Abschlussarbeiten

Die Arbeitsgruppe Mensch-Computer Interaktion bietet verschiedene Abschlussarbeiten an. Alle Themen beinhalten die konzeptionelle Entwicklung, Implementierung und Evaluierung einer Fragestellung aus der Mensch-Computer Interaktion und werden im HCI Kolloquium vorgestellt. Bitte sprechen Sie bei Interesse die bei dem Thema angegebenen Mitarbeiter an.

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  • Interaktion mit virtuellen und augmentierten Realitäten (Englischer Titel: Interacting with Virtual and Augmented Realities)
    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Informatik, Ansprechpartner: Jonas Auda, M.Sc.Details

    Falls Sie Interesse an einer Abschlussarbeit in diesem Themenbereich haben sprechen Sie uns einfach an. Wir erarbeiten mit Ihnen zusammen dann eine genaue Aufgabenstellung, die sowohl einen interessanten Forschungsbeitrag im Feld der Mensch-Computer Interaktion darstellt als auch ihre persönlichen Interessen wiederspiegelt. 

  • Subtile Interaktion in Virtual Reality (VR) mittles Brain-Computer Interfaces (BCIs) (Englischer Titel: Subtle Interaction in Virtual Reality (VR) via Brain-Computer Interfaces (BCIs))
    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Informatik, Ansprechpartner: Jonas Auda, M.Sc.Details

    Subtile Interaktion in Virtual Reality (VR) mittels Brain-Computer Interfaces (BCIs)

    Gegenstand dieser Arbeit ist die Untersuchung von geeigneten Methoden zur Kalibrierung einer Brain-Computer Interface Umgebung auf einen Nutzer, welcher in Virtual Reality (VR) mit Objekten interagiert. Die Übersetzung von Gehirnsignalen in Befehle für VR Umgebungen stellt zurzeit eine große Herausforderungen dar. SSVEPs (Steady State Visual Evoked Potentials) sind eine bestimmte Art von Gehirnsignalen welche sich für die Nutzerinteraktion eignen. Dabei werden blinkende Elemente auf dem Bildschirm angezeigt, an die sich das Gehirnsignal angleicht wenn ein Nutzer diese anschaut. Jedoch erfordert SSVEP die Integration blinkender Elemente in das Interface und ist daher weder visuell ansprechend noch für die dauerhafte Interaktion mit Nutzern geeignet. In dieser Arbeit soll untersucht werden, welche Möglichkeiten mit Hinblick auf die Nutzung in VR, eine subtilere Art der Interaktion ermöglichen und somit dem Nutzer nicht als störend auffallen. Besonderes Augenmerk soll hierbei auf den angenehmen Nutzerzentrierten Kalibrierungsprozess des Systems gelegt werden. Anschließend soll die Effektivität des Prozesses in VR in einer Studie nachgewiesen werden.

    Ablauf der Thesis:

    1. Umfassende Literaturrecherche zu den Themen: BCI, SSVEP und VR.
    2. Einarbeitung in unsere BCI-Pipeline (OpenBCI, Python-Framework, Unity3D Anwendung, Keras).
    3. Entwicklung von Klassifikationslösungen mittels Signal Processing und Deep Learning zur Erkennung der Nutzerinteraktion.
    4. Entwicklung einer VR Applikation und Modellierung von SSVEP geeigneten virtuellen Objekten zur Durchführung einer Studie.
    5. Durchführung einer Studie zur empirischen Validierung der Korrektheit der entwickelten Verfahren.

    Verwandte Literatur:

    1. Zhu, D., Bieger, J., Garcia-Molina, G. & Aarts, R. (2010). A survey of stimulation methods used in SSVEP-based BCIs.
    2. Lalor, E. C., Kelly, S. P., Finucane, C., Burke, R., Smith, R., Reilly, R. B., & Mcdarby, G. (2005). Steady-State-VEP-Based Brain-Computer Interface Control in an Immersive 3D Gaming Environment
    3. Martinez, P., Bakardjian, H., & Cichocki, A. (2007). Fully online multicommand brain-computer interface with visual neurofeedback using SSVEP paradigm. Computational Intelligence and Neuroscience, 2007

    Erforderliche Kenntnisse/Voraussetzungen:

    1. Interesse an der Einarbeitung in mathematischen Verfahren zur Signalverarbeitung (Filter, Fourier-Transformation, Visualisierung)
    2. Sehr gute Programmierkenntnisse (Python, C#)
    3. Hohe Kreativität bei der Erstellung der Virtual Reality Applikation
    4. Interesse an der Einarbeitung in Machine Learning und Deep Learning

    Hilfreiches Vorwissen:

    1. Low/High/Bandpass Filter/FFT
    2. tensorflow/keras, numpy, scipy, matplotlib, pandas
    3. Multithreading (python/C#/Unity)

