Herzlich Willkommen am Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.
Der Lehrstuhl ist Teil des Departments Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik der Technischen Fakultät und wird von Prof. Dr.-Ing. André Kaup geleitet, dem Lehrstuhl zugeordnet sind die Professur für Nachrichtentechnik von Prof. Dr.-Ing. Walter Kellermann und die Professur für Maschinelles Lernen in der Signalverarbeitung von Prof. Dr. Veniamin Morgenshtern.
Forschung
Videosignalverarbeitung und -übertragung |
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Zu den Forschungsthemen im Arbeitsgebiet Videosignalverarbeitung und -übertragung zählt die Entwicklung von Algorithmen für die Quellencodierung von Bild- und Videosignalen. |
Audiosignalverarbeitung |
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Im Arbeitsgebiet Audiosignalverarbeitung werden Algorithmen zur Aufnahme und (Re-)produktion von Audiosignalen theoretisch entwickelt und experimentell verifiziert. |
Mehrdimensionale System- und Signaltheorie |
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Die mehrdimensionale System- und Signaltheorie bildet die Grundlage für die Multimediakommunikation und erlaubt die Analyse und Synthese zeit- und ortsabhängiger Signale. |
Forschungshighlights
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Energieeffiziente Videokommunikation | Hyperspectral Imaging |
Software, Datenbanken, Tools
Lehre
Wir bieten Lehrveranstaltungen, Projektarbeiten, Forschungspraktika und Abschlussarbeiten in zahlreichen Bachelor- und Master-Studiengängen der Technischen Fakultät an, z.B. in Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik, Informations- und Kommunikationstechnik, Medizintechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Computational Engineering sowie Communications and Mutimedia Engineering.
Vorlesungen
- Di 16:15-17:45 HG
Do 16:15-17:45 H9
12.05.2019 16:15-17:45 H12
Die Vorlesung am Donnerstag findet im Wechsel mit der Übung statt.
- Die Übung am Donnerstag findet im Wechsel mit der Vorlesung statt.
- Mo 12:15-13:45 H5
Mo 14:15-15:45 H9
Mi 10:15-11:45 04.023
Fr 12:15-13:45 05.025
- Mi 16:15-17:45 H4
Do 16:15-17:45 H4
- Di 16:15-17:45 H6
- Mo 16:15-17:45 H5
Di 08:15-09:45 H10
Fr 10:15-11:45 H5
- Mi 8:15-9:45 01.021
Do 14:15-15:45 H5
- Mo 12:15-13:45 05.025
Praktika
- Fr 14:00-18:30 06.021
Last lab: January 10, 2020
- Do 14:00-18:00 06.021
- Do 8:30-12:30
Fr 14:00-18:00
LMS lab room 06.021.
The lab course will start with a kick-off meeting on Friday, November 15, 2019 at 2pm in Room 05.025
- Di 9:00-12:00 06.021
Di 13:00-16:00 06.021
10.07.2019 13:00-17:00 06.021
- Di 12:00h-16:00h
LMS lab room 06.021 (Cauerstr. 7)
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A probabilistic approach to image resampling
Betreuer:Hochschullehrer:
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Acoustic Scene Analysis with Manifold Learning
Betreuer:Hochschullehrer:
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Acoustic Source Tracking using Manifold Learning
Betreuer:Hochschullehrer:
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Analyse und Steuerung von Adaptiven Mikrofonarrays
Betreuer:Hochschullehrer:
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Codierung von hochaufgelösten Webcamdaten
Betreuer:Hochschullehrer:
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Deep Learning Based Anomaly Detection for Industrial Applications05.12.2019MasterarbeitBetreuer:
- Sanjukta Ghosh (sanjukta.ghosh@siemens.com)
- Dr. Andreas Hutter (andreas.hutter@siemens.com)
Hochschullehrer:Zeige DetailsOne of the important tasks in industrial applications is visual inspection. Till date, a lot of the visual inspections are carried out manually. It is desired to automate these inspection tasks by setting up cameras. The goal is to leverage on latest breakthroughs in the area of AI and specifically deep learning to solve the problem of detecting anomalies. Classical techniques based on image analysis and deep learning based supervised techniques have been used to address the problem. The challenges of using these approaches are lack of generalization, lack of sufficient training data, lack of availability of sufficient annotations for the training data and class imbalance. One of the possible directions to address these challenges is to use weakly supervised or unsupervised approaches.
