Dipl.-Inform. (Univ.) Florian Brieler

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Forschung 

Im Rahmen seiner Promotion beschäftigt sich Florian Brieler mit der Erkennung und Verarbeitung handschriftlich gemalter Diagramme.
Konkret bedeutet das, dass ein Benutzer Diagramme am Computer per Hand zeichnet, bevorzugt mit einem Stift, aber auch mit einer Maus. Das Zeichnen ist dabei frei von jeglicher Unterstützung durch den Computer. Die so erstellten Diagramme werden dann ausführlich untersucht, um herauszufinden, was eigentlich gezeichnet wurde. So entsteht eine Menge von einzelnen Objekten oder auch Komponenten, die in der Zeichnung erkannt wurden. Diese Komponenten werden dann an DiaGen bzw. DiaMeta weitergereicht, welches die schlussendliche Verarbeitung übernimmt.
Der Prototyp, welcher die Forschungsergebnisse realisiert (DSketch), kann hier heruntergeladen werden.

Veröffentlichungen 

Folgende Veröffentlichungen sind bisher erschienen:

  • F. Brieler, M. Minas. A new approach to flexible, trainingless sketching. In Proc. Workshop on Visual Modeling for Software Intensive Systems (VMSIS), Dallas, Texas, USA, September 24, 2005, pages 43-50, 2005. [pdf]
  • F. Brieler, M. Minas. Ambiguity Resolution for Sketched Diagrams by Syntax Analysis Based on Graph Grammars. In Proc. 7th International Workshop on Graph Transformation and Visual Modeling Techniques (GT-VMT), Budapest, Hungary, March 29-30, 2008. [pdf]
  • F. Brieler, M. Minas. Recognition and Processing of Hand Drawn Diagrams Using Syntactic and Semantic Analysis. In Proc. Advanced Visual Interfaces (AVI), Naples, Italy, May 28-30, 2008. [doi]
  • F. Brieler, M. Minas. A Model-Based Recognition Engine for Sketched Diagrams. In VL/HCC Workshop on Sketch Tools for Diagramming, Herrsching, Germany, September 15, 2008. [pdf]
  • R. Thierjung, F. Brieler, M. Minas. On-line Recognition of Hatched and Filled Regions in Hand-drawings. In IUI Workshop on Sketch Recognition, Sanibel Island, Florida, February 8, 2009. [pdf]

 

Lehre 

Im Rahmen der Lehrtätigkeit hat Florian Brieler folgende Veranstaltungen geleitet:

Lebenslauf 

Florian Brieler wurde 1981 in München geboren. Das Abitur erlangte er 2001.
Von 2001 bis 2004 studierte er Informatik an der Universität der Bundeswehr München. Das Studium wurde als Diplom-Informatiker abgeschlossen.

2005 kehrte er an die Universität zurück und ist seitdem als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Softwaretechnologie beschäftigt. Im Rahmen dieser Tätigkeit arbeitet er auch an seiner Promotion.

Studien- und Diplomarbeiten

Abgeschlossene Arbeiten

 

