Logo des Repositoriums

Auflistung nach Autor:in "Schulze, Christian"

1 - 5 von 5
  • Konferenzbeitrag
    Berührungsloses Drei-Saiteninstrument mit samplebasierter Klangerzeugung
    (Workshop-Proceedings der Tagung Mensch & Computer 2009, 2009) Müller, Stefanie; Schulze, Christian; Keffel, Catharina; Merz, Christian; Seeger-Kunth, Sascha; Schulze, Stefan
    In diesem Papier wird die Möglichkeit digitaler Klangerzeugung mittels analoger Eingabe an einem instrumentähnlichen Prototypen mit durch Laser projizierten Saiten untersucht. Die Art der Tonerzeugung verhält sich dabei für jedes zu simulierende Instrument konvergent, sodass ein einmaliges Erlernen den Benutzer zu jeder beliebigen Klangerzeugung befähigt. Die mobile Bauweise des Prototyps ermöglicht das Spiel an einem wahlfreien Ort.
  • Konferenzbeitrag
    Informationsbedarfsanalyse als Grundlage der Datenmodellierung im Rahmen des Precision Dairy Farming
    (Integration und Datensicherheit – Anforderungen, Konflikte und Perspektiven, Referate der 25. GIL Jahrestagung, 2004) Schulze, Christian; Spilke, Joachim; Lehner, Wolfgang
    Aus dem Konzept des Precision Dairy Farming leiten sich hohe Anforderungen an die Gestaltung der Informationsverarbeitung ab. Grundlage einer Umsetzung kann nur eine integrierende und konsistente Datenbasis sein. Neben prozessorientierten, betriebsinternen Aufgaben müssen ebenso erweiterte, überbetriebliche Belange Berücksichtigung finden. Erster Schritt zur Entwicklung eines angepassten Datenmodells ist die Analyse des Informationsbedarfes. Die dargestellten Ergebnisse der Informationsbedarfsanalyse verdeutlichen die Komplexität der Thematik.
  • Konferenzbeitrag
    Informationstechnologische Voraussetzungen für landwirtschaftliche Unternehmensvergleiche - dargestellt an einem Beispiel von Gesundheitsdaten beim Milchrind
    (Agrarinformatik im Spannungsfeld zwischen Regionalisierung und globalen Wertschöpfungsketten – Referate der 27. GIL Jahrestagung, 2007) Schulze, Christian; Wolf, Sebastian; Spilke, Joachim
    Die Aussagekraft betrieblicher Daten kann durch die Nutzung von Unternehmensvergleichen wesentlich erhöht werden. An einem Beispiel von Gesundheitsdaten beim Milchrind werden die informationstechnologischen Voraussetzungen zur Umsetzung eines entsprechenden Konzeptes erläutert. Schwerpunkte bilden dabei die Bereitstellung, die Vergleichbarkeit, die Übertragung und die Präsentation der Daten.
  • Zeitschriftenartikel
    Keyframe Extraktion für Video-Annotation und Video-Zusammenfassung
    (Informatik-Spektrum: Vol. 32, No. 1, 2009) Borth, Damian; Ulges, Adrian; Schulze, Christian; Breuel, Thomas M.
    Zur Zeit erleben Videoclips, welche auf online Videoportalen wie YouTube zur Verfügung gestellt werden, immer mehr an Popularität. Wir schlagen einen Ansatz vor, der basierend auf unüberwachtem Lernen, Keyframes für Video-Retrieval und Video-Zusammenfassungen extrahiert. Unser Ansatz nutzt Methoden der ,,Shot-Segmentierung“ um ein Video temporär zu segmentieren und einen ,,k-Means“ Algorithmus um Repräsentanten für jeden Shot zu bestimmen. Zusätzlich führen wir ein ,,Meta-Clustering“ auf den extrahierten Keyframes aus um kompakte Videozusammenfassungen zu erhalten. Um unsere Methoden zu testen haben wir diese auf einer Datenbank von YouTube Videos angewendet. Wir erhielten Ergebnisse, welche (1) eine Verbesserung des Retrievals und (2) kompakte Video-Zusammenfassungen zeigen.
  • Konferenzbeitrag
    Zusammenführung der konzeptuellen Modelle für operative und analytische Daten in einem logischen Modell, dargestellt am Beispiel des Precision Dairy Farming
    (Land- und Ernährungswirtschaft im Wandel – Aufgaben und Herausforderungen für die Agrar und Umweltinformatik, 2006) Schulze, Christian; Spilke, Joachim; Lehner, Wolfgang
    Die als Ergebnis der konzeptuellen Datenmodellierung im Rahmen des Precision Dairy Farming vorliegenden getrennten Modelle für operative und analytische Daten sind in ein logisches Modell zu überführen. Wir propagieren dabei den Entwurf eines gemeinsamen relationalen Modells für beide Datensichten. Nur so kann Redundanz und Inkonsistenz auf Modellund Datenebene vermieden werden. Anhand eines Beispiels wird die Vorgehensweise erläutert.