Abstract-Band - Fakultät für Informatik, TU Wien - Technische ...
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sich als geeignet herausgestellt. Dabei wird ein Bild durch die Häufigkeiten seiner enthaltenen visuellen Worte beschrieben. Diese visuellen Worte werden von lokalen Bildmerkmalen abgeleitet. Methoden auf dem aktuellen Stand der Wissenschaft verwenden SIFT Merkmale, welche den Nachteil einer aufwendigen Berechnung haben. Um dem entgegenzuwirken werden in dieser Arbeit SIFT Merkmale durch binäre Merkmale ersetzt. Binäre Merkmale bestehen aus einer einfachen Liste an Bits und ermöglichen bestimmte Schritte der Bags of Visual Words Methode effizienter durchzuführen. Das Erzeugen der visuellen Worte ist einer dieser Schritte und äußerst zeitaufwändig. Ein alternativer Clustering-Algorithmus, kShifts, wird untersucht, um diesen Schritt effizienter durchzuführen. Weiters wird der kMeans Algorithmus für binäre Merkmale angepasst und mit kShifts verglichen. Für die Evaluierung des vorgestellten Systems werden frei verfügbare Bilddatenbanken verwendet. Ein Vergleich mit aktuellen Methoden wird gezogen. Zusätzlich wird eine Bilddatenbank mit circa 1,000,000 Pressebildern als praxisorientierter Anwendungsfall untersucht. Christopher Pramerdorfer Depth Data Analysis for Fall Detection Studium: Masterstudium Visual Computing BetreuerIn: Privatdoz. Dr. Martin Kampel Falls are a leading cause for accidental deaths among persons aged 65 or older. Fall victims require immediate assistance in order to minimize morbidity and mortality rates. However, statistically every other fall victim is unable to get back up without help. The aim of fall detection is to ensure fast assistance by automatically informing caretakers in case of falls. Different methods have been proposed for this purpose, but there are still unresolved issues that limit the applicability of fall detection systems in practice. This thesis introduces a new fall detection system using current depth-sensing technology, with the aim of addressing these limitations. This sensor technology has several advantages over alternatives; it is unobtrusive, preserves the privacy of subjects, and works independently of lighting conditions, allowing for continuous monitoring. The generated data enables powerful scene analysis and, consequently, reliable fall detection. The applicability of this technology is verified by means of a quantitative analysis, in order to assess its limitations and data quality. In contrast to existing methods, the proposed system emphasizes person detection and tracking, which allows for robust temporal analysis and thus improves fall detection performance. To this end, this work also proposes a new motion detection algorithm optimized for depth data and fall detection. Furthermore, this work contributes to the research field of tracking by introducing effective means for tracking multiple persons. The proposed system is easy to set up, plug and play, and can run on inexpensive low-end hardware, promoting broad acceptance. This work shows that reliable fall detection in depth data is possible, as verified on a comprehensive fall database. At the time of writing, the system is tested under practical conditions in four countries, with promising first results. 26
Institut für Informationssysteme Arbeitsbereich Distributed Systems Denitsa Djamiykova Monitoring the Correspondence of Physical and Virtual Network Resources in OpenFlow Based Software Defined Networks Studium: Masterstudium Software Engineering & Internet Computing BetreuerIn: Univ.Prof. Dr. Schahram Dustdar Mit der steigenden Popularität des Cloud Computings, nimmt auch die Notwendigkeit von leichten Bereitstellen, Migration und Voraussagen der Qualität des Netzwerks zu. Software Defined Networks (SDNs) versprechen bessere Skalierbarkeit, Flexibilität und Effizienz des Cloud-Netzwerks durch Abstraktion der Regelung von der Weiterleitungsschicht. Heutzutage ist eines der schwierigsten Probleme der Cloud-Netzwerksvirtualisierung, das auf eine SDN gebaut ist, die schlechte Verwaltung und Überwachung der Korrespondenz zwischen den hysischen und den logischen Ressourcen. Diese Arbeit präsentiert eine Erweiterung zu einem bestehenden SDN Controller, der die physikalischen Netzwerk-Ressourcen überwachen und die entsprechenden virtuellen Netzwerk Ressourcen zuweisen soll. Das