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Lehrstuhl für Computer Vision und Mustererkennung 

Die Forschungsschwerpunkte des Lehrstuhls für Computer Vision und Mustererkennung an der Universität Münster (http://cvpr.uni-muenster.de) sind algorithmische Grundlagen, um automatisch visuelle Informationen im Rechner zu verarbeiten und zu interpretieren. Neben der Grundlagenforschung arbeitet der Lehrstuhl auch an deren Umsetzung in praktischen Anwendungen unterschiedlicher Gebiete.

Im Projekt INEMAS untersucht der Lehrstuhl die technische Machbarkeit der automatischen Erkennung von Emotionen und sozialer Interaktion des Fahrers mit Hilfe von Videodaten. Hierbei wird insbesondere untersucht inwiefern auf eine Speicherung personenbezogener Daten verzichtet werden kann um die Privatsphäre aller Insassen zu schützen.
Der Lehrstuhl für Computer Vision und Mustererkennung entwickelt ein Nutzermodell das eine möglichst hohe Prädiktivität für relevante Zustände des Fahrers besitzt und hierbei ein Minimum personenbezogener Daten auswertet.
Die Erkennung des Zustandes des Fahrers soll in Echtzeit erfolgen. Dies erlaubt zum einen eine schnelle Anpassung der Fahrassistenzsysteme, zum anderen kann so auf eine Speicherung der erfassten Daten über die Dauer der Signalverarbeitung hinaus verzichtet werden. Bei der Auswahl signifikanter Merkmale werden verschiedene Feature Extraction und Klassifizierungsmethoden mit Deep-Learning Ansätzen kombiniert.

Neben den Kernaufgaben im INEMAS Projekt entwickelt der Lehrstuhl neue Methoden des Supervised und Unsupervised Learning zur Objekterkennung und Segmentierung in 2D und 3D Videodaten.

 

Projektleitung:

Prof. Dr. Xiaoyi Jiang

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Projektmitarbeiter:

Claas Kähler, Dipl. Inf.

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Projektmitarbeiter:

Sören Klemm, Dipl. Ing.

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