TY - RPRT A1 - Bruns, Erich A1 - Brombach, Benjamin A1 - Zeidler, Thomas A1 - Bimber, Oliver T1 - Enabling Mobile Phones To Support Large-Scale Museum Guidance N2 - We present a museum guidance system called PhoneGuide that uses widespread camera equipped mobile phones for on-device object recognition in combination with pervasive tracking. It provides additional location- and object-aware multimedia content to museum visitors, and is scalable to cover a large number of museum objects. KW - Objektverfolgung KW - Neuronales Netz KW - Handy KW - Objekterkennung KW - Museum KW - mobile phones KW - object recognition KW - neural networks KW - museum guidance KW - pervasive tracking Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-6777 ER - TY - RPRT A1 - Bruns, Erich A1 - Brombach, Benjamin A1 - Bimber, Oliver T1 - Mobile Phone Enabled Museum Guidance with Adaptive Classification N2 - Although audio guides are widely established in many museums, they suffer from several drawbacks compared to state-of-the-art multimedia technologies: First, they provide only audible information to museum visitors, while other forms of media presentation, such as reading text or video could be beneficial for museum guidance tasks. Second, they are not very intuitive. Reference numbers have to be manually keyed in by the visitor before information about the exhibit is provided. These numbers are either displayed on visible tags that are located near the exhibited objects, or are printed in brochures that have to be carried. Third, offering mobile guidance equipment to visitors leads to acquisition and maintenance costs that have to be covered by the museum. With our project PhoneGuide we aim at solving these problems by enabling the application of conventional camera-equipped mobile phones for museum guidance purposes. The advantages are obvious: First, today’s off-the-shelf mobile phones offer a rich pallet of multimedia functionalities ---ranging from audio (over speaker or head-set) and video (graphics, images, movies) to simple tactile feedback (vibration). Second, integrated cameras, improvements in processor performance and more memory space enable supporting advanced computer vision algorithms. Instead of keying in reference numbers, objects can be recognized automatically by taking non-persistent photographs of them. This is more intuitive and saves museum curators from distributing and maintaining a large number of physical (visible or invisible) tags. Together with a few sensor-equipped reference tags only, computer vision based object recognition allows for the classification of single objects; whereas overlapping signal ranges of object-distinct active tags (such as RFID) would prevent the identification of individuals that are grouped closely together. Third, since we assume that museum visitors will be able to use their own devices, the acquisition and maintenance cost for museum-owned devices decreases. KW - Objektverfolgung KW - Neuronales Netz KW - Handy KW - Objekterkennung KW - Museum KW - Anpassung KW - Mobiltelefone KW - Museumsführer KW - Adaptive Klassifizierung KW - Ad-hoc Sensor-Netzwerke KW - mobile phones KW - object recognition KW - museum guidance KW - adaptive classification KW - ad-hoc sensor networks Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-9406 ER - TY - RPRT A1 - Bruns, Erich A1 - Bimber, Oliver T1 - Adaptive Training of Video Sets for Image Recognition on Mobile Phones N2 - We present an enhancement towards adaptive video training for PhoneGuide, a digital museum guidance system for ordinary camera–equipped mobile phones. It enables museum visitors to identify exhibits by capturing photos of them. In this article, a combined solution of object recognition and pervasive tracking is extended to a client–server–system for improving data acquisition and for supporting scale–invariant object recognition. KW - Objektverfolgung KW - Neuronales Netz KW - Handy KW - Objekterkennung KW - Museum KW - Anpassung KW - mobile phones KW - object recognition KW - neural networks KW - museum guidance KW - pervasive tracking KW - temporal adaptation Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-8223 ER - TY - THES A1 - Potocka, Anna T1 - Wearables: Kontrollregime zwischen Affekt und Technologie N2 - Überwachungspraktiken und –technologien sind in der heutigen Welt omnipräsent und wohl nicht mehr wegzudenken. Ob CCTV-Systeme, Biometrie oder Data Mining – unsere Gesellschaft befindet sich in einem ständigen Überwachungsmodus, der sich weit über einen begrenzten Raum oder zeitlichen Rahmen hinausstreckt. Überwacht wird überall: privat, am Arbeitsplatz oder im Cyberspace, und alles: Interaktionen, Äußerungen, Verhalten. Es werden Unmengen von Daten gesammelt, strukturiert, kombiniert, gekauft und verkauft. Dieser Modus stellt mehr als eine bloße Neuauflage des Bentham-Foucaultschen Panoptikons dar: der aktuelle Überwachungsmodus, die informationelle Asymmetrie als ihren tragenden Pfeiler beibehaltend, dient nicht nur der Disziplinierung, sondern viel mehr der Kontrolle, die nicht primär negativ-sanktionierend, sondern positiv-leistungssteigernd wirkt: es ist nicht das Ziel, die Individuen zu bestrafen und ein bestimmtes Verhalten zu verbieten, sondern sie durch Belohnung, Interaktion und spielerische Elemente dazu zu bringen, sich auf die gewünschte Art zu verhalten und im Endeffekt sich selbst zu überwachen. Die Kontrolle wird auf diese Weise zum zentralen Schauplatz der Machtausübung, die sich über das Beobachten, Speichern, Auswerten und Sortieren vollzieht. Diese Prozesse hinterlassen keinen Frei- oder Spielraum für Ambiguität; sie verwirklichen die Diktatur der klaren Kante, der Klassifizierung und Kategorisierung ohne Schattierungen. Die Macht selbst befindet sich in einem kontinuierlichen Fluss, sie ist ubiquitär, dennoch schwer lokalisierbar. Sie fungiert nicht mehr unter dem Signum einer pseudosakralen zentralen Instanz, sondern wird durch diverse Akteure und Assemblages kolportiert. Die durch sie implizierten Praktiken der Selbstkontrolle, kulturgeschichtlich ebenfalls religiös oder zumindest philosophisch konnotiert, sind die neuen Rituale des Sehens und Gesehen-Werdens. Im Zeitalter der elektronischen Datentechnologien gibt es diverse Agenten der Überwachung. Vom besonderen Interesse sind dabei die Wearables, weil sie intim, affektiv und haptisch arbeiten und so, über das Sehen und Gesehen-Werden hinaus, das Berühren und Berührt-Werden und somit die Neuregulierung von Nähe und Distanz ins Spiel bringen. Sie schreiben sich zwar in eine Vermessungstradition eins, die ihre Ursprünge mindestens im 19. Jahrhundert hat, unterscheiden sich aber von dieser in ihrer Intensität und Sinnlichkeit. KW - Technologie KW - Wearables KW - Medien KW - Überwachung KW - Kontrolle KW - Objektverfolgung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20210713-44594 ER -