Der Lehrstuhl für Mustererkennung (LME) ist Teil des Instituts für Informatik
der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Von 1975, dem
Gründungsjahr des Lehrstuhls, bis September 2005 war Prof. Dr.-Ing. H. Niemann
Lehrstuhlinhaber des LME. Im Oktober 2005 hat Prof. Dr.-Ing. J. Hornegger die
Leitung des Lehrstuhls übernommen.
Das Ziel der Mustererkennung ist die Erforschung der mathematischen und
technischen Aspekte der Perzeption von Umwelteindrücken durch digitale
Rechensysteme. Die Umwelt wird dabei durch Sensoren erfasst - die gemessenen
Werte bezeichnet man als Muster. Die automatische Transformation der gewonnenen
Muster in symbolische Beschreibungen bildet den Kern der Mustererkennung. Ein
Beispiel hierfür sind automatische Sprachdialogsysteme, bei denen ein Benutzer
an ein System per natürlicher gesprochener Sprache Fragen stellt: Mit einem
Mikrophon (Sensor) werden die Schallwellen (Umwelteindrücke) aufgenommen. Die Auswertung des
Sprachsignals mit Hilfe von Methoden der Mustererkennung liefert dem System
die notwendigen Informationen, um die Frage des Benutzers beantworten zu können. Die
Mustererkennung befasst sich dabei mit allen Aspekten eines solchen Systems von
der Akquisition der Daten, bis hin zur Repräsentation der Erkennungsergebnisse.
Die Anwendungsgebiete der Mustererkennung sind sehr breit gefächert und reichen von
Industrieller Bildverarbeitung über Handschriftenerkennung, Medizinischer
Bildverarbeitung, sprachverstehenden Systemen bis hin zu Problemlösungen in der
Regelungstechnik. Die Forschungsaktivitäten am Lehrstuhl werden dabei in die
vier Bereiche
gegliedert, wobei der Anwendungsschwerpunkt im Bereich der
Medizin liegt. Rechnersehen
Der Bereich Rechnersehen bearbeitet die Objektverfolgung, Objekterkennung und
Objektrekonstruktion aus Kameradaten. Ein zentrales, darauf aufbauendes Thema
ist die aktive Sensordatenauswahl. Dabei werden die informationstheoretisch
optimalen Kameraaktionen für diese Probleme a priori geschätzt. Ein weiterer
Punkt ist die plenoptische Modellierung von Objekten und die Integration dieser
Daten in reale Aufnahmen mit dem Ziel der Erweiterten Realität. In der
Objekterkennung werden aktuell erscheinungsbasierte, statistische
Klassifikatoren mit Farb- und Kontextmodellierung untersucht. Medizinische Bildverarbeitung
Die Forschungsarbeiten im Bereich der Medizinischen Bildverarbeitung beschäftigen sich mit Fragestellungen der Bildregistrierung, Rekonstruktion, Segmentierung und Bildanalyse. Im Rahmen des SFB 539 wird ein Verfahren zur Früherkennung von Glaukomerkrankungen weiterentwickelt. Hierbei wird die Segmentierung des optischen Sehnervenkopfes ebenso untersucht wie die segmentierungsfreie Klassifikation. Erweiterte Rekonstruktionsalgorithmen zur 3D/4D Herzrekonstruktion unter Verwendung von C-Arm CT werden untersucht und entwickelt. Im Rahmen des Sonderforschungsbereiches 603 besteht ein Ziel darin, Augmented Reality während minimal-invasiv durchgeführter Eingriffe in der Bauchhöhle bereitzustellen. Weiterhin werden neuartige bildgebende Verfahren sowie exakte Rekonstruktionsalgorithmen in der Computertomographie (CT) entwickelt und deren Realisierung mittels unterschiedlichen Hardwarearchitekturen untersucht. Eine weitere Problemstellung ist die Detektion und Segmentierung von Lymphknoten in Ganzkörper Magnetresonanzaufnahmen und Kantenerhaltende Rauschreduktion in der CT auf Basis von Korrelationsanalysen. Digitaler Sport
