Jutta Kreyss

Text mining for a clear picture of defect reports: a praxis report

We applied the text mining categorization technology, in the publicly available, IBM Enterprise Information Portal V8.1 to more than 15,000 customer reported, product problem records. We used a proven software quality category set to categorize these problem records into different areas of interest. Our intent was to develop a clear picture of potential areas for quality improvement in each of the software products reviewed, and to provide this information to developments management. We present the benefits that can be gained from categorizing problem records, as well as the limitations.

Einsatz von frei definierbaren Objekten auf einer Signaturkarte im Internet

Die auf der letzten Arbeitskonferenz, Chipkarten’ in Munchen (Marz 1998) vorgestellte IBM Signaturkarte (IBM SignCard) [Hamann 1] wurde inzwischen zu der Produktlosung,IBM Digital Signature Solution’ weiterentwickelt und befindet sich als Sicherheitskomponente fur Signaturanwendungen und der Zugriffskontrolle von Netzwerkresourcen im Einsatz. Dieser Artikel erklart die Schnittstellenarchitektur der, IBM Digital Signature Solution’ [Hamann 2] und geht speziell auf die Verwendung frei definierbarer Datenobjekte auf den verschieden Arten der Signaturkarten (Chipkarte, virtuelle Signaturkarte und JavaCard Applet) ein. Dabei wird auf den etablierten internationalen Standards fur Chipkarten und Chipkartenlesern aufgebaut, um die Interoperabilitat der verschiedenen Losungskomponenten zu gewahrleisten.

Erste Schritte mit AdOculos

Die in diesem Buch mitgelieferte Studenten-Version von AdOculos ist ein ausgezeichnetes Werkzeug zur Visualisierung und zum Experimentieren mit der digitalen Bildverarbeitung. AdOculos stellt mehr als 100 BildverarbeitungsFunktionen fur unterschiedlichste Anwendungsfalle zur Verfugung. Bilder und Funktionen sind durch Symbole reprasentiert und per Mausklick zu immer komplexeren Beispielbilder und Funktionsketten kombinierbar. Zu jedem der nachfolgenden Kapitel gibt es vorbereitete Beispielbilder und Funktionsketten, die im jeweils zweiten Abschnitt dieser Kapitel demonstriert werden.

Vom Pixel zur Interpretation

Der Grund fur diese Frage ergibt sich aus der enormen Vielfalt von Anwendungen, in deren Mittelpunkt die Verarbeitung von Bildern steht. Die 5 grundlegenden Anwendungsbereiche verfolgen zum Teil sehr unterschiedliche Ziele (Abb. 1.1): (a) Im Zusammenhang mit Computer-Grafik geht es um die Generierung von Bildern in Bereichen wie Desktop Publishing, elektronische Medien und Videospiele. (b) Die Bildubertragung beschreibt den Transport von Bildern uber Kabel, Satellit oder, allgemein ausgedruckt, irgendeine Form von „Daten Highway“. Ein wichtiges Thema in diesem Zusammenhang ist die Kompression von Bilddaten, um die enorme Datenmenge in den Griff zu bekommen. (c) Ziel der Bearbeitung ist die Entfernung von Storungen (verursacht z.B. durch Rauschen oder Verwackeln), die Veranderung von Bildern zur Unterstutzung der Bildanalyse durch Menschen (z.B. Analyse von Rontgen-Bildern durch einen Arzt) und die Veranderung aus asthetischer Sicht. Verfahren der Bildbearbeitung dienen aber auch der Bild- und Szenenanalyse (siehe nachfolgende Punkte) zur Vorbereitung. In diesem Zusammenhang spricht man von Bildvorverarbeitung. (d) Die Analyse von Bildern dient z.B. der Erkennung von Schriftzeichen, der Uberprufung der Mashaltigkeit von Werkstucken, der Vollstandigkeitskontrolle bestuckter Leiterplatten, der Klassifikation von Holzpanelen abhangig von Oberflachenfehlern, der Kontrolle der Garnierung von Keksen, der Analyse von Zellproben, der Ermittlung von Umweltschaden aus Luftbildern oder der Steuerung von Robotern. Zur Unterscheidung von Punkt (e) ist Analyse hier im Sinne der Messtechnik zu verstehen.

Die grundlegenden Komponenten von Bildverarbeitungssystemen

Abbildung 2.1 zeigt die typischen Komponenten eines Bildverarbeitungssystems. Die Reflektionen [2.7] eines angestrahlten Werkstucks gelangen durch ein Objektiv auf den CCD-Chip (Charge Coupled Device) der Kamera. Der CCD-Chip ist eine 2-dimensionale Matrix aus lichtempfindlichen Elementen (die Pixel; vgl. Abschn. 1.2), die die aufgefangenen Fotonen in Elektronen wandeln und somit Ladung ansammeln. Daher hat man bereits ein 2-dimensionales, ortsdiskretes Bild (mit analogen, durch die angesammelte Ladung reprasentierten Grauwerten). Die Kameraelektronik setzt dieses Bild in ein internationalen Standards (z.B. CCIR oder EIA [2.9) genugendes Videosignal um. Dabei handelt es sich um ein analoges 1-dimensionales Zeitsignal, das Impulse enthalt, die ein neues Bild (VSync fur vertikale Synchronisation) und den Beginn jedes seiner Zeilen (H-Sync fur horizontale Synchronisation) anzeigen.