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.

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)