@misc{Filinger2020, type = {Master Thesis}, author = {Filinger, Andreas}, title = {Improving Automatic Meter Reading using Data generated from Unpaired Image-to-Image Translation}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-2413}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {31}, year = {2020}, abstract = {The automatic reading of water readers or electric readers is a challenging problem that may be solved using deep neural networks (DNNs). Unfortunately, the training of DNNs requires large sets of labeled data that are expensive to obtain. We alleviate this problem by generating artificial training data using unpaired image-to-image translation based on CycleGANs, ie a special form of Generative Adversarial Networks. We have implemented and evaluated a pipeline for generating artificial meter images using a medium sized dataset (6000 images) of water meter images. Our results confirm that this methodology is indeed effective, especially on small initial datasets.}, subject = {Generative Adversarial Networks}, language = {en} } @masterthesis{Hofschuster2021, type = {Bachelor Thesis}, author = {Hofschuster, Luca}, title = {Modifizieren des Top k Closeness Centrality Algorithmus von Bergamini}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-2859}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {34}, year = {2021}, abstract = {Diese Arbeit handelt vom Modifizieren des Top k Closeness Centrality Algorithmus von Bergamini. Aufbauend auf den vorhandenen Forschungen des urspr{\"u}nglichen Papers von Bergamini wurde untersucht in welchen F{\"a}llen die zwei Heuristiken BFSCut und BFSBound angewendet werden sollten. In der Einleitung wird dieser Algorithmus mit seinen Heuristiken, wie auch alle komplexeren Konzepte kurz erkl{\"a}rt. Zu den Untersuchungen werden eine Vielzahl von Graph-Generatoren erangezogen, die mit verschiedenen Parametern initialisiert und genutzt werden, um die Laufzeiten der beiden Heuristiken zu messen. Es wird in dieser Arbeit auch ein neuer Algorithmus beschrieben, der Netze eines bestimmten Mindestdurchmessers erzeugt und auch zur Laufzeitanalyse eingesetzt wird. Ebenso werden andere Anwendungsfelder und Verbesserungen dieses Generators angedacht. Danach werden Arten der Evaluierung des Graphen beschrieben und bewertet. Schließlich wird eine statische Voranalyse des Graphen beschrieben und getestet. Alle diese Daten werden mit einem hohen wissenschaftlichen Standard gesammelt und in {\"u}bersichtlichen Grafiken visualisiert. Am Ende werden die Ergebnisse dieser Arbeit noch zusammengefasst und in einen Kontext gesetzt. Diese Arbeit zielt nicht darauf ab, den grundlegenden Algorithmus oder die Heuristiken von Bergamini zu ver{\"a}ndern, sondern den Algorithmus in verschiedenen Szenarien zu beurteilen und daraus eine analytische Strategie zu entwickeln, die ihn wesentlich benutzerfreundlicher macht. Somit soll die Voranalyse der meisten Graphen wegfallen bzw. auch bei der manuellen Wahl der Heuristik wichtige Anhaltspunkte zum Laufzeitverhalten geliefert werden.}, language = {de} } @masterthesis{Ostertag2021, type = {Bachelor Thesis}, author = {Ostertag, Daniel}, title = {Comparing and controlling image colorization methods for realistic reconstructions}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-2988}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {50}, year = {2021}, abstract = {Machine Learning based grayscale image colorization methods have, in recent years, become good enough such that only few user selected color points are necessary for realistic colorizations. Converting images to grayscale and keeping only few color cues, while further compressing the grayscale image, could be a viable way to reduce file sizes for bandwidth constrained scenarios even further. In this thesis I take a closer look at the paper Real-Time User-Guided Image Colorization with Learned Deep Priors, Zhang et al. (2017), and their colorization system. Based on this system, I will then introduce various ways in which to automatically choose color pixels in the original image, store them efficiently and assess their colorization performance, on the grayscale version, based on quality metrics and storage size. I found that the methods introduced can restore the original image color satisfactory with less than a kilobyte and almost perfectly with a few kilobytes of extra color data for 640x480 resolution. Nevertheless, it is still possible to improve the quality and reduce the size further with better point placement.