Streiflicht 2023

Wir wollen euch inspirieren und präsentieren euch die spannendsten Studierendenprojekte aus der Informatik!
Seid mit dabei! 

Termin: 5. Juli 2023 ab 17:00 Uhr

Ort: O28 / H22 

Was ist das Streiflicht?

Beim Streiflicht präsentieren Studierende aus den Informatikstudiengängen ((Medien-)Informatik, Software Engineering, Cognitive Systems) die Highlights aus den Projekten, Anwendungsfächern und Abschlussarbeiten des vergangenen Jahres. Die Projekte aus verschiedensten Bereichen geben einen hervorragenden Einblick in die Themenvielfalt des Studiums.

Das Streiflicht ist deshalb nicht nur für Studierende der höheren Semester interessant, sondern richtet sich auch vor allem an Studienanfänger und -interessierte. Professoren, Mitarbeiter und sonstige Interessierte auch außerhalb der Informatik sind ebenfalls herzlich eingeladen mit dabei zu sein.

 

Wer kann mitmachen?

Bachelor- oder Masterstudierende aller Informatikstudiengänge, die bis zum 1.7.2023 ein fertiges Projekt, Anwendungsfach oder eine abgeschlossene Abschlussarbeit vorstellen wollen.

Was ist zu tun?

Projekte etc. können als Vortrag oder Demo (oder beides) vorgestellt werden.

Vortrag: ca. 5-10 Minuten, der Vortrag darf frei gestaltet werden.

Demo: da sich nicht jedes Projekt als Vortrag zusammenfassen lässt, darf es auch gerne als Demo vorgestellt werden.

Es gibt wieder einen Preis für den besten Vortrag, der vom Publikum gewählt wird.

Interesse?

Alle Studierenden(gruppen), die Interesse haben ihr Projekt/Anwendungsfach/Abschlussarbeit vorzustellen, können sich bis zum 15.06.2023 bei streiflicht(at)lists.uni-ulm.de melden (noch nicht verbindlich). Wir brauchen dafür die Namen aller beteiligten Studierenden und den (verläufigen) Titel des Themas, der Name des Instituts und der Ansprechpartner:in

Vorläufige Agenda

17:00 - 17:30 Doors Open

17:30 - 18:30 Präsentationen H22

18:30 - 19:30 Demos

19:30 Awardvergabe H22

20:00 - 22:00 Demos, Get-together

22:00 Closing

Präsentationen:

1. VRCreatIn von Nico Rixen
2. Eyetracker Jump&Run 
3. Projekt FeaVR von Jens Oudhoff 
4. Projekt AvatAIr von Macel G. und Lukas S.
5. Keep pushing the Throttle von Marcel K.
6. Speeding Up Human Annotation Using Machine Learning von Frank Fundel
7. Automatic Bat Call Classification of South African Bats von Frank Funde
8. Prozedurale Texturierung der Darmschleimhaut von Akin Kula

Raumplan (Demos):

O28/2001

  • Sketching with Hardware Ausstellung 

O28/2002

  • VR Tilebased Game
  • VR Rokoko Full-body Motiontracking
  • Trälyk
  • Prozedurale Texturierung der Darmschleimhaut
  • Speeding Up Human Annotation Using Machine Learning

O28/2003

  • DungeonMaker
  • ShedSomeFear
  • AvatAIr
  • AutoTerm
  • AirClick

O28/2004

  • PC Fahrsimulator 
  • Vampire Fahrsimulator
  • Drehstuhl Fahrsimulator
  • YawVR Fahrsimulator

Projekte

Talks

Manually annotating Images for segmentation tasks is very time consuming and tedious. Therefore, we developed a custom annotation tool with AI assistance for human annotators to speed up and alleviate this process. In a study with two annotators we measured the time difference and user experience between assisted and unassisted annotation and found a significant improvement.

Arbeit von Frank Fundel

 

Speeding Up Human Annotation Using Machine Learning

Ziel unseres FeaVR-Projektes war es, eine Unity-Application zu entwickeln, die bei der Expositionstherapie unterstützend wirkt. Über den Projektzeitraum haben wir Prototypen für einen Editor und erste Implementierung mit der VR-Brille erarbeitet. Dabei haben wir an eigenen 3D Modellen mit Blender gearbeitet und Kernfragen zur Datensicherheit und Immersion geklärt im Austausch mit einem Experten im Gebiet der Angsttherapie.