The focus of this Master Thesis is on the analysis and implementation of deep learning based weakly supervised or unsupervised algorithm(s) for anomaly detection for industrial applications. It is required to study and analyze state of the art deep learning techniques for anomaly detection followed by implementation and experiments using any of the popular deep learning frameworks.
Further details can be discussed once an interest is expressed.
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Double-Talk Detection for Robot Audition
Hochschullehrer:
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Energieeffizienz in der Videokommunikation
Hochschullehrer:Zeige Details
Durch den Ausbau des Internets und die Verfügbarkeit leistungsfähiger Übertragungskanäle sowie intelligenter, mobiler Geräte steigt der weltweite Energiebedarf von Kommunikationssystemen drastisch. Heutige Serverfarmen, die beliebte Videostreamingdienste zur Verfügung stellen, haben einen Energieverbrauch, der vergleichbar ist mit dem Ausstoß einer Großstadt. Daher ist die Erforschung des Energie- und Leistungsverbrauchs moderner Systeme von großem Interesse, um in Zukunft energieeffiziente Lösungen zu entwickeln und somit den CO2-Ausstoß zu senken.
Im Rahmen dieser Thematik bieten wir mehrere Themen an, die sich mit der Analyse, der Modellierung und der Entwicklung energieeffizienter Lösungen für CO2-arme Videokommunikation beschäftigen. Beispiele sind die Vermessung von Smarphones und Evaluationsboards, die Modellierung der Codier- und Decodierenergie, sowie die Programmierung von energieffizienten Codern und Decodern. Interessiert? Meldet Euch bei Matthias Kränzler oder Christian Herglotz.
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Enthallung mit der Weighted Prediction Error Methode
Betreuer:Hochschullehrer:
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Entwicklung von Algorithmen für die Bildumtastung
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Die Beschreibung des Themas finden Sie in der angehängten PDF-Datei. Bei weiteren Fragen oder Interesse, schreiben Sie mir!
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Evaluation of the Spatial Distribution of Ego-Noise employing Multichannel Non-Negative Matrix Factorization
Betreuer:Hochschullehrer:
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Evaluierung von Beobachtungsmodellen zur Richtungsschätzung
Betreuer:Hochschullehrer:
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Kompensiertes multidimensionales Wavelet-Lifting
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Modellierung der Sehzellenverteilung in der Netzhaut in Hinblick auf eine nichtregelmäßige Abtastung
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Die Sehzellen der Netzhaut spielen eine sehr wichtige Rolle im menschlichen visuellen System, da sie das Bild, das durch die Linse auf die Netzhaut projiziert wird, in elektrische Nervenimpulse umwandeln. Betrachtet man dabei die Verteilung der Sehzellen in der Netzhaut, fällt auf, dass sie nicht in einem regelmäßigen Raster angeordnet sind, sondern einer unregelmäßigen Anordnung folgen. Hierbei ist aber zu beachten, dass die Anordnung der Sehzellen nicht rein zufällig ist, sondern trotzdem noch bestimmte Strukturen aufweist.
Betrachtet man das klassische Abtasttheorem für regelmäßige Abtastung, wird deutlich, dass die Auflösung eines Systems durch den Abstand der Abtastpunkte bestimmt ist, und dieser auch die Maximalfrequenz festlegt, die aliasfrei erfasst werden kann. Neue Forschungsergebnisse haben aber gezeigt, dass es mittels einer unregelmäßigen Anordnung der lichtempfindlichen Bereiche möglich ist, Ortsfrequenzen zu rekonstruieren, die über der eigentlichen Aliasfrequenz liegen. Dies kann dadurch erklärt werden, dass durch die unregelmäßige Abtastung des Signals keine Wiederholung der Spektren, sondern nur ein rauschartiger Term im Spektrum erzeugt wird, der durch eine geeignete Rekonstruktion unterdrückt werden kann.
Um zu untersuchen, in wie weit dieser Effekt im menschlichen visuellen System zu tragen kommt, soll im Rahmen der Masterarbeit eine Modellierung der Sehzellenverteilung in der Netzhaut in Hinblick auf eine nichtregelmäßige Abtastung entwickelt werden. Hierzu soll eine Literaturrecherche durchgeführt werden und eine mathematische Beschreibung der nichtregelmäßigen Anordnung der Sehzellen in der Netzhaut erstellt werden. Auf Basis der hiermit erstellten Modelle sollen Untersuchungen des Auflösungsvermögens in Kombination mit verschiedenen Signalrekonstruktionsverfahren durchgeführt werden.
