004 Informatik
Refine
Document Type
- Bachelor Thesis (9)
- Master's Thesis (6)
- Article (reviewed) (2)
- Conference Proceeding (2)
Conference Type
- Konferenzartikel (2)
Keywords
- Blockchain (2)
- Deep learning (2)
- IT-Sicherheit (2)
- 2-Phasen-Commit (1)
- 5G (1)
- API (1)
- Algorithmus (1)
- Autoencoder (1)
- Benchmarks (1)
- Bildverarbeitung (1)
Institute
- Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) (19) (remove)
Open Access
- Closed (9)
- Closed Access (6)
- Open Access (4)
- Diamond (1)
Garbage in, Garbage out: How does ambiguity in data affect state-of-the-art pedestrian detection?
(2024)
This thesis investigates the critical role of data quality in computer vision, particularly in the realm of pedestrian detection. The proliferation of deep learning methods has emphasised the importance of large datasets for model training, while the quality of these datasets is equally crucial. Ambiguity in annotations, arising from factors like mislabelling, inaccurate bounding box geometry and annotator disagreements, poses significant challenges to the reliability and robustness of the pedestrian detection models and their evaluation. This work aims to explore the effects of ambiguous data on model performance with a focus on identifying and separating ambiguous instances, employing an ambiguity measure utilizing annotator estimations of object visibility and identity. Through accurate experimentation and analysis, trade-offs between data cleanliness and representativeness, noise removal and retention of valuable data emerged, elucidating their impact on performance metrics like the log average miss-rate, recall and precision. Furthermore, a strong correlation between ambiguity and occlusion was discovered with higher ambiguity corresponding to greater occlusion prevalence. The EuroCity Persons dataset served as the primary dataset, revealing a significant proportion of ambiguous instances with approximately 8.6% ambiguity in the training dataset and 7.3% in the validation set. Results demonstrated that removing ambiguous data improves the log average miss-rate, particularly by reducing the false positive detections. Augmentation of the training data with samples from neighbouring classes enhanced the recall but diminished precision. Error correction of wrong false positives and false negatives significantly impacts model evaluation results, as evidenced by shifts in the ECP leaderboard rankings. By systematically addressing ambiguity, this thesis lays the foundation for enhancing the reliability of computer vision systems in real-world applications, motivating the prioritisation of developing robust strategies to identify, quantify and address ambiguity.
Immer mehr Unternehmen setzen auf eine Cross-Cloud-Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Anwendungen und Daten über mehrere Cloud-Plattformen hinweg effizient zu verwalten und zu betreiben. Konsistenz und Atomarität zwischen den Cloud-Plattformen zu wahren, stellt eine große Herausforderung dar. Hierzu wird in dieser Arbeit eine Lösung vorgestellt, um Cross-Cloud-Atomarität zu erreichen, welche auf Basis des 2-Phasen-Commit-Protokolls (2PC) beruht. In diesem Zusammenhang wird die Funktionsweise des 2PC-Protokolls erörtert und Erweiterungen sowie Alternativen zum Protokoll kurz angesprochen. Zusätzlich werden alternative Lösungsansätze diskutiert, die für die Erzielung von Cross-Cloud-Atomarität in Betracht gezogen werden können. Dadurch wird ein umfassender Einblick in das Thema sowie mögliche Lösungsansätze für diese Herausforderung gewährt.
JavaScript-Frameworks (JSF) sind im Bereich der Webentwicklung seit längerem prominent. Jährlich werden neue JSF entwickelt, um spezifische Probleme zu lösen. In den letzten Jahren hat sich der Trend entwickelt, bei der Wahl des JSF verstärkt auch auf die Performanz der entwickelten Webseite zu achten. Dabei wird versucht, den Anteil an JavaScript auf der Webseite zu reduzieren oder ganz zu eliminieren. Besonders neu ist der Ansatz der "Island Architecture", die erstmals 2019 vorgeschlagen wurde. In dieser Thesis soll die Performanz der meistbenutzten und des performantesten JSF mit dem JSF "Astro" verglichen werden, welches die "Island Architecture" von sich aus unterstützt. Der Schwerpunkt liegt beim Vergleichen der Webseitenperformanz, jedoch werden auch Effizienz und Einfachheit während der Entwicklung untersucht. Das Ziel dieser Arbeit ist es, potenzielle Frameworks zu untersuchen, die die Effizienz und Produktivität für den Nutzer und während der Entwicklung steigern können.
This thesis focuses on the development and implementation of a Datagram Transport Layer Security (DTLS) communication framework within the ns-3 network simulator, specifically targeting the LoRaWAN model network. The primary aim is to analyse the behaviour and performance of DTLS protocols across different network conditions within a LoRaWAN context. The key aspects of this work include the following.