Leonardowitsch Auterhoff (Programmierung Client) Kevin Herzog (Programmierung Server) Nils Kusch (Schnittstellen) Jens Oudhoff (Projektleitung und Prototypen) Annik Schalkalwies (3D-Modelle) Athanasia Vryza (Design und Prototypen)

FeaVR

In dem Projekt Keep pushing the Throttle wurde das neuartige Konzept „Direct Cruise Control“ evaluiert und mit traditionellen Cruise Control Systemen verglichen. Die Grundidee von Direct Cruise Control besteht darin, dass die Pedale des Fahrzeugs nur zum Erhöhen und Verringern der Geschwindigkeit benutzt werden. Wird keines der Pedale gedrückt, hält das Fahrzeug automatisch die aktuelle Geschwindigkeit. Um dieses Konzept zu evaluieren wurde eine VR Fahrsimulation mit Unity umgesetzt. Insgesamt wurde drei Cruise Control Modi implementiert: ein traditionelles Cruise Control System; Direct Cruise Control ohne die Möglichkeit das System zu deaktivieren und Direct Cruise Control mit der Möglichkeit das System zu aktivieren und zu deaktivieren. In der durchgeführten Studie wurde Direct Cruise Control mit der Möglichkeit das System zu aktivieren und zu deaktivieren in den Punkten Workload, Usability und Acceptance von den Probanden signifikant besser bewertet als das traditionelle Cruise Control System. Bei den Messwerten zur Fahrperformance konnten keine signifikanten Unterschiede zwischen den drei Cruise Control Modi festgestellt werden.

Marcel Killinger

Keep pushing the Throttle

Avatars often serve as a human-computer interface and are commonly used as a central point of reference in the interaction. Established and well-known systems commonly use an abstract visual representation to prevent uncanny valley effects and to avoid non-matching personal preferences. We propose a pipeline to generate user-preferred photo-realistic avatars based on state-of-the-art deep-learning neural networks (esp. Stable Diffusion) and Bayesian optimization. Our approach encompasses the following (iterative) steps: avatar generation, user rating and optimization.

Anwendungsprojekt Bachelor: Marcel Greiner, Lukas Steinwender

AvatAIr - A pipeline for Generating Optimized Individually Tailored Animated Avatars

Demos

Seit dem Start des RepRap-Projekts, das die Entwicklung eines kostengünstigen 3D-Druckers für Privatpersonen zum Ziel hatte, ist die Maker-Community erheblich gewachsen. Mit den verschiedenen Werkzeugen und Methoden die Personal Fabrication bietet, können physische und persönliche Objekte hergestellt werden, die sonst vielleicht nicht kommerziell erhältlich wären. Eine große Gruppe potenzieller Nutzer verunsichert jedoch die Komplexität und Vielfalt die Personal Fabrication mit sich bringt.
Um einen leichten Einstieg in das Thema zu ermöglichen und damit neue Nutzer zu ermutigen, verschiedene Herstellungsmethoden auszuprobieren, haben wir mittels Gamification verschiedene Herstellungsmethoden in einem hybriden Brettspiel vereint.
Unser kooperatives Hybrid-Brettspiel bietet ein kombiniertes Fabrikationssystem, das als unabhängige Quelle für Erzählungen, Modifikationen und als gegnerischer Spieler fungiert.
Kommt vorbei und erlebt in einem neuartigen Spielerlebnis die Möglichkeiten von Personal Fabrication!

Projektarbeit von Tobias Wagner, Ali Askari und Jessica Janek

Erweiterung durch Hiwis: Anja Schikorr und Omid Rajabi

 

DungeonMaker

Avatars often serve as a human-computer interface and are commonly used as a central point of reference in the interaction.Established and well-known systems commonly use an abstract visual representation to prevent uncanny valley effects and to avoid non-matching personal preferences. We propose a pipeline to generate user-preferred photo-realistic avatars based on state-of-the-art deep-learning neural networks (esp. Stable Diffusion) and Bayesian optimization. Our approach encompasses the following (iterative) steps: avatar generation, user rating and optimization.

Anwendungsprojekt Bachelor: Marcel Greiner und Lukas Steinwender

AvatAIr - A pipeline for Generating Optimized Individually Tailored Animated Avatars

erstellt im Rahmen einer Projektarbeit von Tobias Wagner und Ali Askari, 2021/22

VRealChair

erstellt im Rahmen der Bachelorarbeit von Benno Hölz, 2022/23

AirClick