{"id":7657,"date":"2021-12-01T16:59:57","date_gmt":"2021-12-01T16:59:57","guid":{"rendered":"http:\/\/desres20.netornot.at\/?p=7657"},"modified":"2021-12-01T16:59:57","modified_gmt":"2021-12-01T16:59:57","slug":"extraction-of-biometrical-features-for-identification-of-a-3d-head-model-us-ing-microsoft-kinect-evaluation","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/desres20.netornot.at\/?p=7657","title":{"rendered":"Extraction of biometrical features for identification of a 3D head model us ing Microsoft Kinect, Evaluation"},"content":{"rendered":"\n

Autor:
<\/strong>ANDRIJA SU\u010cEVID<\/p>\n\n\n\n

Titel:
<\/strong>Extraction of biometrical features for
identification of a 3D head model using
Microsoft Kinect<\/p>\n\n\n\n

Subtitel:
<\/strong>–<\/p>\n\n\n\n

Art der Hochschulschrift:
<\/strong>Master Thesis<\/p>\n\n\n\n

Datum:
<\/strong>Mai 2014<\/p>\n\n\n\n

Universit\u00e4t:
<\/strong>Alpen-Adria-Universit\u00e4t Klagenfurt, Information Technology

<\/p>\n\n\n\n

Gestaltungsh\u00f6he<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Standardisierte, wissenschaftliche Formatierung (Schriftart, Zeilenabst\u00e4nde, Seitenabst\u00e4nde, Formatierung)<\/p>\n\n\n\n

Kapiteltiefe: 2 Ebenen<\/p>\n\n\n\n

Innovationsgrad<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Autor hat zum Forschungszeitpunkt 2014 ein sehr relevantes Thema der 3D Gesichtserkennung untersucht und dessen Machbarkeit \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n\n\n\n

Selbstst\u00e4ndigkeit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Arbeit umfasst einen hohen Anteil an selbst erstellten Testkriterien und Umsetzung. Ann\u00e4herung an Verfahren und Herleitungen sehr gut herausgearbeitet.<\/p>\n\n\n\n

Gliederung und Struktur<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Gliederung ist 2 Ebenen tief gestaltet, f\u00fcr einige Themen w\u00e4re eine Dritte m\u00f6glicherweise dienlich. Guter Einsatz von Diagrammen und Grafiken erleichtern die Aufnahme des komplexen Inhalts.<\/p>\n\n\n\n

Kommunikationsgrad<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sehr viele S\u00e4tze fallen lang aus, bleiben aber dennoch sehr verst\u00e4ndlich. Des Weiteren werden sehr viele Abk\u00fcrzungen verwendet, welche technische Grundkenntnisse voraussetzen, da diese nicht erkl\u00e4rt werden. Ein Glossar k\u00f6nnte hier leicht Abhilfe schaffen.<\/p>\n\n\n\n

Umfang der Arbeit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Gesamtumfang der Arbeit betr\u00e4gt 84 Seiten, inklusive Deckblatt, Eidesstattliche Erkl\u00e4rung, Abstract, Inhaltsverzeichnis<\/p>\n\n\n\n

Orthographie und Genauigkeit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sehr genau ausgearbeitet, orthographisch keine Auff\u00e4lligkeiten.<\/p>\n\n\n\n

Literatur<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Autor verweist gesamt auf 48 Quellen. Bis auf 5 Ausnahmen wird auf Fachliteratur und Fachartikel zur\u00fcckgegriffen. Die \u00e4ltesten Werke sind zum Forschungszeitpunkt maximal bis zu 10 Jahre alt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Autor:ANDRIJA SU\u010cEVID Titel:Extraction of biometrical features foridentification of a 3D head model usingMicrosoft Kinect Subtitel:– Art der Hochschulschrift:Master Thesis Datum:Mai 2014 Universit\u00e4t:Alpen-Adria-Universit\u00e4t Klagenfurt, Information Technology Gestaltungsh\u00f6he Standardisierte, wissenschaftliche Formatierung (Schriftart, Zeilenabst\u00e4nde, Seitenabst\u00e4nde, Formatierung) Kapiteltiefe: 2 Ebenen Innovationsgrad Der Autor hat zum Forschungszeitpunkt 2014 ein sehr relevantes Thema der 3D Gesichtserkennung untersucht und dessen Machbarkeit \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n