gen eine wichtige Rolle spie­len. Durch gezielte Eli­m­inierung von ähn­lichen oder nicht-adäquat­en Bil­dauf­nah­men ergibt sich ein Poten­tial zur Reduk­tion der spe­icherbaren Gesichts­daten­menge von bis zu 75%.

Pub­lika­tion: Rit­ter, Marc & Bahr, Gisela Susanne. An explorato­ry study to iden­tify rel­e­vant cues for the dele­tion of faces for mul­ti­me­dia retrieval. In: IEEE Inter­na­tional Con­fer­ence on Mul­ti­me­dia & Expo Work­shops on Human Mem­o­ry-Inspired Mul­ti­me­dia Orga­ni­za­tion and Preser­va­tion, Turin, Italy, 29.06.–03.07.2015, S.1–6. [Link]