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Ergebnisse: Automatische Bilderkennung Praktische Arbeit im Fach „Automatisierungstechnik in der Medienproduktion“

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Präsentation zum Thema: "Ergebnisse: Automatische Bilderkennung Praktische Arbeit im Fach „Automatisierungstechnik in der Medienproduktion“"—  Präsentation transkript:

1 Ergebnisse: Automatische Bilderkennung Praktische Arbeit im Fach „Automatisierungstechnik in der Medienproduktion“

2 Fragen aus dem Exposé Wie zuverlässig wird „das richtige“ Bild erkannt? Gibt es einen Unterschied zwischen der App auf iPhone oder Android? Wie benutzerfreundlich ist die Anwendung? Wie hoch ist der Nutzen der automatischen Bilderkennung?

3 Wie zuverlässig wird „das richtige“ Bild erkannt? Versuchsreihen: insgesamt 100 Bilder getestet, aufgeteilt in die sechs Anwendungsbereiche der App „Google Goggles“ mit unterschiedlichen Motiven aus dem Alltag Gerät für die Tests: iPhone 3GS

4 Versuchsreihen Bücher: 15 Bilder Sehenswürdigkeiten: 14 Bilder Logos: 14 Bilder Produkte: 14 Bilder Kunstwerke: 15 Bilder Geschäfte: 14 Bilder Bar Codes: 14 Bilder Insgesamt: 100 Bilder

5 Versuchsreihe Bücher: 15 Bilder Romane, Fachliteratur, Reiseführer, Kochbücher, Cartoons

6 Versuchsreihe Bücher: 15 Bilder 12 von 15 erkannte Bilder, Trefferquote: 80%

7 Versuchsreihe Sehenswürdigkeiten: 14 Bilder Unterwegs in Bremen und Baden-Baden

8 Versuchsreihe Sehenswürdigkeiten: 14 Bilder 13 von 14 erkannte Bilder, Trefferquote: 93%

9 Versuchsreihe Logos: 14 Bilder Produktlogos, Sportlogos, Firmenlogos

10 Versuchsreihe Logos: 14 Bilder 13 von 14 erkannte Bilder, Trefferquote: 93%

11 Versuchsreihe Produkte: 14 Bilder Lebensmittel, technische Geräte

12 Versuchsreihe Produkte: 14 Bilder 00 von 14 erkannte Bilder, Trefferquote: 0%

13 Versuchsreihe Kunstwerke: 15 Bilder Bilder der Dauerausstellung der städtischen Kunstgalerie Karlsruhe, Bilder aus Kunstlehrbüchern

14 Versuchsreihe Kunstwerke: 15 Bilder 08 von 15 erkannte Bilder, Trefferquote: 53%

15 Versuchsreihe Geschäfte: 14 Bilder Geschäfte aus deutschen Innenstädten

16 Versuchsreihe Geschäfte: 14 Bilder 06 von 14 erkannte Bilder, Trefferquote: 43%

17 Versuchsreihe Barcodes: 14 Bilder Barcodes auf Büchern, Zeitschriften, CDs

18 Versuchsreihe Barcodes: 14 Bilder 12 von 14 erkannte Bilder, Trefferquote: 86%

19 Versuchsreihen insgesamt Bücher: 12 von 15 erkannt, 80% Sehenswürdigkeiten: 13 von 14 erkannt, 93% Logos: 13 von 14 erkannt, 93% Produkte: 00 von 14 erkannt, 00% Kunstwerke: 08 von 15 erkannt, 53% Geschäfte: 06 von 14 erkannt, 43% Bar Codes: 12 von 14 erkannt, 86% Insgesamt: 64 von 100 erkannt, 64%

20 Gibt es Unterschiede der App „Google Goggles“ zwischen Android und iOS? Vergleich der Bedienung der App unter iOS (iPhone 3GS) und Android (Samsung Galaxy S3) Testaufnahmen von Sehenswürdigkeiten in Bremen Fragen: ◦ Gibt es Unterschiede in der Optik und Bedienung? ◦ Gibt es Unterschiede in der Zuverlässigkeit der Bilderkennung?

