Curricula: 066 453 Biomedical Engineering 066 932 Visual Computing 407 UF Darstellende Geometrie Ziel der Lehrveranstaltung ist es, Einblicke über die Möglichkeiten des Einsatzes der 3D Bildverarbeitung vor allem in praktischen, industriellen Anwendungen zu vermitteln. Begleitend zur Vorlesung sollen hierbei die in der Praxis tatsächlich auftretenden Probleme wie Aufnahmegeometrie, Beleuchtung Umgebungslicht und dergleichen anhand von … Continue reading 3D Vision (UE)
Ablauf Einarbeitung in das Thema und Anmeldung der Arbeit beim Dekanat Implementierung/Ausarbeitung Verfassung der Diplomarbeit Abgabe der fertigen Diplomarbeit beim Dekanat Abschlußpräsentation am Institut (ca. eine Woche vor Diplomprüfung) Diplomprüfung Organisation Auswahl eines Diplomarbeitsthemas aus der Themenliste Zuständigen Betreuer kontaktieren Persönliche Anmeldung bei Ihrem Betreuer Besuch des Seminars während des Semesters In Absprache mit dem … Continue reading Allgemeine Hinweise zu Masterarbeiten
**NEWS** The lectures will be held via Zoom. You can find the links on our TUWEL site. Due to COVID19 the first lecture will be postponed to 20.04. The Introduction today is cancelled. If you are already interested in the exercises, the description is online available (see TISS). Date: MO 13:00 – 15:00 (see schedule … Continue reading Document Analysis (VU)
Zeugnis 183.583 9.0/6.0 PR: Praktikum aus Visual Computing oder 193.078 6.0/4.0 PR: Praktikum aus Visual Computing 1 193.079 6.0/4.0 PR: Praktikum aus Visual Computing 2 oder 183.582 10.0/5.0 PR: Bachelorarbeit für Informatik und Wirtschaftsinformatik Inhalt Lösung vorwiegend praktischer Aufgaben der Informatik unter Einsetzung wissenschaftlicher Methoden. Hierzu gehört insbesondere die Methodenauswahl und die Diskussion von Lösungsansätzen, … Continue reading Allgemeine Hinweise zu Bachelorarbeiten und Praktikas
Course description This lecture covers Deep Learning for automatic image and video analysis, such as classifying images into categories or detecting and distinguishing persons. Deep Learning has lead to breakthroughs in these fields; in certain problems, the performance of current methods based on this technology is similar or even better than that of humans – … Continue reading Deep Learning for Visual Computing
Termin: DI 15:00 – 17:00, DO 12:00-14:00, FR 12:00 – 14:00 Ort: FAV Hörsaal 1 (Favoritenstr. 9-11, Erdgeschoß Raumnummer: HEEG02) Curricula: 066 453 Biomedical Engineering 066 504 Masterstudium Embedded Systems 066 506 Energie- und Automatisierungstechnik 066 932 Visual Computing 066 935 Media and Human-Centered Computing 407 UF Darstellende Geometrie Ziel der Lehrveranstaltung ist es, Einblicke über die … Continue reading 3D Vision (VO)
Problem statement Work place ergonomics is the key factor of a healthy work place. Paying attention to ergonomic standards cannot only prevent back pain or postural deformity, but also vision problems and tensions. The existing 3D sensor fearless detects and tracks the position of an employee during the work and offers possibilities for improving the … Continue reading Work place ergonomics: pose estimation by 3D sensing
Date: MO, 10:00 – 12:00 Place: FAV 01 A Content This seminar provides a forum for discussion of the work of doctoral students and the opportunity to exchange ideas and news among students. Dated and Organization Usually on Monday from 10:15 to 12:00, held in FAV 01 A Dates in Summer Term 2020: Mar 30, … Continue reading Dissertantenseminar (SE)
Termin: MO, 10:15 – 12:00 Ort: Sem. FAV 01 A Inhalt Dieses Seminar bietet ein Forum zur Diskussion der Arbeit von DiplomandInnen und die Möglichkeit zum Austausch von Ideen und Neuigkeiten unter den Studierenden. Termin und Organisation Alternierend MO von 10:15 – 12:00, im Sem FAV 01 A Termine im SS 2020 23.03.2020 27.04.2020 18.05.2020 … Continue reading Computer Vision Seminar für DiplomandInnen (SE)
Status: about to be finishedSupervisor: Martin Kampel Start: as soon as possible Problem Statement In the project MIC-Cam a system for the automated detection of mites was developed. It monitors the bees by camera when departing and landing at the flight board of the bee hive to recognise attached mites in real time without restricting the … Continue reading Bee polls recognition and quantity estimation