Herzlich willkommen am Lehrstuhl für Multimedia und Maschinelles Sehen. 

Forschung

Die Forschungsschwerpunkte des Lehrstuhls sind maschinelles Lernen, Sehen und Wahrnehmen. Es werden Verfahren i.d.R. für Bild, Video und Multimediadaten (= Daten von unterschiedlichen Quellen und unterschiedlicher Art) entwickelt. Auch Data Mining und Analytics auf Produktionsdaten werden durchgeführt, weil sie wie Sensordaten (=Wahrnehmung) behandelt werden können. Ein besonderer Schwerpunkt ist die 2D und 3D Erkennung von Menschen (Pose) und deren Aktionen sowie die Auswertung der Güte von Bewegungen (z.B. im Weit-/Dreisprung, Schwimmen und Skispringen für unserer Olympioniken). Auch für medizinische Daten (MRT, Koloskopievideos) entwickeln wir automatische Verfahren zur Erkennung von medizinischen Befunden sowie für die automatische Erstellung von textuellen Befunden (engl. Report Generation)

• Angewandtes Maschinelles Lernen (Applied Machine Learning, e.g., deep neural networks, bayesian networks, random forests)
• Maschinelles Sehen (Computer Vision) wie multimodale Detektion, Lokalisation und Erkennung von Menschen, Objekten und Ereignissen sowie industrielle visuelle und multimodale Materialprüfung
• Data Mining von multimodalen Daten (z. B. Produktionsdaten)
• Indizierung und Suche in Bild, Video und multimodalen Dokumenten

Lehre

Bachelor: Multimedia Grundlagen 1 (B), Grundlagen Signalverarbeitung und Maschinelles Lernen (B), Multimedia Projekt (B)

Master: Maschinelles Lernen und maschinelles Sehen (Machine Learning  & Computer Vision) (M), Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und maschinelles Sehen (Advanced Machine Learning  & Computer Vision) (M), Bayessche Netze (Bayesian Networks) (M), Stochastische Robotik (Probabilistic Robotics) (M), Advanced Deep Learning (M)

Job Angebote

Ph.D. candidates:

We are constantly looking for bright minds! If you are just about to finish your Master in Computer Science, Electrical Engineering, Physics, Mathematics, or alike and want to perform top-class research in Computer Vision, Machine Learning or Multimedia (= multiple sources of different signal sources) Data Mining and Analytics, please submit your application to Prof. Dr. Rainer Lienhart

Students (HiWi):

We are also hiring students (HiWis) to support us with our latest research projects. The main task is programming (scripting) for several purposes (small and simple projects) and data management. For further details please contact Stephan Brehm, Moritz Einfalt, Philipp Harzig, Katja Ludwig or Sebastian Scherer.