21 Unterschiede in der Optik Im App Store für Android, findet man „Google Goggles“ als eigenständige Anwendung Im iTunes Store, gibt es „Google Goggles“ nur innerhalb der App „Google“. In dieser App ist die Funktion der Bilderkennung bereits integriert

22 Unterschiede in der Optik In beiden Systemen schaltet sich die Kamera im Handy beim Öffnen der App automatisch an Bei Android-Systemen erscheinen direkt live im Monitor farbige Rahmen um das Objekt, was erkannt wird Bei iOS-Systemen sieht man „ganz normal“ das Kamerabild bei der Aufnahme

23 Unterschiede in der Optik Die Ergebnisse werden im Android-System in das aufgenommene Bild integriert Bei iOS-Systemen wird das aufgenommene Bild durch eine neue „Ergebnis- Seite“ ersetzt

24 Unterschiede in der Optik Nachdem ein Bild erkannt wurde, wird man mit einem Fingerdruck auf „Suchen“ bei iOS-Geräten, bzw. bei einem tippen auf das Ergebnis bei Android-Geräten, in die Google-Suche weitergeleitet Diese ist dann wieder komplett identisch

25 Unterschiede in der Bedienung Ich konnte bei meinen Tests keine Unterschiede in der Bedienung feststellen In beiden Systemen ist die Bedienung sehr einfach und intuitiv gehalten

26 Unterschiede in der Zuverlässigkeit der Bilderkennung Bei meinem Test habe ich bei 10 Motiven getestet, ob „Google Goggles“ mir sagen kann, um welche Sehenswürdigkeit es sich handelt Ich habe in beiden System jedes Mal ein identisches Ergebnis bekommen

27 Unterschiede in der Zuverlässigkeit der Bilderkennung - Beispiel Android iOS

28 Ergebnis der Unterschiede der App „Google Goggles“ zwischen Android und iOS Einige Unterschiede in der Optik Keine Unterschiede in der Bedienung Keine Unterschiede in der Zuverlässigkeit der Bilderkennung

29 Wie benutzerfreundlich ist die Anwendung? Gratis für alle im App-Store Finden der App „Google Goggles“ unter iOS schwierig, weil es in die App „Google“ integriert ist Nach Installation einfach zu bedienen Das Handy muss für die Nutzung online sein Je nach Internetverbindung kann die Ladezeit des Ergebnisses der Bilderkennung variieren Ein Risiko in Form von „Datenklau“ besteht

30 „Datenklau“ Die Datenschutzerklärung ist hier in voller Länge nachzulesen: Auszüge aus der Datenschutzerklärung: Es werden Nutzungsdaten ausgewertet für angepasste Werbung Es werden Gerätebezogene Informationen gespeichert Es werden Protokolldaten aus dem Handy gespeichert (Telefonnummer, Anrufernummer, Weiterleitungsnummern, Datum und Uhrzeit von Anrufen, Dauer von Anrufen, SMS-Routing-Informationen und Art der Anrufe) Es werden Standortinformationen gespeichert Nutzung des lokalen Webspeicher des Browsers im Handy

31 Wie hoch ist der Nutzen der Bilderkennung? Um den Nutzen festzustellen, werde ich eine Nutzwertanalyse unter Berücksichtigung der Relevanten Kriterien, wie Bedienung, Zuverlässigkeit/ Treffsicherheit, Preis, Schnelligkeit ect., durchführen. Eine Nutzwertanalyse wird häufig erstellt, wenn „weiche“ – also in Geldwert oder Zahlen nicht darstellbare – Kriterien vorliegen, anhand derer zwischen verschiedenen Alternativen eine Entscheidung gefällt werden muss.

32 Nutzwertanalyse Typisch für eine einfache Nutzwertanalyse ◦ Benotung des Erfüllungsgrades der Kriterien ◦ Vergabe von Gewichtungsfaktoren verschiedener Kriterien (von 0 bis 9) Benotungssystem: Schlecht: 0–2 Punkte Mittel: 3–5 Punkte Gut:6–8 Punkte Sehr gut: 9 Punkte

33 Nutzwertanalyse zur Bilderkennung mit „Google Goggles“ KriteriumErfüllungs- grad GewichtungErgebnis Zuverlässigkeit5945 Bedienerfreundlichkeit8864 Optik6742 Schnelligkeit6742 Risiko090 Preis9654 Wäre alles „sehr gut“ mit 9 Punkten erfüllt, wären bei dieser Gewichtung insgesamt 414 Punkte möglich gewesen. Ergebnis: 247 Punkte von 414 Möglichen (60%)


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