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Arbeiten im GET Lab

Übersicht über Arbeiten im GET Lab:

Im folgenden sind die Themen der Abschlussarbeiten aufgelistet, die bisher im GET Lab vergeben wurden. Die Titel verweisen auf das Abstract der jeweiligen Arbeit.

Legende:


Jahr:

Bachelorarbeiten:

inprogress Joshua Bauch (2017)
Krümmungsbasierte Verfahren zur Vorverarbeitung binärer Kantenbilder auf Basis von Wahrscheinlichkeitskarten
inprogress Lukas Brinkmann (2017)
Methoden zur Erkennung von bewegten Objekten bei gleichzeitiger Kamerabewegung
inprogress Philip Frieling (2017)
Realitätsnahe Simulation eines komplexen Rettungsroboters mit der Simulationsumgebung Gazebo
finished Steffen Grüne (2017)
Vorbereitung und Ausführung von einfachen Handlungen autonomer Roboter basierend auf raumzeitlichen Aufmerksamkeitsprozessen
finished Jannes Just (2017)
Auswahl und Evaluierung charakteristischer Merkmale zur robusten Beschreibung von Konturfragmenten
inprogress Oliver Nietfeld (2017)
Analyse von Clusteralgorithmen zur visuellen Gruppierung der Umgebung für die Szenenerkennung
inprogress Sebastian Reinke (2017)
Extraktion und Verifikation von Objektkandidaten auf Basis von Salienzkarten
finished André Rossi (2017)
Künstliche Affordanzen in einem “Selection-for-Action”-Aufmerksamkeitssystem zur Handlungsauswahl
inprogress Felix Röhren (2017)
Autonome und präzise Pfadverfolgung mit RTK-GPS unterstützter Regelung auf Open-Source-Basis
finished Christian Scharfstein (2017)
Vorverarbeitung binärer Kantenbilder zur Extraktion von Konturfragmenten für echtzeitfähige Objekterkennungssysteme
inprogress Julian Scheibl (2017)
Auswahl und Evaluierung eines erweiterten Algorithmus zur Kantendetektion für echtzeitfähige Objekterkennung
finished Ann-Katrin Thebille (2017)
One-Shot Learning Techniques for the Detection of Specific Objects

Masterarbeiten:

finished Dieter Enns (2017)
Object Extraction Using the Motion Feature Saliency and Depth in GNG-based Attention System
finished Daniel Gaspers (2017)
Strukturelle Beschreibung lokaler Bildmerkmale zur Erweiterung ansichtenbasierter Objektrepräsentationen
finished Steffen Grotenhöfer (2017)
Entwicklung eines modularen Objekterkennungssystems zur Integration unterschiedlicher Bildmerkmale
inprogress Nagarjun Gururaj (2017)
Semantic Motion Segmentation Using Optical Flow and Convolutional Neural Networks (CNNs)
inprogress Sahil Richard Lopes (2017)
Guiding Motion Behavior with Attentional Selection-for-Action in a Wheel-Based Robot
inprogress Thuy Nguyen (2017)
Moving Object Detection in a Non-stationary Camera of View-based Object Representations
finished Ali Raies (2017)
Optical Flow Estimation Based on Depth Information and Scene Analysis
finished Aben Saju (2017)
Methods for quality inspection of electrical connectors based on 3D data
finished Maximilian Schreckenberg (2017)
Schnelle Analyse und Beschreibung natürlicher Kantenbilder zur echtzeitfähigen Objekterkennung
finished Haoan Wang (2017)
Convolutional Neural Network (CNN) driven Place Recognition for Appearance-based Mapping