Data Structures and Algorithms

2101 Submissions

[5] viXra:2101.0033 [pdf] submitted on 2021-01-05 01:30:52

Evaluation and Implementation of Proven Real-Time Image Processing Features for Use in Web Browsers

Authors: Amr Abdellatif
Comments: 53 Pages.

We explored the requirement of proven features for real-time use in web browsers, adopting a linear SVM based face detection model as a test case to evaluate each descriptor with appropriate parameters. After checking multiple feature extraction algorithms, we decided to study the following four descriptors Histogram of oriented gradients, Canny edge detection, Local binary pattern, and Dense DAISY . These four descriptors are used in various computer vision tasks to oer a wide range of options. We then investigated the influence of different parameters as well as dimension reduction on each descriptor computational time and its ability to be processed in real-time. We also evaluated the influence of such changes on the accuracy of each model.
Category: Data Structures and Algorithms

[4] viXra:2101.0032 [pdf] submitted on 2021-01-05 01:35:29

Evaluation of ML Methods for Online Use in the Browser

Authors: Hao Liu
Comments: 60 Pages.

Machine learning continues to be an increasingly integral component of our lives, whether we are applying the techniques to research or business problems. Machine learning models ought to be able to give accurate predictions in order to create real value for a given organization. At the same time Machine learning training by running algorithms on the browser has gradually become a trend. As the closest link to users in the Internet, the web front-end can also create a better experience for our users through AI capabilities. This article will focus on how to evaluate machine learning algorithms and deploy machine learning models in the browser.We will use "Cars", "MNIST" and "Cifar-10" datasets to test LeNet, AlexNet, GoogLeNet and ResNet models in the browser. On the other hand, we will also test emerging lightweight models such as MobileNet. By trying, comparing, and comprehensively evaluating regression and classification tasks, we can summarize some excellent methods/models and experiences suitable for machine learning in the browser.
Category: Data Structures and Algorithms

[3] viXra:2101.0031 [pdf] submitted on 2021-01-05 01:40:34

Improving BrowserWatermarking with Eye Tracking

Authors: Nikolai-Iraj Sanamrad
Comments: 73 Pages.

The problem of authenticating online users can be divided in two general sub problems: confirming two different web users being the same person, and confirming two different web users being not the same person. The easiest and most accessible method for fingerprinting used by online services is browser fingerprinting. Browser fingerprinting distinguishes between user devices using information about the browser and the system, which is usually provided by most browsers to any website, even when cookies are turned off. This data is usually unique enough even for identical devices, since it heavily relies on device usage by the user. In this work, browser fingerprinting is being improved with the usage of information acquired from an eye tracker.
Category: Data Structures and Algorithms

[2] viXra:2101.0030 [pdf] submitted on 2021-01-05 01:43:08

Erstellung Und Bewertung Eineswebbrowserbasierten Frameworks Zur Datenakquise Für Studien

Authors: Oliwia Oles
Comments: 57 Pages. Language is german

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Ertsellung und Bewertung eines Frameworks zur Durchführung und Datenerfassung von Studien, wie beispielswweise eine Blickpostionsvorhersage oder Emotionserkennung. Der Eyetracker basiert auf der webgazer.js Biblitohek der Brown Universität und die Emotionserkennung beruht auf einer FrontEnd-Emotionserkennungs Bibliothek auf Grundlage von der Google Shape Detection API. Beide Bibiliotheken, wurden implementiert, um sie für Studien zu gebrauchen. Zusätzlich zu diesen Daten werden auch noch Angaben wie das Alter und das Geschlecht, jedoch nur auf freiwilliger Basis, erfasst, um mehr Aussagekraft zu erhalten. Anschließend wird das Framework getestet und bewertet, um zu erfahren, ob es genauso gut in der Praxis wie in der Theorie funktioniert, da es sich hierbei um komplett clientseitige Anwendungen handelt. Im Normalfall benötigen solche Anwendungen nämlich noch zusätzliche Hardware, um zu funktionieren. Die verwendeten Biblitoheken kommen jedoch ohne diese aus, fordern nur eine funktionierende Webcam und bestehen nur auf JavaScript Code. Deshalb stellt sich hier nun die Frage, ob eine rein clientseitige Anwendung vergleichbar gut mit anderen Anwednungen in diesen Bereichen funktioniert und ob sich die Daten gut erfassen lassen.
Category: Data Structures and Algorithms

[1] viXra:2101.0029 [pdf] submitted on 2021-01-05 01:44:51

Erstellung Und Bewertung Einer Webplattformbasierten Datenhaltungs Und Bewertungssoftware Für Studien

Authors: Roufayda Salaheddine
Comments: 67 Pages. Language is german

Aufgrund der zunehmenden Nutzung und Felxibilität des Internets, hat sich der Einsatz von Webanwendungen in vielen Anwendungsgebieten etabliert. Vor allem in der empirischen Forschung, z.B. in Bereichen des maschinellen Lernens oder der Mensch-Computer-Interaktion, findet eine steigende Integration vonWebanwendungen in den Studienbetrieb statt, um schnell und flexibel große Datensätze verwalten und auswerten zu können. Hierzu ist es wichtig, eine Datenhaltungssoftware so zu gestalten, dass eine qualitativ hochwertige und effziente Speicherung der erhobenen Studiendaten gewährleistet wird. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Bewertung einer Webplattformbasierten Datenhaltungs- und Bewertungssoftware für Eye-Tracking- und Emotion-Detection-Studien. Dazu wurde eine auf dem Client-Server-Modell basierende Webplattform erstellt, die Probandendaten sammelt und anschließend in einer Datenbank verwaltet. Darauf aufbauend wird im Rahmen dieser Arbeit diese Software unter Betrachtung verschiedener Anforderungen evaluiert und bewertet.
Category: Data Structures and Algorithms