Abstract-Band - Fakultät für Informatik, TU Wien - Technische ...

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

Paul Staroch A Weather Ontology for Predictive Control in Smart Homes Studium: Masterstudium Software Engineering & Internet Computing BetreuerIn: Ao.Univ.Prof. Dr. Wolfgang Kastner In the past few years, the idea of creating smart homes has gained popularity. A smart home possesses some kind of intelligence that allows it to support its inhabitants. The overall goal is to increase the inhabitants' comfort while energy use and costs are reduced as well. In the context of a project aimed at building smart home systems, this thesis aims at constructing an OWL ontology for weather information, containing data about both current conditions and weather forecasts. The data described by this ontology will enable smart home systems to make decisions based on current and future weather conditions. At first, the thesis will determine in which particular ways weather data can be used within smart homes. Furthermore, possible sources for weather data will be analysed. Primary sources will be weather services that are that are accessible via Internet. Optionally, local weather stations will be able to provide further data about current weather conditions. A set of Internet-based sources for weather data will be reviewed for their suitability for use within smart homes. Afterwards, existing ontologies will be reviewed for their structure, advantages, and disadvantages in order to acquire ideas being suitable to be re-used. Several well-known approaches for building new ontologies from scratch will be discussed in detail. The thesis will follow METHONTOLOGY, the best-fitting of these approaches, to build Smart-HomeWeather, an OWL ontology that covers both the weather data being available and the concepts required to perform weather-related tasks within smart homes while always keeping the possibility of simple and efficient OWL reasoning in mind. Eventually, Weather Importer, a Java application, will be developed that gathers data from weather services and local weather stations and transforms it to comply with the SmartHomeWeather ontology. Martin Stütz Detecting Illicit Content in Picture Streams Studium: Masterstudium Information & Knowledge Management BetreuerIn: Ao.Univ.Prof. Dr. Wolfgang Kastner 18 Diese Arbeit beschreibt einen Algorithmus zur Erkennung von Farbbildern mit pornographischen oder gänzlich illegalen Inhalten. Dazu kann der Algorithmus eine Altersklassifizierung anhand von gesichtsbasierter Geometrie durchführen. Der Algorithmus erweitert den Algorithm for Nudity Detection von Rigan Apapid durch die Verwendung von Support Vector Machines und Methoden zur Eliminierung von Fehlalarmen. Die Nacktheits- und Pornographieerkennung basiert auf Hauterkennung. Mithilfe von Hauterkennung können Hautflächen in Bildern lokalisiert werden. Größen, Formen und Distanzen der erkannten Hautflächen zueinander werden als Features zur Beschreibung der Inhalte von Bildern verwendet. Basierend auf diesen Features und dem Gesamtanteil von
Haut wird das Bild durch eine Support Vector Machine als verfänglich oder unverfänglich klassifiziert. Die analysierten Bilder werden mittels OpenCv nach Gesichtern durchsucht. Positionen von Augen, Mund, Nase und Kinn werden innerhalb von erkannten Gesichtern ermittelt. Eine Support Vector Machine klassifiziert die Gesichter anhand der Distanzen zwischen diesen Gesichtsmerkmalen in zwei Klassen (>18 und
Seite 1 und 2: EPILOG Die Diplomarbeitspräsentati
Seite 3 und 4: EPILOG Diplomarbeitspräsentation D
Seite 5 und 6: Vorträge zu den nominierten Diplom
Seite 7 und 8: Andere Institute der TU Wien Depart
Seite 9 und 10: tation of the well-known synchronou
Seite 11 und 12: Kyrill Winkler Easy Impossibility P
Seite 13 und 14: lieren, ist aber komplex in Konfigu
Seite 15 und 16: nischen Systemen befasst, bezieht s
Seite 17 und 18: Einführung dieser Modelle in gewac
Seite 19: Plattformen aufgearbeitet. Nach Def
Seite 23 und 24: geworden ist, die nach dazu passend
Seite 25 und 26: thesis, a character recognition sys
Seite 27 und 28: Michael Opitz Text Detection and Re
Seite 29 und 30: Institut für Informationssysteme A
Seite 31 und 32: Christoph Hohenwarter Simulation de
Seite 33 und 34: Bernhard Schreder Legacy Datasource
Seite 35 und 36: erücksichtigt werden. Dies stellt
Seite 37 und 38: Thomas Linsbichler On the Limits of
Seite 39 und 40: a mobile device acting as a surroga
Seite 41 und 42: of the domain, is expressed in Lana
Seite 43 und 44: Institut für Computersprachen Arbe
Seite 45 und 46: muss. Dabei sollte die gewählte Ak
Seite 47 und 48: Marian Lux Entwurf und Entwicklung
Seite 49 und 50: Markus Putzenlechner Analyse und Im
Seite 51 und 52: Arbeitsbereich Computergraphik Clem
Seite 53 und 54: Ivan Maricic Visual Feature Explora
Seite 55 und 56: Startelement durch wiederholte Tran
Seite 57 und 58: Andreas Hörmann Usability von benu
Seite 59 und 60: that the change of living environme
Seite 61 und 62: Institut für Softwaretechnik und I
Seite 63 und 64: social snapshot the user can choose
Seite 65 und 66: Erkennung von Angreifern und erweit
Seite 67 und 68: elations to other classes). The adv
Seite 69 und 70: ther research. Since only a fractio
Seite 71 und 72:
Jakob Matthias Fellner Pattern-Base
Seite 73 und 74:
Michael Leichtfried Autonome Lokali
Seite 75 und 76:
Das Tool birgt den Vorteil auch kom
Seite 77 und 78:
as a freeof-charge cloud computing
Seite 79 und 80:
communities, community of practice
Seite 81 und 82:
Department für Raumplanung Chin-Ha
Seite 83 und 84:
Institut für Managementwissenschaf
Seite 85 und 86:
tionsunternehmen explizit modellier
Seite 87 und 88:
sekundären und primären Datenerhe
Seite 89 und 90:
Institut für Automatisierungs- und
Seite 91 und 92:
Institut für Computertechnik Rene
Seite 93 und 94:
Medizinische Universität Wien Mari
Seite 95 und 96:
Do Duc Hoa - Institut für Rechnerg
Seite 97 und 98:
Neukam David - Institut für Inform
Seite 99 und 100:
Alle in diesem Band angeführten Ab
Alle anzeigen

Abstract-Band - Fakultät für Informatik, TU Wien - Technische ...

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?