Die Dozenten der Informatik-Institute der Technischen Universität
Braunschweig laden im Rahmen des Informatik-Kolloquiums zu folgendem
Vortrag ein:
Prof. Ingo Schmitt, Datenbank- und Informationssysteme, TU Cottbus:
Quantenlogikbasierte Suche in Datenbanken
Beginn: 25.06.2009, 14:00 Uhr
Ort: TU Braunschweig, Informatikzentrum, Mühlenpfordtstraße 23,
2. OG, Raum 251
Webseite: http://www.ibr.cs.tu-bs.de/cal/kolloq/2009-06-25-schmitt.html
Kontakt: Prof. Dr. Wolf-Tilo Balke
Bei der Suche in großen Datenbeständen wird traditionell zwischen Daten
und Information Retrieval unterschieden. Während Erstere auf relativ
leicht durchführbaren Datenvergleichen innerhalb von SQL basiert,
erfordert Information Retrieval eine semantische Interpretation. Leider
liegen beiden Suchparadigmen unterschiedliche Formalismen zu Grunde,
etwa Mengentheorie und Boolesche Werte beim Daten Retrieval und das
Vektorraummodell und Scoring-Werte beim Information Retrieval. Für eine
semantische Suche werden jedoch beide Suchparadigmen in Kombination
benötigt. Leider fehlt bis jetzt ein Anfragesystem, welches diese
verschiedenen Suchparadigmen auf der Grundlage einer einheitlichen
Theorie miteinander vereinigt.
Im Vortrag wird die integrierende Anfragesprache CQQL vorgestellt. Diese
vereint die oben genannten verschiedenen Formalismen in einer Theorie,
die sich an den Gesetzen der Quantenmechanik und der Quantenlogik
orientiert. Es kann gezeigt werden, dass CQQL den relationalen
Bereichskalkül um die für eine semantische Suche benötigte Behandlung
von Proximity- und IR-Bedingungen erweitert. Weiterhin erfordert eine
adäquate Formulierung eines Informationsbedürfnisses (semantische Suche)
häufig die Angabe von Gewichten. Ein spezieller Gewichtungsansatz in
CQQL ermöglicht die Gewichtung unterschiedlicher Suchbedingungen. Die
Gewichte können dabei direkt spezifiziert, aber auch aus Beispieldaten
gelernt werden. Im Vortrag wird gezeigt, dass zur Berücksichtigung
der Gewichtung die der Sprache CQQL zu Grunde liegende Theorie elegant
genutzt werden kann.
Die Dozenten der Informatik-Institute der Technischen Universität
Braunschweig laden im Rahmen des Informatik-Kolloquiums zu folgendem
Vortrag ein:
Prof. Jan-Michael Frahm, University of North Carolina at Chapel Hill,
Dep. of Computer Science, NC 27599-3175:
Fast Reconstruction of the World from Photos and Videos
Beginn: 08.06.2009, 14:00 Uhr
Ort: TU Braunschweig, Informatikzentrum, Mühlenpfordtstraße 23,
Galeriegeschoss, Raum G30
Webseite: http://www.ibr.cs.tu-bs.de/cal/kolloq/2009-06-08-frahm.html
Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Marcus A. Magnor
In recent years photo/video sharing web sites like Flickr and YouTube
have become increasingly popular. Nowadays, every day terra bytes of
photos and videos are uploaded. These data survey large parts of the
world throughout the di_erent seasons, various weather conditions and
all times of the day. In the talk I will present my work on the highly
e_cient reconstruction of 3D models from these data. It addresses a
variety of the current challenges that have to be addressed to achieve
a concurrent 3D model from these data. The challenges are: estimation
of the geometric and radiometric camera calibration from videos and
photos, e_cient robust camera motion estimation for (quasi-)degenerate
estimation problems, high performance stereo estimation from multiple
views, automatic selection of correct views from noisy image/video
collections, image based location recognition for topology detection. In
the talk I will discuss the details of our real-time camera motion
estimation from video using our Adaptive Real-Time Random Sample
Consensus (ARRSAC) and our high performance salient feature tracker,
which simultaneously estimates the radiometric camera calibration
and tracks the motion of the salient feature points. Furthermore our
technique to achieve robustness against (quasi-) degenerate data will
be introduced. It allows to detect and overcome the case of data, which
under-constrain the camera motion estimation problem. Additionally our
optimal stereo technique for determining the scene depths with constant
precision throughout the scene volume will be explained during the
talk. It allows to perform the scene depth estimation from a large set
of views with optimal computational e_ort while obtaining the depth with
constant precision throughout the reconstruction volume. I also discuss
our fast technique for the image based location recognition, which uses
commodity graphics processors to achieve real-time performance while
providing high recognition rates. Furthermore in the talk I present our
work on 3D reconstruction from internet photo collections. It combines
image based recognition with geometric constraints to e_ciently perform
the simultaneous selection of correct views and the 3D reconstruction
from large collections of photos. The talk will also explain the future
challenges in all the mentioned areas. Jan-Michael Frahm is a Research
Assistant Professor at University of North Carolina at Chapel Hill. He
received his Ph.D in computer vision in 2005 from the Christian-Albrechts
University of Kiel, Germany. His Diploma in Computer Science is from
the University of Lubeck. Dr.- Ing. Frahm`s research interests include
a variety of computer vision problems. He has worked on structure from
motion for single/multi-camera systems for static and dynamic scenes to
create 3D models of the scene; real-time multi-view stereo to create a
dense scene geometry from camera images; use of camera-sensor systems
for 3D scene reconstruction with fusion of multiple orthogonal sensors;
improved robust and fast estimation methods from noisy data to compensate
for highly noisy measurements in various stages of the reconstruction
process; high performance feature tracking for salient image-point motion
extraction; and the development of data-parallel algorithms for commodity
graphics hardware for e_cient 3D reconstruction.
Die Dozenten der Informatik-Institute der Technischen Universität
Braunschweig laden im Rahmen des Informatik-Kolloquiums zu folgendem
Vortrag ein:
Prof. Tsong Chen, Information & Communication Technologies, Swinburne
Univ. of Technology, Melbourne:
Adaptive Random Testing (ART)
Beginn: 11.06.2009, 13:30 Uhr
Ort: TU Braunschweig, Informatikzentrum, Mühlenpfordtstraße 23,
2. OG, Raum 251
Webseite: http://www.ibr.cs.tu-bs.de/cal/kolloq/2009-06-11-chen.html
Kontakt: Prof. Dr. Wolf-Tilo Balke
Random testing is a fundamental testing technique. Recently, we have
proposed how to improve the fault-detection capability of random testing
by enforcing a more even, well-spread distribution of test cases over the
input domain. Such an approach is named as adaptive random testing. In
this seminar, we will cover: (1) the motivation; (2) failure pattern based
testing; (3) various principles that could enforce an even spread of test
cases, and the advantages and disadvantages of their corresponding ART
implementations; (4) comparison of random testing and adaptive random
testing with respect to various testing effectiveness measures; (5)
applications of ART.
