Dr.-Ing. Matthias Richter

Lebenslauf

Matthias Richter studierte von 2005 bis 2013 Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). In seiner Diplomarbeit, die er bei der Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab  anfertigte, beschäftigte er sich mit echtzeitfähigen Verfahren zur Registrierung von Gesichtern. Zur Zeit beschäftigt sich Herr Richter mit maschinellen Lernverfahren für die automatische Sichtprüfung sowie mit Methoden zur Auswertung hyperspektraler Daten. Die Arbeit findet in enger Kooperation mit der Abteilung Sichtprüfsysteme  (SPR) des Fraunhofer IOSB statt.

Veröffentlichungen


2018
Über lernende optische Inspektion am Beispiel der Schüttgutsortierung. Dissertation.
Richter, M.
2018. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000085159
2017
Knowing when you don’t: Bag of visual words with reject option for automatic visual inspection of bulk materials.
Richter, M.; Langle, T.; Beyerer, J.
2017. 23rd International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2016, Cancun, Mexico, 4th - 8th December 2016, 3079–3084, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICPR.2016.7900107
2016
Combining synthetic image acquisition and machine learning: accelerated design and deployment of sorting systems.
Retzlaff, M.-G.; Richter, M.; Thomas Längle; Beyerer, J.; Dachsbacher, C.
2016. Forum Bildverarbeitung 2016. Hrsg.: M. Heizmann, 49–61, KIT Scientific Publishing
Guided Linear Dimensionality Reduction by Stochastic Gradient Descent : Technical Report IES-2015-05.
Richter, M.
2016. Proceedings of the 2015 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer, 61–73, KIT Scientific Publishing
2015
From measurement to material – Preparing hyperspectral signatures for classification.
Walocha, J.; Richter, M.
2015. OCM 2015 - Optical Characterization of Materials - conference proceedings. Hrsg.: J. Beyerer, F. Puente León, T. Längle, 137–145, KIT Scientific Publishing. doi:10.5445/IR/1000082554
Towards many-class classification of materials based on their spectral fingerprints.
Richter, M.; Beyerer, J.
2015. OCM 2015 - Optical Characterization of Materials - conference proceedings. Hrsg.: J. Beyerer, F. Puente León, T. Längle, 103–112, KIT Scientific Publishing. doi:10.5445/IR/1000082544
Large scale classification of spectral signatures.
Richter, M.; Laengle, T.; Beyerer, J.
2015. Technisches Messen, 82 (12), 663–671. doi:10.1515/teme-2015-0040
Visual words for automated visual inspection of bulk materials.
Richter, M.; Längle, T.; Beyerer, J.
2015. Proceedings of the 14th IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2015, 18-22 May 2015, Tokyo, Japan, 210–213, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/MVA.2015.7153169
Methods of learning discriminative features for automated visual inspection. Technical Report IES-2014-09.
Richter, M.
2015. Proceedings of the 2014 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer, 103–113, KIT Scientific Publishing
An approach to color-based sorting of bulk materials with automated estimation of system parameters.
Richter, M.; Längle, T.; Beyerer, J.
2015. tm -Technisches Messen, 82 (3), 135–144. doi:10.1515/teme-2014-0042
2014
Parameter-learning for color sorting of bulk materials using genetic algorithms.
Richter, M.; Beyerer, J.
2014. Forum Bildverarbeitung 2014. Hrsg.: F. Puente León, 107–118, KIT Scientific Publishing
Automatic Selection of Optical Filters for Classification in Hyperspectral Images. Technical Report IES-2013-08.
Richter, M.
2014. Proceedings of the 2013 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer, 89–99, KIT Scientific Publishing