3 resultados para Unreliable narrator

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Mit zunehmender Komplexität und Vielfalt der Logistikprozesse steigt der Stellenwert der eingesetzten Informationstechnologien. Die den Warenfluss begleitenden bzw. vorhereilenden Informationen sind erforderlich, um Waren identifizieren und Unternehmensressourcen optimal einsetzen zu können. Als Beispiel ist der klassische Wareneingang zu nennen. Durch die Avisierung von Menge und Art eingehender Waren können der Einsatz des Personals zur Entladung und Vereinnahmung sowie die erforderlichen Ressourcen (Ladehilfsmittel, Flurförderzeuge, usw.) im Vorfeld geplant und bereitgestellt werden. Der Informationsfluss ist demnach als Qualitätsmerkmal und als Wirtschaftlichkeitsfaktor zu verstehen. Die Schnittstelle zwischen dem physischen Warenfluss und dem Informationsfluss auf EDV-Basis bildet die Identifikationstechnologien. In der Industrie verbreitete Identifikationstechnologien bestehen in der Regel aus einem Datenträger und einem Erfassungsgerät. Der Datenträger ist am physischen Objekt fixiert. Das Erfassungsgerät liest die auf dem Datenträger befindlichen Objektinformationen und wandelt sie in einen Binär-Code um, der durch nachgelagerte EDV weiterverarbeitet wird. Die momentan in der Industrie und im Handel am häufigsten verwendete Identifikationstechnologie ist der Barcode. In den letzten Jahren tritt die RFID-Technologie in den Fokus der Industrie und des Handels im Bereich Materialfluss und Logistik. Unter „Radio Frequency IDentification“ wird die Kommunikation per Funkwellen zwischen Datenträger (Transponder) und Lesegerät verstanden. Mittels der RFID-Technologie ist der Anwender, im Gegensatz zum Barcode, in der Lage, Informationen auf dem Transponder ohne Sichtkontakt zu erfassen. Eine Ausrichtung der einzelnen Artikel ist nicht erforderlich. Zudem können auf bestimmten Transpondertypen weitaus größere Datenmengen als auf einem Barcode hinterlegt werden. Transponder mit hoher Speicherkapazität eignen sich in der Regel, um die auf ihnen hinterlegten Daten bei Bedarf aktualisieren zu k��nnen. Eine dezentrale Datenorganisation ist realisierbar. Ein weiterer Vorteil der RFID-Technologie ist die Möglichkeit, mehrere Datenträger im Bruchteil einer Sekunde zu erfassen. In diesem Fall spricht man von einer Pulkerfassung. Diese Eigenschaft ist besonders im Bereich Warenein- und -ausgang von Interesse. Durch RFID ist es möglich, Ladeeinheiten, z. B. Paletten mit Waren, durch einen Antennenbereich zu fördern, und die mit Transpondern versehenen Artikel zu identifizieren und in die EDV zu übertragen. Neben der Funktionalität einer solchen Technologie steht in der Industrie vor allem die Wirtschaftlichkeit im Vordergrund. Transponder sind heute teuerer als Barcodes. Zudem müssen Investitionen in die für den Betrieb von RFID erforderliche Hard- und Software einkalkuliert werden. Daher muss der Einsatz der RFID-Technologie Einsparungen durch die Reorganisation der Unternehmensprozesse nach sich ziehen. Ein Schwachpunkt der RFID-Technologie ist momentan je nach Anwendung die mangelnde Zuverlässigkeit und Wiederholgenauigkeit bei Pulklesungen. Die Industrie und der Handel brauchen Identifikationstechnologien, deren Erfassungsrate im Bereich nahe 100 % liegt. Die Gefahr besteht darin, dass durch ein unzuverlässiges RFID-System unvollständige bzw. fehlerhafte Datensätze erzeugt werden können. Die Korrektur der Daten kann teurer sein als die durch die Reorganisation der Prozesse mittels RFID erzielten Einsparungen. Die Erfassungsrate der Transponder bei Pulkerfassungen wird durch mehrere Faktoren beeinflusst, die im Folgenden detailliert dargestellt werden. Das Institut für Fördertechnik und Logistik (IFT) in Stuttgart untersucht m��gliche Einflussgrößen auf die Erkennungsraten bei Pulkerfassungen. Mit den gewonnenen Erkenntnissen sollen mögliche Schwachstellen bei der Erkennung mehrerer Transponder im Vorfeld einer Implementierung in die Logistikprozesse eines Unternehmens eliminiert werden. With increasing complexity and variety of the logistics processes the significance of the used information technologies increases. The information accompanying the material flow is necessary in order to be able to identify goods and to be able to use corporate resources optimally. The classical goods entrance is to be mentioned as an example. The notification of amount and kind of incoming goods can be used for previously planning and providing of the personnel and necessary resources. The flow of information is to be understood accordingly as a high-quality feature and as an economic efficiency factor. With increasing complexity and variety of the logistics processes the significance of the used information technologies increases. The information accompanying the material flow is necessary in order to be able to identify goods and to be able to use corporate resources optimally. The classical goods entrance is to be mentioned as an example. The notification of amount and kind of incoming goods can be used for previously planning and providing of the personnel and necessary resources. The flow of information is to be understood accordingly as a high-quality feature and as an economic efficiency factor.

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In this paper we present a hybrid technique for correcting distortions that appear when projecting images onto geometrically complex, colored and textured surfaces. It analyzes the optical flow that results from perspective distortions during motions of the observer and tries to use this information for computing the correct image warping. If this fails due to an unreliable optical flow, an accurate -but slower and visiblestructured light projection is automatically triggered. Together with an appropriate radiometric compensation, view-dependent content can be projected onto arbitrary everyday surfaces. An implementation mainly on the GPU ensures fast frame rates.

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This paper presents an empirical study of affine invariant feature detectors to perform matching on video sequences of people with non-rigid surface deformation. Recent advances in feature detection and wide baseline matching have focused on static scenes. Video frames of human movement capture highly non-rigid deformation such as loose hair, cloth creases, skin stretching and free flowing clothing. This study evaluates the performance of six widely used feature detectors for sparse temporal correspondence on single view and multiple view video sequences. Quantitative evaluation is performed of both the number of features detected and their temporal matching against and without ground truth correspondence. Recall-accuracy analysis of feature matching is reported for temporal correspondence on single view and multiple view sequences of people with variation in clothing and movement. This analysis identifies that existing feature detection and matching algorithms are unreliable for fast movement with common clothing.