Utilization of ns-3: This thesis leverages ns-3’s capabilities as a powerful discrete event network simulator. This platform enables the emulation of diverse network environments, characterized by varying levels of latency, packet loss, and bandwidth constraints.
Emulation of Network Challenges: The framework specifically addresses unique challenges posed by certain network configurations, such as duty cycle limitations. These constraints, which limit the time allocated for data transmission by each device, are crucial in understanding the real-world performance of DTLS protocols.
Testing in Multi-client-server Scenarios: A significant feature of this framework is its ability to test DTLS performance in complex scenarios involving multiple clients and servers. This is vital for assessing the behaviour of a protocol under realistic network conditions.
Realistic Environment Simulation: By simulating challenging network conditions, such as congestion, limited bandwidth, and resource constraints, the framework provides a realistic environment for thorough evaluation. This allows for a comprehensive analysis of DTLS in terms of security, performance, and scalability.
Overall, this thesis contributes to a deeper understanding of DTLS protocols by providing a robust tool for their evaluation under various and challenging network conditions.
Conceptualization and implementation of automated optimization methods for private 5G networks
(2023)
Today’s companies are adjusting to the new connectivity realities. New applications require more bandwidth, lower latency, and higher reliability as industries become more distributed and autonomous. Private 5th Generation (5G) networks known as 5G Non-Public Networks (5G-NPN), is a novel 3rd Generation Partnership Project (3GPP)- based 5G network that can deliver seamless and dedicated wireless access for a particular industrial use case by providing the mentioned application’s requirements. To meet these requirements, several radio-related aspects and network parameters should be considered. In many cases, the behavior of the link connection may vary based on wireless conditions, available network resources, and User Equipment (UE) requirements. Furthermore, Optimizing these networks can be a complex task due to the large number of network parameters and KPIs that need to be considered. For these reasons, traditional solutions and static network configuration are not affordable or simply impossible. Despite the existence of papers in the literature that address several optimization methods for cellular networks in industrial scenarios, more insight into these existing but complex or unknown methods is needed.
In this thesis, a series of optimization methods were implemented to deliver an optimal configuration solution for a 5G private network. To facilitate this implementation, a testing system was implemented. This system enables remote control over the UE and 5G network, establishment of a test environment, extraction of relevant KPI reports from both UE and network sides, assessment of test results and KPIs, and effective utilization of the optimization and sampling techniques.
The research highlights the advantageous aspects of automated testing by using OFAT, Simulated Annealing, and Random Forest Regressor methods. With OFAT, as a common sampling method, a sensitivity analysis and an impact of each single parameter variation on the performance of the network were revealed. With Simulated Annealing, an optimal solution with MSE of roughly 10 was revealed. And, in the Random Forest Regressor, it was seen that this method presented a significant advantage over the simulated annealing method by providing substantial benefits in time efficiency due to its machine- learning capability. Additionally, it was seen that by providing a larger dataset or using some other machine-learning techniques, the solution might be more accurate.
In dieser Arbeit wird der Bildbearbeitungsprozess von Dokumenten mithilfe von einem schlicht gehaltenem Neuronalen Netzwerk und Bearbeitungsoperationen optimiert. Ziel ist es, abfotografierte Dokumente zum Drucken aufzubereiten, sodass die Schrift gut lesbar, gerade und nicht verzerrt ist und Störfaktoren herausgefiltert werden. Als API zur Verfügung gestellt, können Bilder von Dokumenten beliebiger Größe und Schriftgröße bearbeitet werden. Während ein unter schlechten Bedingungen schräg aufgenommenes Bild nach Tesseract keine Buchstaben enthält, wird mit dem bearbeiteten Bild davon eine Buchstabenfehlerrate von 0,9% erreicht.
Die Komplexität von Softwareprojekten hat in den letzten Jahren stetig zugenommen. Um den gleichzeitig steigenden Anforderungen an die Codequalität gerecht zu werden, setzen auch ursprünglich dynamisch typisierte Programmiersprachen zuhnemend auf statische Typisierung. Dies kann in Form von externen Werkzeugen geschehen, die zusätzlich zum eigentlichen Compiler den Code auf Typsicherheit überprüfen, oder alternativ durch Erweiterung der Compiler selbst, um die Unterstützung für statische Typisierung direkt in der Sprache zu verankern. Ziel des etylizer-Projekts ist es, für die Programmiersprache Erlang zunächst ein solches externes Tool bereitzustellen und langfristig Teil der Compiler-Toolchain zu werden.In dieser Arbeit wird der Typchecker um die Fähigkeit erweitert, Erlang-Projekte vollständig zu verifizieren. Dafür wird zunächst die interne Symboltabelle erweitert, die etylizer nutzt, um Verweise auf Funktionen und Typen aus anderen Modulen aufzulösen. Die Implementierung der Symboltabelle wird so angepasst,dass sie zur Laufzeit um alle für das aktuell geprüfte Modul benötigten Symbole erweitert wird. Um die Laufzeit im Rahmen zu halten, wird ein Algorithmus entwickelt, der die Abhängigkeiten zwischen den Source-Code Dateien des Erlang-Projekts erkennt und anhand dieser entscheidet, welche Dateien sich seit dem letzten Durchlauf geändert haben und deshalb erneut überprüft werden müssen.
