Mitarbeiter am Lehrstuhl

Thomas Germer, M.Sc.

Email:
Thomas.Germer@hhu.de
Telefon:0211/81-15184
Raum:25.12.02.32
Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Institut für Informatik
Datenbanken und Informationssysteme
Universitätsstr. 1
D-40225 Düsseldorf, Germany

Publikationen

Laufende Projekte

Forschungsinteressen

  • Image Processing
  • Computer Vision
  • Computer Graphics
  • Machine Learning
  • Efficient data structures for searching
  • Natural Language Processing

Zur Zeit sind keine weiteren Kapazitäten zur Betreuung von neuen Abschlussarbeiten vorhanden. Bitte wenden Sie sich bei neuen Anfragen an andere Mitarbeiter oder Lehrstühle.

Projektarbeits- und Abschlussarbeitsthemen

Die Einstufung als Bachelor- beziehungsweise Projektarbeitsthema sind lediglich Vorschläge. Oft können die Themen auch umfangreicher gestaltet oder gekürzt werden.

Es ist am sinnvollsten, wenn Masterarbeitsthemen aus Projektarbeiten erwachsen, da man in diesem Fall Erfahrung im entsprechenden Forschungsgebiet nachweisen kann. Bei neuen Masterarbeitsthemenvorschlägen muss ansonsten etwas Überzeugungsarbeit geleistet werden.

  • (Reserviert) Bachelor-/Projektarbeit: A Survey of Weak Public Keys (Einige Code-Hosting-Webseiten veröffentlichen "öffentliche" Schlüssel, sodass diese frei zugänglich sind. In dieser Arbeit soll untersucht werden, ob diese Schlüssel schwächen aufweisen, wie zum Beispiel in der Arbeit Mining Your Ps and Qs: Detection of Widespread Weak Keys in Network Devices beschrieben.)
  • (In Bearbeitung) Bachelor-/Projektarbeit: Implementation and Comparison of Subspace Clustering Methods (Implementierung und Vergleich von SUBCLU, FIRES, ... zum Beispiel als Beitrag zur PyClustering Bibliothek).
  • Bachelor-/Projektarbeit: Comparison of Methods for Self-Supervised Learning (Methoden im Bereich "Self-Supervised Learning" wie zum Beispiel https://github.com/vturrisi/solo-learn/ erfreuen sich in letzter Zeit einer wachsenden Beliebtheit. Ziel dieser Arbeit ist es, diese Methode auf verschiedene Eigenschaften zu untersuchen, wie zum Beispiel Laufzeit und Speicherbedarf im Zusammenhang mit Genauigkeit.)
  • Projektarbeit: Alpha Matting With Other Inputs Than Trimaps (Bei diesem Thema soll untersucht werden, ob im Gegensatz zu trinären Segmentierungen (Vordergrund, Hintergrund, Unbekannt) auch binäre Segmentierungen (Ungefährer Vordergrund, ungefährer Hintergrund) oder vielleicht sogar vollautomatisch generierten Depth Maps (zum Beispiel mit MiDaS) geeignet sind. 1. Einführung in Alpha Matting. 2. Alpha Matting mit neuronalen Netzwerken.)
  • (In Bearbeitung) Projektarbeit: How Do Neural Networks for Image Segmentation Work? (Für neuronale Netzwerke zur Klassifizierung von Bildern gibt es eine Vielzahl von Verfahren zur Visualisierung und Bewertung von Featurn ([1], [2]). In dieser Arbeit soll recherchiert werden, ob es vergleichbare Verfahren für neuronale Netzwerke zur Segmentierung von Bildern gibt, inwiefern bekannte Verfahren für Segmentierungsnetzwerke erweitert werden können, und neue Verfahren entwickelt und evaluiert werden. Als Grundlage für solche Netzwerke bieten sich zum Beispiel U²-Net oder IndexNet an, aber auch andere Netzwerke wären denkbar.
  • (In Bearbeitung) Bachelorarbeit: Comparison of Methods for Line Segment Intersection (Das Finden von Schnittpunkten von einer Menge von Liniensegmenten ist bei der Verarbeitung von räumlichen Daten in Geodatenbanken ein wichtiges Problem. In dieser Arbeit sollen Verfahren effizient implementiert und auf verschiedenen Datensätzen verglichen werden. Besonderes Interesse gilt hierbei der Methode von Balaban.) Die Veranstaltung "Algorithmische Geometrie" ist empfehlenswert.
  • (Reserviert) Bachelorarbeit: Comparison of Methods for Approximative Nearest Neighbor Search on Image Processing Datasets (Vergleich von Verfahren zur approximativen Suche von nächsten Nachbarn auf Datensätzen aus der Bildverarbeitung - Für andere Datensätze gibt es bereits ein bekanntes Benchmark. Neben einer quantitativen Auswertung ist hier auch eine qualitative Auswertung interessant. Es soll also nicht nur die Frage beantwortet werden, welche Verfahren gut sind, sondern auch warum. Relevante Arbeiten in diesem Bereich sind zum Beispiel Hierarchical Navigable Small World Graphs und Anisotropic Vector Quantization.)
  • Besprechung von Themenvorschlägen und genauere Details zu Themen nach Absprache (E-Mail-Adresse siehe oben)
  • Liste von abgeschlossenen Themen am Lehrstuhl
  • Allgemeine Seite zu Abschlussarbeiten

Liste abgeschlossener Themen

  • Bachelorarbeit: Influence of Quantization on Neural Networks With Continuous Outputs (Zur praktischen Anwendung von neuronalen Netzwerken auf leistungsschwacher Hardware ist es oft notwendig, Gewichte und Zwischenergebnisse zu quantisieren. Bei Netzwerken zur Klassifikation erzielt dies gute Ergebnisse, aber wie verhält es sich zum Beispiel mit Netzwerken zur Bildgenerierung?)
  • Bachelorarbeit: Development of an Image-Based Internet Application for Recipe Search (Entwicklung einer bildbasierten Internetanwendung zur Rezeptsuche.)
  • Bachelorarbeit: Trimap Generation for Alpha Matting (Hier soll untersucht werden, welchen Einfluss die Qualität einer Trimap auf verschiedene Alpha Matting-Verfahren hat und inwiefern diese automatisch aus anderen Segmentierungsverfahren generiert werden können.)
  • Bachelorarbeit: Exfiltrating Data From Air-Gapped Computers Through Side Channels ("Coil whine" als Seitenkanalattacke, siehe Air-Gap Research Page für ähnliche Themen)
  • Bachelorarbeit: An Interactive Alpha Matting Tool (Entwicklung eines interaktiven Alpha Matting Programms)
  • Bachelorarbeit: Extending the Pymatting Library (Implementierung von Alpha Matting Verfahren, z.B. Sparse Coding for Alpha Matting. Für eine Übersicht über Alpha Matting Methoden siehe die Alpha Matting Evaluation Website)

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