Abgeschlossene Diplom- und Masterarbeiten

Die folgenden Arbeiten wurden im Rahmen von Diplom- und Masterarbeiten bearbeitet:

  • Untersuchungen zur Gesichtserkennung mit Kohonen Netzen.
    Die Problemstellung der Gesichtserkennung ist von grundsätzlicher Bedeutung im Bereich Mustererkennung. Es geht darum, lernfähige Algorithmen so zu optimieren, dass die besonderen Details, die ein Gesicht repräsentieren, stabil aus der Umgebungsinformation extrahiert werden können. Das Verfahren der Kohonen-Netze ist dazu ein interessanter Ansatz.

  • Untersuchungen zur Gender Recognition (Erkennung des Geschlechts aus einem Bild des Gesichts einer Person) mit Support Vector Machines.
    Gender-Recognition stellt noch höhere Anforderungen an die Detailgenauigkeit eines lernfähigen Erkennungsalgorithmus als Gesichtserkennung. Hier ist ein Einsatzgebiet des Verfahrens der sog. Support Vector Machines.

  • Visualisierung des Klassifizierungsvorgangs bei Support Vector Machines.
    Der Algorithmus der Support Vector Machines ist durch seine komplexen mathematischen Abläufe in hochdimensionalen Räumen gekennzeichnet. Zur Verbesserung der Überschaubarkeit der Wirkung solcher Verfahren wird versucht, den Erkennungsablauf zur Laufzeit möglichst weitgehend grafisch transparent zu machen.

  • Untersuchungen zur Geschwindigkeitsoptimierung der Objekterkennung mit SVM.
    Für den technischen Einsatz von Support Vector Machines braucht man optimierte Verfahren, die die Klassifikation mit möglichst hoher Geschwindigkeit (am besten in Echtzeit) realisieren können.

Beauftragter für Forschung, Entwicklung und Technologietransfer

Prof. Dr. Dennis Säring
Ombudsmann

Tel.: +49 4103 8048-43
E-Mail: dsg@fh-wedel.de

Informationen:

Ordnung "Gute wissenschaftliche Praxis"