Fischer, Kristian

Kristian Fischer, M. Sc.

Department Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik (EEI)
Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung

Raum: Raum 06.0220
Cauerstr. 7
91058 Erlangen

In meiner Forschung beschäftige ich mich mit der Bild- und Videocodierung für maschinelle Kommunikation. Dabei werden Codierverfahren statt für den Menschen, wie bei der klassischen Codierung, für Algorithmen aus der Bild- und Videoverarbeitung optimiert, welche spezifische Aufgaben auf den codierten Daten erfüllen müssen. Dabei ist das Ziel die Genauigkeit zu behalten und die benötigte Datenrate zu senken. Als Algorithmen für die die Codierverfahren optimiert werden, verwende ich dabei tiefe neuronale Netzwerke wie zum Beispiel das Instanzsegementierungsnetzwerk Mask R-CNN.

Weitere Informationen können unter den nachfolgenden Links gefunden werden.

https://www.lms.tf.fau.de/forschung/arbeitsgebiete/videosignalverarbeitung-und-uebertragung/videokommunikation-2-0/#collapse_0

BA: „Untersuchung geeigneter Vorverarbeitungsalgorithmen zur Erhöhung der Detektionsgenauigkeit Neuronaler Netze für komprimierte Daten“ (2020)

BA: „Robustheitserhöhung Neuronaler Netze gegenüber visueller Degeneration“ (2020)

BA: „Untersuchung des Einflusses der Videocodierung auf die Objektdetektion am Beispiel des KITTI-Datensatzes“ (2020)

PA: „Analyse der örtlichen Skalierbarkeit für codierte maschinelle Kommunikation“ (2020)

PA: „Optimierung der bildbasierten Objektdetektion mittels neuronaler Netzwerke für die Codierung im YCbCr-Farbraum“ (2020)

FP: „Investigation of a Neural Compression Network for subsequent Object Detection“ (2020)

MA: „Saliency Coding of Video Data for Machine to Machine Communication“ (2020)

Tutorium (TUT)

Vorlesung (VORL)

  • Signale und Systeme I

    In der Lehrveranstaltung werden grundlegende Kenntnisse über Stromkreise mit

    Widerstand, Kapazität und Induktivität vorausgesetzt, ebenso Kenntnisse über

    komplexe Zeiger und Übertragungseigenschaften einfacher linearer Netzwerke.

    Diese können beispielsweise durch die beiden Module "Grundlagen der

    Elektrotechnik I" und "Grundlagen der Elektrotechnik II" oder durch die

    Kombination der Module "Einführung in die Informations- und

    Kommunikationstechnik" und "Elektronik und Schaltungstechnik" erworben

    werden. Für Studenten ohne diese Vorlesungen (beispielsweise im Studiengang

    Computational Engineering) können die notwendigen Vorkenntnisse auch im

    Selbststudium anhand der Kapitel 2 über Physikalische Grundlagen elektrischer

    Schaltungen und Kapitel 3 über Passive Netzwerke aus dem Buch von Oehme,

    Huemer, Pfaff, "Elektronik und Schaltungstechnik", Hanser Verlag, München

    2007 erworben werden.

    2,5 SWS

    ECTS-Studium

2021

2020