Eingebettete Systeme sind in der Lage, ihren Benutzern in vielen
Bereichen des Alltags wichtige und interessante Informationen
bereitzustellen. Beispiele dafür finden sind in der Automobiltechnik,
der Automation industrieller Abläufe, in medizinischen Implantaten und
in vielen anderen Anwendungsgebieten. Speziell im Sportbereich sind
Systeme zur Unterstützung, Leitung und Motivation von Athleten von
großem Wert. Es gibt bereits heute beispielsweise die Möglichkeit, die Pulsfrequenz
und/oder die momentane Geschwindigkeit von Läufern zu messen und
anzuzeigen. Im Rahmen der Forschung im Digitalen Sport werden solche und
ähnliche Konzepte untersucht und verbessert. Zu diesem Zweck werden
Möglichkeiten zur Integration von verschiedenen Sensoren in
Sportbekleidung geprüft. Darüber hinaus werden die potentiellen
Verarbeitungsalgorithmen für die gemessenen Signale einer genauen
Betrachtung unterzogen. Methoden der Mustererkennung werden dann
angewendet um die Informationen welche von Interesse sind zu
extrahieren. Denkbare Beispiele sind die Anzeige des Ermüdungszustandes
oder die Bewertung der Qualität der Laufbewegung, um Langzeitschäden zu
vermeiden. Sprachverarbeitung
Neben der automatischen Merkmalberechnung und der darauf aufbauenden Spracherkennung
beschäftigt sich der Lehrstuhl mit den folgenden Aufgabengebieten der Spracherkennung: Sprachdialogsysteme, Erkennung und
Verarbeitung von unbekannten Wörtern, Sprachbewertung sowie automatische Analyse und Klassifikation prosodischer Phänomene. Weiterer Schwerpunkt ist seit
einigen Jahren die automatische Erkennung von emotionalen Benutzerzuständen mit
Hilfe akustischer und linguistischer Merkmale. Neu hinzugekommen sind die
Erkennung solcher Benutzerzustände anhand physiologischer Parameter sowie die
multimodale Erkennung des Aufmerksamkeitsfokus von Benutzern bei der
Mensch-Maschine-Interaktion.
Focus of research
- nicht-starre Registrierung multimodaler Bilddaten
monomodale Bildfusion zur Verlaufskontrolle bei der Tumor Therapie
Verfahren zur Schwächungskorrektur bei der SPECT-Rekonstruktion
Rekonstruktion bewegter Objekte bei bekannter Projektionsgeometrie
Berechnung und Visualisierung des Blutflusses in 3D-Angiogrammen
Segmentierung von CT-Datensätzen
schnelle Bildverarbeitung auf Standardgrafikkarten
Diskrete Tomographie
Sprachsteuerung interventioneller Werkzeuge
3D Objekterkennung
Objektverfolgung
Aktive Sensordatenverarbeitung
3D Rekonstruktion und Kamerakalibrierung
Plenoptische Modellierung
Erweiterte Realität
Autonome, mobile Systeme
Aktive unterstützende Systeme im Sport
Ermüdungserkennung
Mimik- und Gestik
Bewertung von pathologischer Sprache
Aussprachebewertung
Prosodie
Dialog
Benutzerzustandserkennung (von Ärger über Müdigkeit bis Zögern)
Research-relevant technical equipment
Aufgrund der engen Kooperation der Arbeitsgruppe mit den Kliniken und der Industrie besteht Zugriff auf sämtliche Modalitäten, die in der modernen Medizin heute zum Einsatz kommen. Die verfügbare Entwicklungsumgebung erlaubt die schnelle Überführung der neu entwickelten Methoden in den klinischen Test.
