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Forschung

Forschungsschwerpunkte

Die Forschungsschwerpunkte des Lehrstuhls sind maschinelles Lernen, Sehen und Wahrnehmen. Es werden Verfahren i.d.R. für Bild, Video und Multimediadaten (= Daten von unterschiedlichen Quellen und unterschiedlicher Art) entwickelt. Auch Data Mining und Analytics auf Produktionsdaten werden durchgeführt, weil sie wie Sensordaten (=Wahrnehmung) behandelt werden k?nnen. Ein besonderer Schwerpunkt ist die 2D und 3D Erkennung von Menschen (Pose) und deren Aktionen sowie die Auswertung der Güte von Bewegungen (z.B. im Weit-/Dreisprung, Schwimmen und Skispringen für unserer Olympioniken). Auch für medizinische Daten (MRT, Koloskopievideos) entwickeln wir automatische Verfahren zur Erkennung von medizinischen Befunden sowie für die automatische Erstellung von textuellen Befunden (engl. Report Generation)

  • Angewandtes Maschinelles Lernen (Applied?Machine Learning, e.g., deep neural networks, bayesian networks, random forests)
  • Maschinelles Sehen (Computer Vision) wie multimodale Detektion, Lokalisation und Erkennung von Menschen, Objekten und Ereignissen sowie industrielle visuelle und multimodale Materialprüfung
  • Data Mining von multimodalen Daten (z. B. Produktionsdaten)
  • Indizierung und 足球竞彩网_365bet体育在线投注-【中国科学院】 in Bild, Video und multimodalen Dokumenten

Laufende Projekte

Interactive Segmentation
Deep 3D Athletics
Deep Sports Pose
Deep Skijump Pose
Scene Graph Generation
3D Localization in Ball Sports

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