Projektbeschreibung

Das österreichische Sicherheitsförderungsprogramm KIRAS unterstützt nationale Forschungsprojekte, deren Resultate für die allgemeine Sicherheit der Gesellschaft beitragen. Derzeit sind wir Teil mehrerer Projekte, die von KIRAS gefördert werden. Der Fokus dieser Projekte ist die Entwicklung von Technologien basierend auf Machine Learning, um Strafverfolgungsbehörden zu unterstützen. Zu diesem Zweck arbeiten wir mit staatlichen Behörden zusammen, z.B. dem Ministerium für Inneres oder dem Justizministerium.

Im Zuge des WRITE Projektes wird eine automatische Suche sowie ein auf Machine Learning basierender Handschriftenvergleich entwickelt, um die Identifikation von unbekannten Schreibern zu erleichtern. Die Behörden verfügen über eine große Anzahl an verschiedenen Daten, welche z.B. Dokumente von ungelösten Fällen oder Schriftproben von Verdächtigen oder Inhaftierten beinhalten. Diese können momentan noch nicht in großem Ausmaß verwendet werden, da eine Schreiberidentifikation ausständig ist und von Handschriftexperten manuell ausgewertet werden müsste. Das Ziel von WRITE ist ein Retrievalsystem, welches Dokumente desselben Autors in den Top 2% in 80% der Fälle reihen kann. Das Referat für Urkunden- & Handschriftenuntersuchung im Büro für Kriminaltechnik des Bundeskriminalamts im Ministerium für Inneres besitzt dafür einen umfassenden Datensatz.

 

Jobbeschreibung

Sie sind Teil eines Teams von Informatikern am Computer Vision Lab, Forensikexperten und Softwareentwicklern der Cogvis Gmbh. Das Ziel ist es,  State of the Art-Machine Learning Methoden und moderne Computer Vision Technologien anzuwenden. Abseits von Projektrichtlinien und Best Practive Methoden sind Sie völlig frei in der Auswahl und Entwicklung der Methoden. (Kein “Benutze Framework xy unter Betriebssystem z!”)

Sie haben die Chance, Ihre Ergebnisse im Rahmen von internationalen Konferenzen zu publizieren und präsentieren. Wir am CVL werden Sie dabei unterstützen und Ihren Weg zum PhD betreuen.

Voraussetzungen

• • Erfahrung mit Python und Datenanalyse
  • Masterabschluss in Informatik, Mathematik oder Ähnlichem
  • Vorzugsweise Erfahrung mit CV Applikationen und Machine Learning/Deep Learning
  • Es ist von Vorteil, wenn Sie bereits ein Paper veröffentlicht haben.

Kontakt: sab@cvl.tuwien.ac.at