Dr.-Ing. Spruck, Andreas

Dr. Andreas Spruck

Forschungsgebiet

Auszeichnungen

Abgeschlossene und laufende Abschlussarbeiten

Masterarbeiten

  • Datensatzerweiterung für Bildklassifikationsnetzwerke unter Verwendung von Blender
  • Influence of Error Concealment Methods on Classification Accuracy of Neural Networks
  • Generation of Artificial Image Data for the Training of Neural Networks Using Generative Adversarial Networks
  • DNN-based Error-Localization in Industrial Quality Assurance
  • Individuelle Objekterkennung und -beschreibung durch die Verknüpfung von maschinellem Lernen mit Abstandsinformationen

Bachelorarbeiten

  • Analyse von Interpolationsmethoden für die Vorverarbeitung von Eingangsdaten neuronaler Netze

Forschungspraktika

  • Development of a Confidence Metric based on the Quality of Coded Video Sequences
  • Erfolgsprädiktor für die Erkennung codierter Textzeilen
  • Modelling of Environmental Influences in Blender using Python
  • Image Quality Analysis from Decoded Video Frames
  • Objekterkennung und –klassifizierung durch künstliche Intelligenz
  • Untersuchung verschiedener Szenenwechseldetektoren für die dreidimensionale frequenzselektive Extrapolation

Lehrveranstaltungen

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Publikationen

2022

2021

2020

2019