{"id":925,"date":"2021-06-03T22:10:23","date_gmt":"2021-06-03T20:10:23","guid":{"rendered":"https:\/\/klassenkarte.de\/?page_id=925"},"modified":"2023-05-28T17:25:35","modified_gmt":"2023-05-28T15:25:35","slug":"unravel","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/klassenkarte.de\/index.php\/ki\/unravel\/","title":{"rendered":"Unravel"},"content":{"rendered":"\n<p>Link zur Online-Anwendung: <a href=\"http:\/\/klassenkarte.de\/unravel\">klassenkarte.de\/unravel<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Link zum Unterrichtsmaterial: <a href=\" https:\/\/klassenkarte.de\/index.php\/ki\/unravel\/unterrichtsmaterial\/\">klassenkarte.de\/index.php\/ki\/unravel\/unterrichtsmaterial\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Dieses Tool dient dazu, Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fclern beizubringen, wie Bilderkennungssysteme, basierend auf neuronalen Netzen, arbeiten. Dabei werden alle Schritte (Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Training, Klassifikation) anhand echter Daten, die in Echtzeit erfasst werden, durchgespielt. Unravel l\u00e4uft in aktuellen Browsern (getestet mit Firefox, Chrome, Edge und Opera) und wurde in JavaScript entwickelt. F\u00fcr die Implementierung des neuronalen Netzes wurde Brain.js (<a href=\"https:\/\/brain.js.org\/\">https:\/\/brain.js.org\/<\/a> , Source-Code steht unter <a href=\"https:\/\/opensource.org\/licenses\/mit-license.php\">MIT-Lizenz<\/a>) als Thirdparty-Komponente verwendet.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein didaktisches Konzept wird noch erarbeitet. Grundlegende Idee ist, dass die Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler ein System trainieren, das verschiedene Arten von Obst erkennen soll (andere Dinge sind aber auch m\u00f6glich).<\/p>\n\n\n\n<p>Eine Webcam, die idealerweise HD-Aufl\u00f6sung (wichtig: 16:9 Format) liefert, soll dabei so justiert werden, dass die Kamera von oben auf einen Tisch ausgerichtet ist. Der Hintergrund muss dabei m\u00f6glichst homogen erscheinen. Ideal w\u00e4re ein blaues Din A3 oder Din A2-Blatt. Bei der Vorverarbeitung wird der einfarbige Hintergrund entfernt. Blau eignet sich besonders gut, da die Farbe bei Fr\u00fcchten nicht vorkommt. Ein Schwellwert, der einstellt, wie empfindlich die Segmentierung durchgef\u00fchrt werden soll, muss per Hand \u00fcber einen Schieberegler justiert werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Es stehen verschiedene Merkmale zur Verf\u00fcgung:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Farbe:<\/strong> Alle Pixelintensit\u00e4ten werden in den HSI-Raum konvertiert und dann der Durchschnitt aller H-Komponenten (Farbwinkel) berechne<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fl\u00e4che:<\/strong> Es werden die Pixel des Objekts gez\u00e4hlt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kreis:<\/strong> Es wird das Quadrat der Anzahl der Punkte, die die Silhouette bilden, durch die Anzahl der Objektpunkte dividiert. Bei Kreisen ist der Wert 4*pi. Je weniger das Objekt im Bild kreisf\u00f6rmig erscheint, desto gr\u00f6\u00dfer wird der Wert. Kleiner als 4*pi ist nicht m\u00f6glich. Das Merkmal gibt also an, wie \u201e\u00e4hnlich\u201c die Figur einem Kreis ist.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kanten:<\/strong> Es wird ein Kantenbild (Sobel-Operator) gebildet und die Kantenwerte aufsummiert und durch die Anzahl der Pixel dividiert.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Varianz:<\/strong> Es wird die Standardabweichung der Grauwertintensit\u00e4ten berechnet.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entropie:<\/strong> Es wird ein zweidimensionales Histogramm der Farbkomponenten im YUV-Raum berechnet und daraus dann die Entropie der Verteilung. Einfarbige Objekte haben minimale Entropie, w\u00e4hrend Objekte mit vielen Farben eine hohe Entropie besitzen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Der Merkmalsraum wird visualisiert, aber nur f\u00fcr maximal zwei Dimensionen. Das neuronale Netz kann hingegen f\u00fcr beliebig viele Merkmale trainiert werden. Bez\u00fcglich des neuronalen Netzes macht es nicht viel Sinn, mehr als eine versteckte Schicht zu verwenden, es werden aber bis zu drei Schichten (mit je maximal 15 Neuronen) unterst\u00fctzt.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Eine Bemerkung zum Datenschutz<\/strong><br>Das Programm l\u00e4uft rein clientseitig und w\u00fcrde auch ohne Verbindung zum Internet funktionieren. Der Internetzugriff erfolgt lediglich nur um die Programmdaten vom Webserver auf den Clientcomputer herunterzuladen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Video f\u00fcr Lehrkr\u00e4fte<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Neuronale Netze im Unterricht mit Unravel erforschen\" width=\"584\" height=\"329\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/hqJrYbcJ5po?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Link zur Online-Anwendung: klassenkarte.de\/unravel Link zum Unterrichtsmaterial: klassenkarte.de\/index.php\/ki\/unravel\/unterrichtsmaterial\/ Dieses Tool dient dazu, Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fclern beizubringen, wie Bilderkennungssysteme, basierend auf neuronalen Netzen, arbeiten. 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