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Multispektrale Mehrkamerasysteme
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Source Localization using Manifold Learning
Betreuer:Hochschullehrer:
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Thermografiebasierte Schätzung der Oberflächenschichtdicke
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Kamerabasierte Prüfsysteme werden sehr häufig zur zerstörungsfreien Prüfung von Werkstücken im Produktionsprozess eingesetzt. Mit diesen Systemen ist es einerseits möglich die Qualität von Werkstücken zu bewerten, andererseits aber auch, wichtige Materialeigenschaften zu bestimmen. Hierzu gehört zum Beispiel die Messung der Dicke von Oberflächenschichten.
Eine Möglichkeit, die Dicke von Oberflächenschichten zerstörungsfrei zu bestimmen ist die sogenannte Wärmeflussanalyse. Hierbei wird die Ausbreitung von Wärmeenergie auf der Objektoberfläche gemessen. Diese hängt zum einen von den zu Grunde liegenden Materialen ab, zum anderen aber auch von den verschiedenen Materialstärken. Somit ist es möglich, aus der Kenntnis des Wärmeflusses auf die Schichtdicke der Oberfläche zurück zu schließen. Um den Wärmefluss auf der Objektoberfläche zu messen, muss zuerst mittels eines Blitzes oder eines Lasers Wärmeenergie in das zu prüfende Objekt eingebracht werden. Anschließend kann die Ausbreitung der Wärmeenergie auf dem Objekt mit einer Wärmebildkamera verfolgt werden. Um die Ausbreitung genau zu erfassen ist hierzu eine Wärmebildkamera mit hoher zeitlicher und örtlicher Auflösung notwendig.
Im Rahmen der Masterarbeit soll als erstes ein Verfahren entwickelt werden, um mittels Thermografiebildern die Wärmeausbreitung auf der Objektoberfläche zu beschreiben. Im zweiten Schritt soll die Wärmeausbreitung in eine Wärmeflussanalyse überführt werden. Diese soll dann dazu verwendet werden, um bei Kenntnis der verwendeten Materialien, auf die Schichtdicke der Oberfläche schließen zu können.
Die Masterarbeit erfolgt in Zusammenarbeit mit der Firma Intego GmbH, Henri-Dunant-Str. 8, Erlangen.
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Unregelmäßige Abtastung und Compressed Sensing
Betreuer:Hochschullehrer:
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Untersuchung des Einflusses verschiedener Down- Upscalingverfahren auf das VDSR Netzwerk
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Zeitlich-Örtliche Prädiktion für eine verbesserte Videocodierung
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Codierung von hochaufgelösten Webcamdaten
Betreuer:Hochschullehrer:
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Energieeffizienz in der Videokommunikation
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Durch den Ausbau des Internets und die Verfügbarkeit leistungsfähiger Übertragungskanäle sowie intelligenter, mobiler Geräte steigt der weltweite Energiebedarf von Kommunikationssystemen drastisch. Heutige Serverfarmen, die beliebte Videostreamingdienste zur Verfügung stellen, haben einen Energieverbrauch, der vergleichbar ist mit dem Ausstoß einer Großstadt. Daher ist die Erforschung des Energie- und Leistungsverbrauchs moderner Systeme von großem Interesse, um in Zukunft energieeffiziente Lösungen zu entwickeln und somit den CO2-Ausstoß zu senken.
Im Rahmen dieser Thematik bieten wir mehrere Themen an, die sich mit der Analyse, der Modellierung und der Entwicklung energieeffizienter Lösungen für CO2-arme Videokommunikation beschäftigen. Beispiele sind die Vermessung von Smarphones und Evaluationsboards, die Modellierung der Codier- und Decodierenergie, sowie die Programmierung von energieffizienten Codern und Decodern. Interessiert? Meldet Euch bei Matthias Kränzler oder Christian Herglotz.
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Entwicklung von Algorithmen für die Bildumtastung
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Die Beschreibung des Themas finden Sie in der angehängten PDF-Datei. Bei weiteren Fragen oder Interesse, schreiben Sie mir!