}, subject = {Bildverarbeitung}, language = {en} } @masterthesis{Habermayr2021, type = {Bachelor Thesis}, author = {Habermayr, Daniel}, title = {Visualizing GAN-based Extreme Learned Image Compression}, doi = {10.57688/299}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-2990}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {34}, year = {2021}, abstract = {Systems based on Artificial Intelligence are thrusting their way into evermore fields of application, with the potential to globally revolutionize working and living environments over coming decades. Especially in highly sensitive use-cases with lots of responsibility, like medicine, law enforcement or military, it is of utmost importance to be able to fully comprehend why and how an artificially intelligent program acts. The field of Explainable AI addresses just this task, developing techniques to gain insight into otherwise hard to interpret machine learning models. Knowledge gained through these explanations can also be used to debug and improve any existing models from all kinds of application fields. In this thesis, several appropriate Explainable AI techniques are used to investigate a Deep Compression System for images based on Generative Adversarial Networks.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {en} } @masterthesis{Hofbauer2020, type = {Bachelor Thesis}, author = {Hofbauer, Sonja Maria}, title = {Inwieweit ist es machbar produktspezifische Daten durch maschinelle Erkennung zu identifizieren?}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-1866}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {68}, year = {2020}, abstract = {In meiner Bachelorarbeit geht es um die Machbarkeit, produktspezifische Daten maschinell zu erkennen, um die daraus entstandenen Werte sp{\"a}ter f{\"u}r ein Qualit{\"a}tssicherungstool zu nutzen. Ich werde vor allem auf die Drehung von metrisch dargestellten Fahrr{\"a}dern auf die Seitenansicht, die Reifen- und Gep{\"a}cktr{\"a}gererkennung eingehen. Durch dieses Projekt soll die Datenverarbeitung sicherer und simpler werden. Zum Ende dieser Bachelorarbeit wird deutlich, dass die Reifen- und Gep{\"a}cktr{\"a}gererkennung relativ gut funktionieren, w{\"a}hrend das Drehen des metrisch dargestellten Fahrrads auf die Seitenansicht nicht den gew{\"u}nschten Erfolg mit sich bringt.}, subject = {Bilderkennung}, language = {de} } @misc{Baumgaertner2019, type = {Master Thesis}, author = {Baumg{\"a}rtner, Franz}, title = {Entwurf und Entwicklung des Regelwerks eines Produktkonfigurators}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-1302}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {61}, year = {2019}, abstract = {Diese Masterarbeit behandelt das Design und die Implementierung des Regelwerks eines Produktkonfigurators f{\"u}r Automobile. Bei hochindividualisierbaren Produkten, wie Automobile, k{\"o}nnen die Bestandteile in der Regel nicht beliebig kombiniert werden und trotzdem zu einem funktionierendem Produkt f{\"u}hren. Die Zusammensetzung eines Produkts folgt gewissen Regeln. Ein Produktkonfigurator, der die Zusammenstellung eines solchen Produkts erm{\"o}glicht, muss alle relevanten Regeln kennen, auswerten und beachten. Alle Regeln eines Produkts, ein Regelsatz, definiert also die Abh{\"a}ngigkeiten zwischen den Produktbestandteilen. Die Regeln definieren mithilfe Boolscher Ausdr{\"u}cke, ob Bestandteile zusammen verbaut werden m{\"u}ssen, k{\"o}nnen oder aber gar nicht zusammen verbaut werden k{\"o}nnen. Das Regelwerk stellt dabei sicher, dass die Auswahl der Produktbestandteile derart erfolgt, sodass nur ein baubares und funktionsf{\"a}higes Produkt konfiguriert werden kann. Es kontrolliert also, ob alle Regeln des Regelsatzes eingehalten werden. Teil des Regelwerks ist daher ein SAT-Solver, der anhand des Regelsatzes Konflikte in einer Auswahl von Produktbestandteilen l{\"o}sen kann. Er muss dabei auch die Regeln ber{\"u}cksichtigigen, die durch die {\"A}nderungen an der Auswahl durch die L{\"o}sung der Konflikte ausgel{\"o}st werden. Außerdem kann der Solver benutzt werden um eine Vorhersage zu treffen, welche Ver{\"a}nderungen die Auswahl eines Bestandteils ausl{\"o}sen wird. Diese Vorhersage soll dem Benutzer angezeigt werden, wenn er die Maus {\"u}ber ein Bestandteil bewegt. Damit dies fl{\"u}ssig funktioniert, muss der Solver besonders schnell eine L{\"o}sung finden. Gekl{\"a}rt werden soll daher: Welcher Solver-Algorithmus eignet sich am besten f{\"u}r das Regelwerk eines Automobilkonfigurators und k{\"o}nnen projektspezifische Anpassungen die Performance verbessern? Um dies zu beantworten werden im Rahmen dieser Arbeit SAT-Solver Algorithmen evaluiert, um gute Kandidaten f{\"u}r diese Aufgabe zu finden. Einer der Kandidaten wird ein Brute-Force-Algorithmus sein und als Vergleichsgrundlage dienen. Dann wird gepr{\"u}ft, welcher der Solver bei dem spezifischen Problem die bessere oder performantere Auswertung des Regelsatzes erbringt.