    Bei Interesse senden Sie eine E-Mail an Jonas Auda: jonas.auda@uni-due.de

  • Schaffen Sie Ihre (virtuelle) Welt: Szenariengenerator für Human-centered Research in der virtuellen Realität (Englischer Titel: Create your (Virtual-)World: Scenario Generator for Human-centered Research in Virtual Reality)
    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Informatik, Ansprechpartner: Dr. Uwe GrünefeldAlia Saad, M.ScDetails

    Virtual Reality ermöglicht es den Benutzern, virtuelle Umgebungen so zu erleben, als ob sie dort wären. Daher kann sie für die human-centered Research genutzt werden, um Informationen zu sammeln, die in realen Szenarien aus verschiedenen Gründen nicht gesammelt werden können (z.B. wenn es schwierig ist, das Szenario in der realen Welt zu replizieren, oder zu teuer, usw.). In dieser Arbeit werden Sie einen Szenariengenerator in VR implementieren, der es Ihnen erlaubt, verschiedene Szenarien zu erstellen und diese zu erleben - beides in VR. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Möglichkeit, Personen (virtuelle Schaufensterpuppen) in der Szene zu platzieren und ihre Posen frei verändern zu können. Die Arbeit schliesst mit einer Benutzerstudie, in der wir verstehen wollen, wie gut das System funktioniert und wie reale Personen diese Szenen wahrnehmen. Optional: Sie können einen Zeitaspekt einbeziehen, der es Ihnen erlaubt, Posenänderungen im Laufe der Zeit aufzuzeichnen. Dadurch können komplexere Szenarien mit Bewegung (Animation von Schaufensterpuppen) in VR erforscht werden.


    Virtual Reality allows users to experience virtual environments as if being there. Hence, it can be exploited for human-centered research, to collect information that cannot be collected in real scenarios for various reasons (e.g., when it is hard to replicate the scenario in the real world, or too expensive, etc.). In this thesis, you will implement a scenario generator in VR that allows you to set up different scenes and experience them - both in VR. The main focus is being able to place people (virtual mannequins) in the scene and be able to change their poses freely. The work concludes with a smaller user study, in which we want to understand how well the system works and how real people perceive these scenes. Optional: you can include a time aspect that allows you to record pose changes over time. Thereby, more complex scenarios with movement (animation of mannequins) can be explored in VR.

  • Menschlicher Sensor - Validieren und Adaptieren von Fahrzeugverhalten durch Kamera-basierte Emotionserkennung (Englischer Titel: Englischer Titel: Human Sensor - Validating and Adapting Vehicle Behavior through Camera-Based Emotion Detection)
    Bachelorarbeit, Informatik, Ansprechpartner: Henrik Detjen, Ansprechpartner: Henrik Detjen, M.Sc.Details

    In dieser Arbeit soll ein impliziter Kooperationsmechanismus zwischen Menschen und automatisierten Systemen geschaffen werden: Bevor das System handelt, überprüft es den aktuellen Zustand und das Verhalten des Nutzers.

    Stellt das System beispielsweise Angst oder das Anstarren eines bestimmten Bereiches fest, wird das Systemverhalten angepasst.

    Dazu ist es nötig menschliche Reaktionen (Gesichtsausdruck, Pupillenweitung, Blick, etc.) auf kritisches Systemverhalten durch Analyse geeignete Sensorik zu erfassen und durch Anwendung maschineller Lernverfahren zu systematisieren.

    Sie testen das System in einem konkreten Anwendungsfall: In automatisierten Fahrzeugen erlaubt oder verhindert es die Ausführung von Fahrmanövern je nach Zustand des Fahrers.

    Dazu entwickeln Sie eine passende Untersuchungsmethodik für Ihr System und führen Nutzertests durch.

    Ablauf der Thesis:

    - Literaturrecherche zu den Themen: Psychologische Grundlagen - Emotion, Blick, Unaufdringliche Emotionserkennung und -verarbeitung durch (Wärme)Kamera-basierte Verfahren, Automatisiertes Fahren.

    - Konzeption und Implementierung eines Klassifikators, der mögliches Fehlverhalten von den physiologischen Daten ableitet.

    - Entwicklung eines Anwendungsszenarios in einer geeigneten Testumgebung (Fahrsimulation).

    - Validierungsstudie.

    Verwandte Literatur:

    https://doi.org/10.1016/B978-0-12-801851-4.00001-X

    https://arxiv.org/abs/2003.13044

    Erforderliche Kenntnisse/Voraussetzungen:

        Gute Programmierkenntnisse

    Hilfreiches Vorwissen:

                    Sensordatenverabeitung und -fusion

                    Mustererkennung und -analyse

                    Psychologische Grundlagen menschlicher Emotionen

                    Automatisierung im Fahrzeug

    Bei Interesse senden Sie eine E-Mail an Henrik Detjen: henrik.detjen (at) uni-due.de