  • Übersicht und Klassifizierung von Features für Feature-basierte Erkennungssysteme (Studienarbeit, 2008)
    Ein Stroke ist ein zusammenhängender Strich ohne zwischenzeitliches Absetzen, gegeben durch eine Folge von 3-Tupeln, die x- und y-Koordinaten und die Zeit relativ zum Beginn des Strokes enthalten. Jedes dieser Tupel markiert einen einzelnen Punkt des Strokes. Strokes entstehen z.B. aus Mausbewegungen auf dem Bildschirm.
    Strokes können z.B. dafür genutzt werden, um Handschrift darzustellen, die dann durch den Computer erkannt werden soll. Praktisch alle der dafür genutzten Verfahren sind feature-basiert. Features sind dabei Eigenschaften der Strokes. Einfache Beispiele sind: Länge des Strokes, ist der Stroke geschlossen, Geschwindigkeit mit der der Stroke gemalt wurde, etc. In der Literatur sind zahllose dieser Features bekannt, und zwar nicht nur für Texterkennung, sondern auch für andere Verwendungen.
    In dieser Arbeit soll anhand ausführlicher Literaturrecherche eine Art Katalog über bekannte Features erstellt werden. Selbst ausgedachte Features können auch eingebracht werden (was aber nicht das Ziel ist). Ferner sollen alle dargestellten Features anhand noch zu bestimmender Kriteiren miteinander verglichen werden, z.B. ob dieses oder jenes Feature invariant ist gegenüber Skalierung, etc.
    Diese Arbeit beinhaltet keinen Implementierungsaspekt, wohl aber viel Literaturarbeit mit englischsprachigen Quellen. Entsprechende Kenntnisse sind mitzubringen.
  • Vergleich verschiedener Texteingabemöglichkeiten (Studienarbeit, 2008)
    Diagrammkomponenten in händisch gemalten Diagrammen lassen sich gut durch Strichzeichnungen darstellen, allerdings tragen sie nur zum Teil die Bedeutung des Diagramms. Ein nicht unwesentlicher Anteil dieser Bedeutung ergibt sich nämlich auch aus dem Text, der dem Diagramm hinzugefügt ist (als entsprechendes Beispiel stelle man sich ein Klassendiagramm ohne jeglichen Text vor). Für ein entsprechendes Tool stehen mittlerweile sechs verschiedene Arten der Texteingabe zur Verfügung, darunter die normale Tastatur, eine Bildschirmtastatur, und eine Graffiti-Implementierung (Palm).
    In dieser Studienarbeit sollen die sechs verschiedenen Möglichkeiten evaluiert und miteinander verglichen werden. Dazu sind entsprechende Benutzertests zu konzipieren, durchzuführen und auszuwerten. Es muss nichts implementiert werden.
  • Erkennung von ausgemalten und schraffierten Flächen aus einer Strichzeichnung (Diplomarbeit, 2008)
    Wir gehen hier von dem Fall aus, dass eine Strichzeichnung durch eine Menge von Strokes gegeben ist. Ein Stroke ist ein zusammenhängender Strich ohne zwischenzeitliches Absetzen, gegeben durch eine Folge von 3-Tupeln, die x- und y-Koordinaten und die Zeit relativ zum Beginn des Strokes enthalten. Jedes dieser Tupel markiert einen einzelnen Punkt des Strokes. Strokes entstehen z.B. aus Mausbewegungen auf dem Bildschirm.
    In dieser Arbeit soll ein Konzept (mit prototypischer Realisierung in Java) entwickelt werden, um aus einer Menge von solchen Strokes, die eine Strichzeichnung ergeben, genau die Flächen herauszufinden, die ausgemalt bzw. schraffiert sind. Dabei ist insbesondere zu berücksichtigen, das die Strichzeichnung händisch gemalt ist, also fehlerbehaftet und nicht exakt. Ferner soll die Erkennung ohne jegliche Form von Training auskommen. Zu klären sind dabei u.a. folgende Fragen: Wann ergeben Striche eine Schraffur bzw. eine ausgemalte Fläche, und wann nicht? In welcher Form stellt man das Ergebnis der Erkennung (also die erkannten Flächen) dar, und wie können diese überhaupt aussehen (nur Rechtecke, beliebige Polygone, etc.)?
    Die Arbeit beginnt mit einer genauen und detaillierten Literaturrecherche, um bestehende Ansätze kennenzulernen und darauf aufbauend ein geeignetes Konzept entwickeln zu können. Eine prototypische Implementierung dient als proof-of-concept. Eine abschliessende Evaluation anhand ausführlicher Tests untermauert die Tragfähigkeit des entwickelten Ansatzes.