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Integration und Evaluation einer inhaltsadaptiven Gewichtungsfunktion in die frequenzselektive Bildumtastung
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Kompensiertes multidimensionales Wavelet-Lifting
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Multispektrale Mehrkamerasysteme
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Unregelmäßige Abtastung und Compressed Sensing
Betreuer:Hochschullehrer:
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Untersuchung des Einflusses verschiedener Down- Upscalingverfahren auf das VDSR Netzwerk
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Untersuchung des Einflusses verschiedener Down- Upscalingverfahren auf das VDSR Netzwerk
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Zeitlich-Örtliche Prädiktion für eine verbesserte Videocodierung
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Entwicklung von Algorithmen für die Bildumtastung
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Kompensiertes multidimensionales Wavelet-Lifting
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Machine Learning-based Reconstruction of Relative Transfer Functions
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Multispektrale Mehrkamerasysteme
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Untersuchung des Einflusses verschiedener Down- Upscalingverfahren auf das VDSR Netzwerk
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Untersuchung von Techniken zur Kamerakalibrierung
Betreuer:Hochschullehrer:
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Untersuchung von Toolboxen zur Kamerakalibrierung
Betreuer:Hochschullehrer:
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Codierung von hochaufgelösten Webcamdaten
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Energieeffizienz in der Videokommunikation
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Durch den Ausbau des Internets und die Verfügbarkeit leistungsfähiger Übertragungskanäle sowie intelligenter, mobiler Geräte steigt der weltweite Energiebedarf von Kommunikationssystemen drastisch. Heutige Serverfarmen, die beliebte Videostreamingdienste zur Verfügung stellen, haben einen Energieverbrauch, der vergleichbar ist mit dem Ausstoß einer Großstadt. Daher ist die Erforschung des Energie- und Leistungsverbrauchs moderner Systeme von großem Interesse, um in Zukunft energieeffiziente Lösungen zu entwickeln und somit den CO2-Ausstoß zu senken.
Im Rahmen dieser Thematik bieten wir mehrere Themen an, die sich mit der Analyse, der Modellierung und der Entwicklung energieeffizienter Lösungen für CO2-arme Videokommunikation beschäftigen. Beispiele sind die Vermessung von Smarphones und Evaluationsboards, die Modellierung der Codier- und Decodierenergie, sowie die Programmierung von energieffizienten Codern und Decodern. Interessiert? Meldet Euch bei Matthias Kränzler oder Christian Herglotz.
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Entwicklung von Algorithmen für die Bildumtastung
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Evaluation of Algorithms for Blind Reverberation Time Estimation
Hochschullehrer:
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Implementation of a Real-Time Demonstrator for Blind Source Extraction
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Kompensiertes multidimensionales Wavelet-Lifting
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Multispektrale Mehrkamerasysteme
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Unregelmäßige Abtastung und Compressed Sensing
Betreuer:Hochschullehrer:
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Untersuchung des Einflusses verschiedener Down- Upscalingverfahren auf das VDSR Netzwerk
Betreuer:Hochschullehrer:Zeige Details
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Untersuchung von Techniken zur Kamerakalibrierung
Betreuer:Hochschullehrer:
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Untersuchung von Toolboxen zur Kamerakalibrierung
Betreuer:Hochschullehrer:
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Zeitlich-Örtliche Prädiktion für eine verbesserte Videocodierung
Betreuer:Hochschullehrer:Zeige Details
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Besondere Veranstaltungen und Aktivitäten
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Doktorand gesucht!
6. Dezember 2019
Klausurergebnisse KONE
29. Oktober 2019
Klausurergebnisse SiSy I
28. Oktober 2019
Klausurergebnisse IVC
14. August 2019
Walburga Summersammer
E-Mail: walburga.summersammer@fau.de
Tel.: +49 (0) 9131 85 27101
Fax: +49 (0) 9131 85 28849
Mo-Fr: 8:00-11:30
Mo-Do: 12:30-15:30
Prüfungen:
Christine Kirsch
E-Mail: christine.kirsch@fau.de
Tel.: +49 (0) 9131 85 27113
Mo, Di, Do: 8:00-12:00
Mo, Do: 13:00-15:00
Abschlussarbeiten / Bibliothek:
Anna Hobner
E-Mail: lnt-thesis@fau.de
Tel.: +49 (0) 9131 85 20322
Mo-Do: 9:00-13:00
und nach Vereinbarung
Wenqi Shen: Investigation of Foreground Extraction Algorithms for Webcam Content
- Forschungspraktikum, Abschlussvortrag
- Am 11.12.2019 um 10:00 Uhr
- Raum: 06.025
- Bachelorarbeit, Abschlussvortrag
- Am 20.11.2019 um 10:00 Uhr
- Raum: 06.025
- Masterarbeit, Abschlussvortrag
- Am 13.11.2019 um 10:00 Uhr
- Raum: 06.025
Best Paper Award
15. November 2019
Best Poster Award WASPAA 2019, New Paltz, USA
23. Oktober 2019
Lehrevaluation
1. Oktober 2019