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Kennzeichenerkennung und Weiteres zur digitalen Bildverarbeitung: Umsetzungsgedanken für einen fächerübergreifenden projektartigen Unterricht in Mathematik und Informatik (Quelltext anzeigen)
Version vom 17. April 2010, 16:02 Uhr
, 16:02, 17. Apr. 2010Die Seite wurde neu angelegt: „<!-- Dissertationen grundsätzlich mit der folgenden Vorlage "diss" erstellen! --> <!-- Falls Sie weitere Angaben machen möchten, dann bitte im darauf folgenden …“
<!-- Dissertationen grundsätzlich mit der folgenden Vorlage "diss" erstellen! -->
<!-- Falls Sie weitere Angaben machen möchten, dann bitte im darauf folgenden Freitext. -->
{{diss
| name= Thomas Schiller <!-- Name der Autorin/des Autors -->
| titel = {{PAGENAME}} <!-- Titel der Dissertation (gleich dem Seitennamen) -->
| hochschule= Universität Linz <!-- Name der Hochschule -->
| jahr = 2010 <!-- Jahr der Promotion -->
| betreut1 = <!-- Erstbetreuer/in -->
| betreut2 = <!-- Zweitbetreuer/in -->
| begutachtet1 = Jürgen Maaß <!-- Erstgutachter/in -->
| begutachtet2 = Karl-Josef Fuchs <!-- Zweitgutachter/in -->
| begutachtet3 = <!-- ggf. Drittgutacher/in -->
| download = <!-- Download-URL (inkl. http://) -->
| sprache = <!-- Nur ausfüllen, falls nicht Deutsch -->
| note = <!-- in Worten oder Zahlen -->
| pruefungam = <!-- Datum der mündlichen Prüfung in Form 25.12.2009 -->
| schulart = <!-- Hauptschule, Realschule, ... -->
| stufe = <!-- Primarstufe, Sekundarstufe 1, Sekundarstufe 2, ... -->
}}
== Zusammenfassung ==
<!-- Hier bitte eine Zusammenfassung der Dissertation einfügen.
Zwischenüberschriften mit === ... === kennzeichnen. -->
Zu gutem Mathematikunterricht gehört das fächerübergreifende Arbeiten an Beispielen mit Realitätsbezug. Anhand derartiger Beispiele lernt man die sinnvolle Verwendung von mathematischen Mitteln kennen und erhöht zugleich die Motivation beim Lernen. Daher habe ich als Thema die (automatische) Kennzeichenerkennung ausgewählt, die fächerübergreifend und projektartig in Mathematik und Informatik behandelt werden kann. Die SchülerInnen erleben das System etwa an Mautstationen bei Urlaubsfahrten, wenn die Eltern sich nicht an Mautschaltern anstellen müssen, sondern gleich durchfahren können. Auch durch unter SchülerInnen immer mehr verbreitete moderne Smartphones mit integrierter Kamera und Gesichtserkennungsfunktion werden sie mit automatischen Erkennungssystemen konfrontiert, die nach ähnlichen bzw. sogar gleichen Prinzipien funktionieren wie die Kennzeichenerkennung. Die Kennzeichenerkennung und weitere Grundlagen aus der digitalen Bildverarbeitung wurden in dieser Arbeit für den Unterricht (sowohl für Mathematik als auch Informatik) aufbereitet. Dabei wurde dem Thema entsprechend viel Wert auf Computereinsatz (Tabellenkalkulation, Computeralgebrasystem, dynamische Geometriesoftware, …) gelegt. Zum leichteren Verständnis wird bei den Beispielen zusätzlich der jeweilige fachliche Hintergrund erläutert. Auch der Programmcode, der für den Informatikunterricht gedacht ist, wurde ausgiebig kommentiert und es gibt zahlreiche Hinweise auf mögliche Probleme im Unterricht und Lösungsvorschläge. Die Beispiele dienen zum Verstehen von einzelnen Teilfragen des Themengebiets – zu den Teilfragen gehören etwa das Erhöhen des Kontrastes eines Bildes, um einzelne Objekte darauf besser erkennen zu können, das Auffinden von Kanten, also raschen Übergängen zwischen hellen und dunklen (bzw. verschiedenfärbigen) Bereichen, welche Objekte abgrenzen, und das Erkennen von Geraden – mit mathematischen und informatischen Mitteln, sodass man am Ende alle Teilprobleme und Lösungsansätze und somit die gesamte Kennzeichenerkennung versteht.
== Auszeichnungen ==
<!-- Hier bitte eventuell erhaltene Auszeichnungen/Preise als Liste aufführe.
