0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
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Ziel der Bachelorarbeit war es, die zwei Videokompressionsverfahren JPEG und H.264 miteinander zu vergleichen. Dazu wurden diese Verfahren unter den Betrachtungspunkten der Latenz, der Bildqualität und der Datenübertragungsrate analysiert und die Ergebnisse gegenübergestellt. Dabei wurden zunächst die Messergebnisse untereinander bewertet und eine weiterführende Abwägung im Hinblick des Einsatzgebietes in einem Embedded-System für den Bahnbetrieb durchgeführt. Als Ergebnis konnte sich die H.264 Codierung in den Vergleichspunkten gegenüber JPEG durchsetzen. Weitergehend wurden die gewonnenen Ergebnisse auf ein bahntechnisches Hard- und Softwaresystem angewendet und dort ein Prototyp zur Darstellung von IP-Streams entwickelt. Zur Entwicklung wurden die Programmiersprache C++ sowie das GStreamer Framework eingesetzt.
Lernen für die Zukunft
(2020)
Wie gelingt Hochschule? Dieser Sammelband reflektiert Initiativen, die die Qualität der Lehre fördern. Präsentiert werden Ansätze für gute Lehr- und Lernbedingungen – mal aus der Sicht der Organisationsentwicklung, mal unter dem Blickwinkel hochschuldidaktischer Qualifizierung, mal mit Blick auf studentische Schlüsselkompetenzen. Durch das Agieren auf verschiedenen organisationalen Ebenen und deren Vernetzung zeigt sich hochschulisches Lehren und Lernen veränderbar – und zukunftsweisend.
This paper examines different approaches for the identification of users by their personal behavior and discusses techniques which could be used in the context of websites. Such web tracking approaches have the potential to identify users even if they use multiple or shared devices. For web pages mouse and touch input are widely used. Therefore, we propose a survey to evaluate the feasibility to identify users by their interaction behavior.
Touch input on modern smartphones can be tedious, especially if the touchscreen is small. Smartphones with integrated projectors can be used to overcome this limitation by projecting the screen contents onto a surface, allowing the user to interact with the projection by means of simple hand gestures. In this work, we propose a novel approach for projector smartphones that allows the user to remotely interact with the smartphone screen via its projection. We detect user's interaction using the built-in camera, and forward detected hand gestures as touch input events to the operating system. In order to avoid costly computations, we additionally use built-in motion sensors. We verify the proposed method using an implementation for the consumer smartphone Samsung
Galaxy Beam equipped with a deflection mirror.