Low-Level-Monitoring in jedem Cloud Setup ermöglicht eine optimale Ausnutzung der physischen Ressourcen und eine bessere und schnellere Bereitstellung des logischen Netzwerkes sowie der Tenant VMs. Das vorgeschlagene SDN Controller Plug-in ermöglicht Low-Level-Monitoring, das zentralisiert für das Netzwerk ist. Das Plug-in bietet Informationen für Änderungen und Störungen in der physischen Netzwerk Bereitstellung, gibt Feedback für alle durchsetzten Management- Strategien und hilft für eine effektive Durchsetzung der Netzwerk-QoS und schließlich für eine Vorhersage von SLA Verletzung. Weiterhin ist eine Analyse der Verbindung zwischen den physischen und den virtuellen Netzwerk Ressourcen bereitgestellt, die sich auf eine kontinuierliche Überwachung des verschiedenen Netzwerk Topologien Verhaltens berührt. Die Auswertung der unterschiedlichen Netzwerke zeigt, dass es keine universelle Lösung für die verschiedenen Arten von Netzwerk Anforderungen passen würde. Constantin-Claudiu Gavrilete Exploiting User Behavior and Markup Structures to Improve Search Result Rankings Studium: Masterstudium Software Engineering & Internet Computing BetreuerIn: Univ.Prof. Dr. Schahram Dustdar Popular web search engines, such as Google, rely on traditional search result ranking methods such as the vector space model probabilistic models in combination with the famous PageRank algorithm. In the last couple of years per- 27
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Institut <strong>für</strong> Informationssysteme<br />
Arbeitsbereich Distributed Systems<br />
Denitsa Djamiykova<br />
Monitoring the Correspondence of Physical and Virtual Network Resources in<br />
OpenFlow Based Software Defined Networks<br />
Studium: Masterstudium Software Engineering & Internet Computing<br />
BetreuerIn: Univ.Prof. Dr. Schahram Dustdar<br />
Mit der steigenden Popularität des Cloud Computings, nimmt auch die<br />
Notwendigkeit von leichten Bereitstellen, Migration und Voraussagen der<br />
Qualität des Netzwerks zu. Software Defined Networks (SDNs) versprechen<br />
bessere Skalierbarkeit, Flexibilität und Effizienz des Cloud-Netzwerks durch<br />
Abstraktion der Regelung von der Weiterleitungsschicht. Heutzutage ist eines<br />
der schwierigsten Probleme der Cloud-Netzwerksvirtualisierung, das auf eine<br />
SDN gebaut ist, die schlechte Verwaltung und Überwachung der Korrespondenz<br />
zwischen den hysischen und den logischen Ressourcen. Diese Arbeit<br />
präsentiert eine Erweiterung zu einem bestehenden SDN Controller, der die<br />
physikalischen Netzwerk-Ressourcen überwachen und die entsprechenden<br />
virtuellen Netzwerk Ressourcen zuweisen soll. Das Low-Level-Monitoring in<br />
jedem Cloud Setup ermöglicht eine optimale Ausnutzung der physischen<br />
Ressourcen und eine bessere und schnellere Bereitstellung des logischen<br />
Netzwerkes sowie der Tenant VMs. Das vorgeschlagene SDN Controller Plug-in<br />
ermöglicht Low-Level-Monitoring, das zentralisiert <strong>für</strong> das Netzwerk ist. Das<br />
Plug-in bietet Informationen <strong>für</strong> Änderungen und Störungen in der physischen<br />
Netzwerk Bereitstellung, gibt Feedback <strong>für</strong> alle durchsetzten Management-<br />
Strategien und hilft <strong>für</strong> eine effektive Durchsetzung der Netzwerk-QoS und<br />
schließlich <strong>für</strong> eine Vorhersage von SLA Verletzung. Weiterhin ist eine Analyse<br />
der Verbindung zwischen den physischen und den virtuellen Netzwerk<br />
Ressourcen bereitgestellt, die sich auf eine kontinuierliche Überwachung des<br />
verschiedenen Netzwerk Topologien Verhaltens berührt. Die Auswertung der<br />
unterschiedlichen Netzwerke zeigt, dass es keine universelle Lösung <strong>für</strong> die<br />
verschiedenen Arten von Netzwerk Anforderungen passen würde.<br />
Constantin-Claudiu Gavrilete<br />
Exploiting User Behavior and Markup Structures to Improve Search Result<br />
Rankings<br />
Studium: Masterstudium Software Engineering & Internet Computing<br />
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Popular web search engines, such as Google, rely on traditional search result<br />
ranking methods such as the vector space model probabilistic models in combination<br />
with the famous PageRank algorithm. In the last couple of years per-<br />
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