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Bachelor (Dresden): Interaktive Visualisierung der Konfidenz von Segmentierungsverfahren

Betreuer: Joachim Staib

Bei der Erzeugung von semantischen Informationen aus Daten kommen häufig Algorithmen zum Einsatz, die Entscheidungen mit einem gewissen Maß an Unsicherheit treffen. Bei der Bildsegmentierung, zum Beispiel, wird jeder Pixel einer semantischen Klasse zugeordnet (etwa „Wasser“ oder „Erde“). Für jede der möglichen Klassen wird ein lokales Konfidenzmaß assoziiert. Die finale Segmentierung ergibt sich dann zum Beispiel, indem jeweils die Klasse mit der höchsten Sicherheit ausgewählt wird.

Die interaktive Visualisierung der Konfidenzen ist ein wichtiges Hilfsmittel um einerseits die Segmentierungsergebnisse und andererseits die Arbeitsweise der Algorithmen besser zu verstehen.

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit sollen Methoden untersucht und umgesetzt werden, mit der interaktiv verschiedene Hypothesen aus Daten einer Bildsegmentierung erforscht werden können. Dazu soll das Konzept des Brushing & Linking eingesetzt werden. Eine Ansicht soll also auf geeignete Weise Segmentierungsresultate zeigen. Eine damit verknüpfte Darstellung von Histogrammen der Verteilung soll es ermöglichen mittels Mausinteraktion Wertebereiche zu markieren („brushing“), die synchron in der gekoppelten Bildansicht hervorgehoben werden („linking“). Dabei sind verschiedene Darstellungsmethoden der Histogramme auf Basis von Scatterplots zu untersuchen und umzusetzen.