Bitte wählen Sie den gewünschten Projektzeitraum:
- Juli 2026
- Januar 2026
- Juli 2025
- Januar 2025
- Juli 2024
- Januar 2024
- Juli 2023
- Januar 2023
- Juli 2022
- Januar 2022
- Juli 2021
- Januar 2021
- Juli 2020
- Januar 2020
- Juli 2019
- Januar 2019
- Juli 2018
- Januar 2018
- Juli 2017
- Januar 2017
- Juli 2016
- Januar 2016
- Juli 2015
- Januar 2015
- Juli 2014
- Januar 2014
- Juli 2013
- Januar 2013
- Juli 2012
- Januar 2012
- Juli 2011
- Januar 2011
- Juli 2010
- Januar 2010
- Juli 2009
- Januar 2009
- Juli 2008
- Januar 2008
- Juli 2007
- Januar 2007
- Juli 2006
- Januar 2006
- Juli 2005
- Januar 2005
- Juli 2004
- Januar 2004
- Juli 2003
- Januar 2003
- Juli 2002
- Januar 2002
- Juli 2001
- Januar 2001
Förderbeginn 01.01.2008
Kognitiv motivierte Grundkompnenten für Aktivitätserkennung
Prof. Dr. Paul Lukowicz
Universität Passau
Lehrstuhl für Eingebettete Systeme
Dr. Dorrit Billman
Palo Alto Research Center (PARC)
Palo Alto Research Center Computing Science Lab
Automatische Aktivitätserkennung ist ein zentrales Konzept in den
Bereichen des Pervasive Computing und Ambient Intelligence. Erste Systeme
, die mit einfachen Sensoren erkennen können, was eine Person macht, sind
bereits in vielen Laborexperimenten gezeigt worden. Der Einsatz solcher
Systeme in Anwendungen außerhalb kontrollierter Laborumgebungen ist
allerdings noch sehr selten. Dies liegt nicht zuletzt daran, dass es
derzeit kaum standarisierte Werkzeuge und Komponenten gibt, die zur
Implementierung solcher Systeme verwendet werden können. Hier Abhilfe zu
schaffen ist ein langfristige Forschungsziel sowohl in Passau als auch im
PARC Forschungszentrum in Palo Alto. Das Projekt ist Teil diese
langfristigen Forschungsanstrengung. Es konzentriert sich auf die
Definition von Standarisierten Bausteien, aus den komplexe Aktivitäten
zusammengesetzt werden können. Solche ‚Aktivitätsvokabeln’ würden einen
modularen Aufbau von Erkennungssysteme ermöglichen und die
Interoperabilität zwischen verschiedenen Systeme förder.