Die Thesis beschäftigt sich mit dem Kommunikationsprotokoll Lightweight Machine to Machine, welches für das Internet of Things entwickelt wurde. Es soll untersucht werden, wie das Protokoll funktioniert und wie es eingesetzt werden kann. Ebenfalls soll die Thesis zeigen, wie und ob Lightweight Machine to Machine über Long Term Evolution for Machines für Anwendungen mit begrenzten Ressourcen geeignet ist. Um diese Fragestellung zu beantworten, wurde das Protokoll auf Grund seiner Spezifikation und seinen Softwareimplementationen untersucht. Daraufhin wurde ein Versuchssystem entworfen und dieses anschließend auf sein Laufzeitverhalten und auf sein Energieverbrauch getestet. Die Evaluation des Protokolls ergab, dass es viele sinnvolle Funktionen zugeschnitten auf Geräte im Internet of Things besitzt und diese Funktionen kompakt und verständlich umsetzt. Da das Protokoll noch relativ jung ist, stellt es an verschiedenen Punkten eine Herausforderung dar. Die Tests des Versuchssystems ergaben, dass Lightweight Machine to Machine sich unter bestimmten Bedingungen für ressourcenbegrenzte Anwendungen eignet.
Licht war für die Menschheit schon immer ein Hilfsmittel zur Orientierung. Das Zusammenspiel zwischen hellen und schattierten Oberflächen macht eine räumliche Wahrnehmung erst möglich. Die Lokalisierung von Lichtquellen bietet darüber hinaus für zahlreiche Anwendungsfelder, wie beispielsweise Augmented Reality, ein großes Potential.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, welches mit Hilfe eines selbst generierten, synthetischen Datensatzes eine Lichtsetzung parametrisiert. Dafür wurden State-of-the-Art Netzwerke aus der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt.
Zu Beginn der Arbeit mussten die Eigenschaften der Lichtsetzung extrahiert werden. Eine weitere fundamentale Anforderung war die Aufbereitung des Wissens von Deep Learning.
Für die Generierung des synthetischen Datensatzes wurde eigens ein Framework entwickelt, welches auf der Blender Engine basiert.
Anschließend wurden die generierten Bilder und Metadaten in einem abgewandelten VGG16- und ResNet50-Netz trainiert, validiert und evaluiert.
Eine gewonnene Erkenntnis ist, dass sich künstlich generierte Daten eignen um ein neuronales Netz zu trainieren. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass sich mit Hilfe von Deep Learning Lichtsetzungsparameter extrahieren lassen.
Eine weiterführende Forschungsaufgabe könnte mit dem vorgeschlagenen Ansatzdie Lichtinszenierung von Augmented Reality Anwendungen verbessern.
Organizations striving to achieve success in the long term must have a positive brand image which will have direct implications on the business. In the face of the rising cyber threats and intense competition, maintaining a threat-free domain is an important aspect of preserving that image in today's internet world. Domain names are often near-synonyms for brand names for numerous companies. There are likely thousands of domains that try to impersonate the big companies in a bid to trap unsuspecting users, usually falling prey to attacks such as phishing or watering hole. Because domain names are important for organizations for running their business online, they are also particularly vulnerable to misuse by malicious actors. So, how can you ensure that your domain name is protected while still protecting your brand identity? Brand Monitoring, for example, may assist. The term "Brand Monitoring" applies only to keep tabs on an organization's brand performance, reception, and overall online presence through various online channels and platforms [1]. There has been a rise in the need of maintaining one's domain clear of any linkages to malicious activities as the threat environment has expanded. Since attackers are targeting domain names of organizations and luring unsuspecting users to visit malicious websites, domain monitoring becomes an important aspect. Another important aspect of brand abuse is how attackers leverage brand logos in creating fake and phishing web pages. In this Master Thesis, we try to solve the problem of classification of impersonated domains using rule-based and machine learning algorithms and automation of domain monitoring. We first use a rule-based classifier and Machine Learning algorithms to classify the domains gathered into two buckets – "Parked" and "Non-Parked". In the project's second phase, we will deploy object detection models (Scale Invariant Feature Transform - SIFT and Multi-Template Matching – MTM) to detect brand logos from the domains of interest.