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Kontakt
Karlsruher Institut für Technologie
Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

Prof. Dr.- Ing. Jürgen Beyerer
c/o Technologiefabrik
Haid-und-Neu-Str. 7
76131 Karlsruhe

Tel:  +49 721 - 608 45910
Fax: +49 721 - 608 45926

Willkommen am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

IES

Prof. Dr.-Ing. J. Beyerer

Aktuell

Klausur Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

Die schriftliche Prüfung im Fach ASB wird am Montag, 24.02.2020 - 14:00 bis 16:00 Uhr in Hörsaal Gerthsen stattfinden.

Frau Gross ist vom 22. August bis 17. September im Urlaub.

Klausur Mustererkennung SS 19

Die Klausur Mustererkennung SS 19 findet am 05.08.2019 um 15:00 statt.

  • Beginn der Anmeldefrist: 15. Mai 2019
  • Ende der Anmeldefrist: 19. Juli 2019
  • Beginn der Abmeldefrist: 15. Mai 2019
  • Ende der Abmeldefrist: 26. Juli 2019

Probabilistiche Planung

Bitte beachten Sie, dass die Vorlesung Probabilistische Planung nicht länger angeboten wird. Die Unterlagen zur letzten Vorlesungsreihe finden sie hier.

Neue Adresse

Der Lehrstuhl ist an einen neuen Standort in der Technologiefabrik umgezogen.

Lehrbuch zur Mustererkennung

Am 11. Dezember 2017 erschien das Lehrbuch "Beyerer, Richter, Nagel: Pattern Recognition: Introduction, Features, Classifiers and Principles". Weitere Information finden Sie auf der Seite des De Gruyter Verlags.

Vorlesungsangebot
Das Vorlesungsangebot des Lehrstuhls finden Sie hier.

Lehrbuch zur Automatischen Sichtprüfung
Am 30. September 2012 erschien das Lehrbuch "Beyerer, Puente León, Frese: Automatische Sichtprüfung, Grundlagen, Methoden und Praxis der Bildgewinnung und Bildauswertung". Weitere Information finden Sie auf der Lehrbuch-Seite oder auf der Seite vom Springer-Verlag.

Karlsruher Zentrum für Materialsignaturen
Der Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme hat sich mit anderen Instituten des KIT und dem Fraunhofer IOSB zum Karlsruher Zentrum für Materialsignaturen KCM zusammengeschlossen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite des KCM.

Bachelor-, Master-, Studien- und Diplomarbeiten zu vergeben: Weitere Informationen finden Sie hier.

 
 
Pedestrian Attribute Recognition
Typ:

Masterarbeit, Hiwi-Stelle

Betreuer:

M.Sc. Andreas Specker

Status:

zu vergeben

Möglicher Beginn:

ab sofort

Pedestrian Attribute Recognition

Die Erkennung von Personenattributen hat in den vergangenen Jahren vor allem durch den vermehrten Einsatz von Videoüberwachungskameras zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die sogenannte „Pedestrian Attribute Recognition“ versucht, basierend auf Eingabebildern solcher Kameras, Personen automatisiert passende Attribute zuzuweisen. Relevante Attribute sind dabei zum Beispiel das Geschlecht, das Alter oder Informationen zur Kleidung der dargestellten Person. Ein Anwendungsfall ist beispielsweise der Abgleich der erkannten Attribute mit einer Zeugenbeschreibung, um eine Person in Überwachungsvideos identifizieren zu können.

Aufgabenstellung

Aufbauend auf einer Analyse des aktuellen State-of-the-Arts besteht die Aufgabe darin unterschiedliche Designmöglichkeiten von Deep Learning-Ansätzen zu vergleichen und Best Practices zu identifizieren. Im zweiten Schritt soll dann ein eigenes Verfahren entwickelt werden, das z.B. durch das zusätzliche Nutzen von Poseninformationen die Genauigkeit der Attributerkennung weiter erhöht.

Voraussetzungen

  • Studienfach: Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Angewandte Physik oder vergleichbar Gute Programmierkenntnisse (idealerweise Python)
  • Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten Bereitschaft, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und Freude am Einbringen eigener Ideen
  • Gutes Verständnis der Grundlagen von Deep Learning
  • Erste praktische Erfahrungen mit CNNs wünschenswert
  • Bewerbungen bitte mit Lebenslauf und Notenauszug

Kontakt

Andreas Specker, M. Sc.
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung
Fraunhoferstraße 1, 76131 Karlsruhe
Tel.: 0721 / 6091-629
andreas.specker@iosb.fraunhofer.de