}, subject = {Konfigurator }, language = {de} } @misc{Huber2019, type = {Master Thesis}, author = {Huber, Manuel}, title = {CAPTCHA Recognition with Adaptable Neural Networks}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-764}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {77}, year = {2019}, abstract = {CAPTCHAs are tests to tell computers and humans apart. Text-based CAPTCHAs are very common although there exist several successful attempts to solve them with computer programs. We solve text-based CAPTCHAs with a deep convolutional neural network that is based on VGG-16. Our network initially is trained with labeled samples and then proceeds with new and harder unlabeled ones. These harder CAPTCHAs have a line through the text or use multiple or different fonts. We show that a network that was trained on one type of CAPTCHAs can adapt to new and more challenging CAPTCHAs even if the network is only using already correctly solved CAPTCHAs. We also show that active learning can improve the accuracy of our networks and decrease the number of learning iterations necessary for them to adapt to more challenging CAPTCHAs.}, subject = {Captcha}, language = {en} } @misc{Panse2019, type = {Master Thesis}, author = {Panse, Christian}, title = {Visualisierung des eigenen K{\"o}rpers f{\"u}r Virtuelle Realit{\"a}t mithilfe inverser Kinematik}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-835}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {49}, year = {2019}, abstract = {F{\"u}r Anwendungen in der virtuellen Realit{\"a}t ist die Visualisierung des K{\"o}rpers eines Nutzers von Interesse. Dies steigert die Immersion sowie verbessert das Nutzererlebnis. In dieser Arbeit wird ein Verfahren erarbeitet, welches mithilfe des FABRIK Algorithmus zur L{\"o}sung der Inversen Kinematik ein selbst entwickeltes Skelett entsprechend der Eingabedaten positioniert. Dabei werden die Positionen des Kopfes sowie der H{\"a}nde des Nutzers von der VR-Umgebung gemessen und an die Anwendung {\"u}bermittelt, welche selbst{\"a}ndig die Ellenbogen sowie Schultern platziert.}, subject = {Virtuelle Realit{\"a}t}, language = {de} } @masterthesis{Mueller2024, type = {Bachelor Thesis}, author = {M{\"u}ller, Marek}, title = {Entwicklung einer vernetzten Dokumentations- und Prozesssteuerungssoftware zur Digitalisierung eines Verarbeitungsprozesses der Glasverarbeitung}, doi = {10.57688/399}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-3997}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {68}, year = {2024}, abstract = {Diese Arbeit gibt einen {\"U}berblick {\"u}ber die Entwicklung einer webbasierten Applikation zur Optimierung von Produktionsprozessen in der Glasindustrie in Kooperation mit der SCHOTT AG. Die Applikation ersetzt eine fehleranf{\"a}llige Excel-basierte Dokumentation und verwaltet Fertigungsauftr{\"a}ge sowie Chargen, einschließlich der Berechnung von Prozessstellwerten. Sie verwendet React und Material-UI f{\"u}r ein benutzerfreundliches Frontend, w{\"a}hrend im Hintergrund eine SQL-Datenbank und ein Node.js-Backend f{\"u}r Datenmanagement und Funktionsbereitstellung sorgen. Integriert in eine serviceorientierte Architektur (SOA), beinhaltet die Applikation moderne Authentifizierungstechnologien wie Keycloak f{\"u}r das Identit{\"a}ts- und Zugriffsmanagement. Ziel der Arbeit ist es, manuelle Eingaben und Fehler signifikant zu reduzieren und die Transparenz der Produktionsabl{\"a}ufe zu erh{\"o}hen, was in der Folge zu einer Steigerung von Effizienz und Qualit{\"a}t im Produktionsprozess der SCHOTT AG f{\"u}hrt. Diese Aufgabenstellung wurde erfolgreich umgesetzt. Sowohl die Datenqualit{\"a}t als auch die Fehlerquote haben sich im Vergleich zur vorherigen Excel-L{\"o}sung deutlich verbessert.}, subject = {Glasverarbeitung}, language = {de} } @masterthesis{Schneider2025, type = {Bachelor Thesis}, author = {Schneider, Tobias}, title = {Evaluating Log Messages Using a Big Data Approach}, doi = {10.57688/452}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:860-opus4-4522}, school = {Hochschule f{\"u}r Angewandte Wissenschaften Landshut}, pages = {52}, year = {2025}, abstract = {Large log files, with hundreds of thousands of entries, can get hard to evaluate. Due to the sheer size of the file, detecting if a system is to be considered in an error-state and finding the underlying root-cause gets increasingly challenging. The work of this thesis addresses the issues by re-calculating the error-success ratio, using the exponential moving average algorithm and providing a pattern-based proposal of the root-cause by employing a suffix array. The introduced log analyzing system is able to query the log file in various manners, supporting and speeding up manual analysis. Additionally, the log analyzing system can also be updated with newer log messages. Measurements, using log messages of a simulated microservice environment, showed that the approach introduced in this thesis beats pure manual analysis for a log file with over 2,000 entries. In addition, it is over 34 times faster in finding patterns, such as the most repeated error message, compared to pure manual analysis for a log file with over 400,000 entries.}, language = {en} }