  • Übersicht über Sketching: aktuelle Ansätze und Systeme im Vergleich (Diplomarbeit, 2007)
    Sketching meint die computergestützte Verarbeitung händisch gemalter Diagramme. In dieser Arbeit geht es darum, aktuelle Ansätze zu sichten, und anhand eines zu erstellenden Kriterienkatalogs zu vergleichen. Aus diesem Vergleich soll dann herausgearbeitet werden, wo noch Verbesserungsmöglichkeiten für neue Ansätze zum Sketching bestehen.
    Diese Arbeit besteht in großen Teilen aus Literaturrecherche, d.h. dass Forschungsarbeiten (Papers, Dissertationen, etc.) gelesen werden müssen, die zum großen Teil in englischer Sprache abgehalten sind.
  • Verarbeitung von einzelnen Buchstaben zu kompletten Ausdrücken (Studienarbeit, 2007)
    Basierend auf der Diplomarbeit Implementierung eines Single-Stroke-Gesture-Recognizers in Java soll hier ein Weg gefunden werden, die einzelnen Buchstaben, die durch den Recognizer ermittelt werden und somit als Eingabemenge zur Verfügung stehen, geeignet zu Ausdrücken bzw. Strings zusammenzufassen und diese anhand von Mustern auf ihren Sinngehalt zu prüfen.
    Beim Zusammenfassen der Strings ist ein geeignetes Kriterium zu bestimmen, damit z.B. nicht Buchstaben zusammengefasst werden, die in verschiedenen Zeilen stehen. Grundsätzlich sind hier geometrische Merkmale wie die Größe und räumliche Lage der Buchstaben zu berücksichtigen.
    Beim anschliessenden Prüfen der Strings gegen die Muster ist ebenfalls ein günstiges Verfahren zu überlegen. Denkbar ist (neben vielen anderen Möglichkeiten) die Verwendung von regulären Ausdrücken und/oder Wörterbüchern. Bei dieser Gelegenheit ist auch eine Fehlerkorrektur denkbar, falls ein Ausdruck durch ein Muster nur ungefähr beschrieben wird, der Ausdruck also kleinere Abweichungen enthält. Dazu wäre dann auch die Definition einer entsprechenden Metrik notwendig.
    Wesentlicher Bestandteil dieser Arbeit ist die praktische Umsetzung der eigenen Ideen in Java. Dies sollte dementsprechend kein Problem sein und auch gerne gemacht werden.
  • Konzept und Implementierung eines Single-Stroke-Recognizers (Diplomarbeit, 2007)
    Gesture-Recognizer erlauben die Verarbeitung von Maus-Gesten beliebiger Art. Dies kann z.B. zur Erkennung von Handschrift genutzt werden. Hier werden unterschiedlichen Gesten dann entsprechend Buchstaben zugeordnet (mit einer Geste wird üblicherweise genau ein Buchstabe dargestellt). Praktischen Einsatz finden solche Verfahren z.B. in Handhelds wie dem Palm. Eine Maus-Geste ist dabei eine Folge von einem oder mehreren einzelnen Strichen, die mit der Maus (oder einem adäquaten anderen Eingabemedium, z.B. einem Stift) gemalt werden, und die einer vorher festgelegten Form genügen. Wie der Name des Themas schon andeutet, geht es hier vornehmlich um einen Erkenner, der Gesten, die aus nur einem Strich (Single-Stroke) bestehen, verarbeitet. Das Standardwerk zu diesem Thema ist ein Paper von Dean Rubine: Specifying Gestures by Example, welches als Basis der Arbeit herangezogen werden kann.
    Diese Arbeit besteht im wesentlichen aus Java-Programmierung mit ausführlicher Dokumentation. Zum Einarbeiten in die Thematik ist allerdings auch etwas Literaturrecherche notwendig, d.h. dass Forschungsarbeiten (Papers, Dissertationen, etc.) gelesen werden müssen, die zum großen Teil in englischer Sprache abgehalten sind (wie z.B. Rubine's Paper).
  • Realisierung einer Java-Schnittstelle für die Handschrifterkennung aus Windows XP Tablet PC Edition (Studienarbeit, 2007)
    In dieser Arbeit soll untersucht werden, ob sich die Handschrift-Erkennung, die mit der Windows XP Tablet PC Edition ausgeliefert wird, in eigenen Programmen nutzen lässt. Falls dies der Fall ist, so soll eine Anbindung an Java realisiert werden. Die Nutzung in eigenen Programmen meint hier selbstverständlich nicht, die Handschrift-Erkennung zu nutzen, um in eigenen Programmen Eingaben zu machen; dies ist ohne weiteres möglich. Vielmehr geht es darum festzustellen, ob Handschrift aus einem eigenen Programm an diesen Erkenner geschickt werden kann.