Beispiele:
* Erster Preis
* Zweiter Preis -->
== Schlagworte ==
<!-- Bitte Schlagworte mit [[...]] umschließen, um auf die Enzyklopädie zu verweisen
Beispiele:
[[Dynamische Geometrie]], [[DGS]] -->
== Kontext ==
<!-- Hier ist Raum, um die Arbeit in den Forschungskontext einzubetten -- verwandte
Dissertationen sollten genannt werden, Arbeitsgruppen oder Konferenzen,
die sich mit dem Thema beschäftigen, etc. -->
=== Literatur ===
<!-- ggf. Literaturangaben -->
=== Links ===
<!-- ggf. Literaturangaben -->
== Diskussion ==
<!-- Hier kann kritisch (aber sachlich) zur Arbeit Stellung genommen werden. -->
<!-- Falls Sie weitere Angaben machen möchten, dann bitte im darauf folgenden Freitext. -->
{{diss
| name= Thomas Schiller <!-- Name der Autorin/des Autors -->
| titel = {{PAGENAME}} <!-- Titel der Dissertation (gleich dem Seitennamen) -->
| hochschule= Universität Linz <!-- Name der Hochschule -->
| jahr = 2010 <!-- Jahr der Promotion -->
| betreut1 = <!-- Erstbetreuer/in -->
| betreut2 = <!-- Zweitbetreuer/in -->
| begutachtet1 = Jürgen Maaß <!-- Erstgutachter/in -->
| begutachtet2 = Karl-Josef Fuchs <!-- Zweitgutachter/in -->
| begutachtet3 = <!-- ggf. Drittgutacher/in -->
| download = <!-- Download-URL (inkl. http://) -->
| sprache = <!-- Nur ausfüllen, falls nicht Deutsch -->
| note = <!-- in Worten oder Zahlen -->
| pruefungam = <!-- Datum der mündlichen Prüfung in Form 25.12.2009 -->
| schulart = <!-- Hauptschule, Realschule, ... -->
| stufe = <!-- Primarstufe, Sekundarstufe 1, Sekundarstufe 2, ... -->
}}
== Zusammenfassung ==
<!-- Hier bitte eine Zusammenfassung der Dissertation einfügen.
Zwischenüberschriften mit === ... === kennzeichnen. -->
Zu gutem Mathematikunterricht gehört das fächerübergreifende Arbeiten an Beispielen mit Realitätsbezug. Anhand derartiger Beispiele lernt man die sinnvolle Verwendung von mathematischen Mitteln kennen und erhöht zugleich die Motivation beim Lernen. Daher habe ich als Thema die (automatische) Kennzeichenerkennung ausgewählt, die fächerübergreifend und projektartig in Mathematik und Informatik behandelt werden kann. Die SchülerInnen erleben das System etwa an Mautstationen bei Urlaubsfahrten, wenn die Eltern sich nicht an Mautschaltern anstellen müssen, sondern gleich durchfahren können. Auch durch unter SchülerInnen immer mehr verbreitete moderne Smartphones mit integrierter Kamera und Gesichtserkennungsfunktion werden sie mit automatischen Erkennungssystemen konfrontiert, die nach ähnlichen bzw. sogar gleichen Prinzipien funktionieren wie die Kennzeichenerkennung. Die Kennzeichenerkennung und weitere Grundlagen aus der digitalen Bildverarbeitung wurden in dieser Arbeit für den Unterricht (sowohl für Mathematik als auch Informatik) aufbereitet. Dabei wurde dem Thema entsprechend viel Wert auf Computereinsatz (Tabellenkalkulation, Computeralgebrasystem, dynamische Geometriesoftware, …) gelegt. Zum leichteren Verständnis wird bei den Beispielen zusätzlich der jeweilige fachliche Hintergrund erläutert. Auch der Programmcode, der für den Informatikunterricht gedacht ist, wurde ausgiebig kommentiert und es gibt zahlreiche Hinweise auf mögliche Probleme im Unterricht und Lösungsvorschläge. Die Beispiele dienen zum Verstehen von einzelnen Teilfragen des Themengebiets – zu den Teilfragen gehören etwa das Erhöhen des Kontrastes eines Bildes, um einzelne Objekte darauf besser erkennen zu können, das Auffinden von Kanten, also raschen Übergängen zwischen hellen und dunklen (bzw. verschiedenfärbigen) Bereichen, welche Objekte abgrenzen, und das Erkennen von Geraden – mit mathematischen und informatischen Mitteln, sodass man am Ende alle Teilprobleme und Lösungsansätze und somit die gesamte Kennzeichenerkennung versteht.
== Auszeichnungen ==
<!-- Hier bitte eventuell erhaltene Auszeichnungen/Preise als Liste aufführe.
Beispiele:
* Erster Preis
* Zweiter Preis -->
== Schlagworte ==
<!-- Bitte Schlagworte mit [[...]] umschließen, um auf die Enzyklopädie zu verweisen
Beispiele:
[[Dynamische Geometrie]], [[DGS]] -->
== Kontext ==
<!-- Hier ist Raum, um die Arbeit in den Forschungskontext einzubetten -- verwandte
Dissertationen sollten genannt werden, Arbeitsgruppen oder Konferenzen,
die sich mit dem Thema beschäftigen, etc. -->
=== Literatur ===
<!-- ggf. Literaturangaben -->
=== Links ===
<!-- ggf. Literaturangaben -->
== Diskussion ==
<!-- Hier kann kritisch (aber sachlich) zur Arbeit Stellung genommen werden. -->