Cooperation partners
- Charité Universitätsmedizin Berlin: Klinik und Hochschulambulanz für Radiologie und Nuklearmedizin http://www.medizin.fu-berlin.de/radio/
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz http://www.dfki.de/web/index.de.html
Harvard University, USA: Department of Radiology at Brigham and Women's Hospital http://brighamrad.harvard.edu/index.html
ITC-irst, Trento, Italia: Sistemi sensoriali interattivi (Interactive Sensory System Division) http://ssi.itc.it/
LIMSI-CNRS, Orsay, France: Groupe Traitement du Langage Parlé (Spoken Language Processing Group) http://www.limsi.fr/Scientifique/tlp/
LMU München: Institut für Phonetik und Sprachliche Kommunikation http://www.phonetik.uni-muenchen.de/
Queen's University Belfast, UK: School of Psychology http://www.psych.qub.ac.uk/
Stanford University, USA: Radiological Sciences Laboratory http://rsl.stanford.edu/
Szegedi Tudományegyetem, Magyarország (University of Szeged, Hungary): Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék (Department of Image Processing and Computer Graphics) http://www.inf.u-szeged.hu/tanszekek/kepfeldolgozasesszg/starten.xml
TU München: Lehrstuhl für Mensch-Maschine-Kommunikation http://www.mmk.ei.tum.de/
Universität Bielefeld: Angewandte Informatik http://www.techfak.uni-bielefeld.de/ags/ai/ , Neuroinformatik http://www.techfak.uni-bielefeld.de/ags/ni/
Universität Bonn: Institut für Numerische Simulation http://www.ins.uni-bonn.de/
Universität des Saarlandes: Lehrstuhl für Sprachsignalverarbeitung http://www.lsv.uni-saarland.de/index.htm
Universität Jena: Lehrstuhl Digitale Bildverarbeitung http://www.inf-cv.uni-jena.de/
Universität Koblenz-Landau: Institut für Computervisualistik http://www.uni-koblenz.de/FB4/Institutes/ICV
Universität Mannheim: Bildverarbeitung, Mustererkennung und Computergrafik http://www.cvgpr.uni-mannheim.de/
Universität Marburg: Diskrete Mathematik und Optimierung http://www.mathematik.uni-marburg.de/forschung/arbeitsgebiete_mathe/diskret.php
Universitätsklinikum Erlangen: Nuklearmedizinische Klinik http://www.nuklearmedizin.klinikum.uni-erlangen.de/ , Radiologisches Institut http://www.idr.med.uni-erlangen.de/ , Medizinische Klinik 1 http://www.medizin1.klinikum.uni-erlangen.de/ und 2 http://www.medizin2.klinikum.uni-erlangen.de/ , Phoniatrische und Pädaudiologische Abteilung http://www.phoniatrie.klinikum.uni-erlangen.de/
Universität Würzburg: Abteilung für Neuroradiologie, http://www.neuroradiologie.uni-wuerzburg.de/
University of Utah, USA: Utah Center for Advanced Imaging Research http://www.ucair.med.utah.edu/
Conferences and workshops
Publication seriesDie Veröffentlichungen des Lehrstuhls befinden sich auf der lehrstuhleigenen Homepage unter http://www5.informatik.uni-erlangen.de/publications/
| Head Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier
Head (in leave of absence) Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger
Professor emeritus Prof. em. Dr.-Ing. Dr.-Ing. h.c. Heinrich Niemann
Secretary Iris Koppe Kristina Müller
Secretary Enterprise Computing Alexandra Hauske
Head of Computer Vision (CV) Dipl.-Inf. Vincent Christlein
Computer Vision (CV) Dipl.-Ing. Marc Aubreville Dipl.-Inf. Vincent Christlein AmirAbbas Davari, M. Sc. Sergiu Deitsch, M. Sc. Mathis Hoffmann, M. Sc. Christian Jaremenko, M. Sc. Franz Köferl, M. Sc. Prathmesh Madhu, M. Sc. Christian Marzahl, M. Sc. Patrick Mullan, M. Sc. Anguelos Nicolaou Dr.-Ing. Christian Riess Franziska Schirrmacher, M. Sc. Mathias Seuret, M. Sc. Aline Sindel, M. Sc. Moritz Venator, M. Sc.
Head of Computed Tomography: Algebraic Reconstruction and Motion (CTARM) Bastian Bier, M. Sc.
Computed Tomography: Algebraic Reconstruction and Motion (CTARM) Bastian Bier, M. Sc. Tristan Gottschalk, M. Sc. Christoph Luckner, M. Sc. Jennifer Maier, M. Sc. Alexander Preuhs, M. Sc. Dr.-Ing. Mathias Unberath
Head of Analytic Reconstruction and Consistency (ARC; until October 31, 2018) Yixing Huang, M. Sc.
Analytic Reconstruction and Consistency (ARC; until October 31, 2018) Tristan Gottschalk, M. Sc. Zijia Guo, M. Sc. Leonid Mill, M. Sc. Tobias Würfl, M. Sc.
Head of Precision Learning (PL) Tobias Würfl, M. Sc.
Precision Learning (PL) Tristan Gottschalk, M. Sc. Leonid Mill, M. Sc. Bernhard Stimpel, M. Sc. Christopher Syben, M. Sc. Tobias Würfl, M. Sc.
Head of Image Analysis (IMA) Daniel Stromer, M. Sc.
Image Analysis (IMA) Mario Amrehn, M. Sc. Weilin Fu, M. Sc. Viktor Haase, M. Sc. Lennart Husvogt, M. Sc. Yanye Lu, M. Sc. Julia Schottenhamml, M. Sc. Daniel Stromer, M. Sc.
Magnetic Resonance Imaging (MRI) Elisabeth Hoppe, M. Sc. Julian Hoßbach, M. Sc. Andrzej Liebert, M. Sc. Manuel Schneider, M. Sc. Bernhard Stimpel, M. Sc. Christopher Syben, M. Sc. Matthias Utzschneider, M. Sc.
Head of Image Fusion (IMF) Tobias Geimer, M. Sc.
Image Fusion (IMF) Siming Bayer, M. Sc. Katharina Breininger, M. Sc. Tobias Geimer, M. Sc. Stefan Ploner, M. Sc. Roman Schaffert, M. Sc.
Head of Phase Contrast Imaging (PCI) Dr.-Ing. Christian Riess
Phase Contrast Imaging (PCI) Johannes Bopp, M. Sc. Lina Felsner, M. Sc. Shiyang Hu, M. Sc. Dr.-Ing. Christian Riess
Head of Population Modelling (PM) Xia Zhong, M. Sc.
Population Modelling (PM) Shuqing Chen, M. Sc. Theresa Götz, M. Sc. Philipp Roser, M. Sc. Xia Zhong, M. Sc.
Head of Speech Processing (SAGI) Prof. Dr.-Ing. Elmar Nöth
Speech Processing (SAGI) Tomas Arias Vergara, M. Sc. Dr. phil. Anton Batliner Christian Bergler, M. Eng. Carlos Ariel Ferrer-Riesgo, Ph.D. PD Dr.-Ing. Tino Haderlein Dipl.-Inf. Thomas Janu Philipp Klumpp, M. Sc. Prof. Dr.-Ing. Elmar Nöth Hendrik Schröter, M. Sc. Dipl.-Ing. Fadi Sindran Juan Camilo Vasquez Correa, M. Sc.
Head of Multiple Criteria Optimization PD Dr.-Ing. habil. Peter Wilke
Multiple Criteria Optimization Dipl.-Inf. Johannes Ostler PD Dr.-Ing. habil. Peter Wilke
Head of Enterprise Computing PD Dr.-Ing. habil. Peter Wilke
Enterprise Computing Alexandra Hauske Daniel Mulzer, M. Sc. Andreas Siegling PD Dr.-Ing. habil. Peter Wilke
Head of Learning Approaches for Medical Big Data Analysis (LAMBDA) Nishant Ravikumar, Ph.D.
Learning Approaches for Medical Big Data Analysis (LAMBDA) Sebastian Gündel, M. Eng. Oliver Haas, M. Sc. Felix Meister, M. Sc. Nishant Ravikumar, Ph.D. Dalia Rodriguez Salas, M.Eng. Sulaiman Vesal, M. Sc.
Assistant Lecturers PD Dr. rer. nat. Björn Heismann PD Dr. Markus Kowarschik Dipl.-Inf. Johannes Ostler Dr. Stefan Popescu Dr. rer. biol. hum. Ludwig Ritschl Dipl.-Ing. Tobias Zobel
Technical/Administrative Staff Sven Grünke
Apprentice Laurenz Heilig
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