Neu an der Fakultät: Prof. Dr.-Ing. Margret Keuper

Die Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik freut sich Prof. Dr.-Ing. Margret Keuper als neues Mitglied der Fakultät willkommen heißen zu dürfen. Frau Prof. Keuper wird als Juniorprofessorin die Forschungsgebiete Bildverarbeitung, Bild- und Videosegmentierung, sowie Bewegungsanalyse an der Fakultät vertreten.

Untenstehend finden Sie Informationen zu Frau Prof. Keupers Forschungsthemen sowie ihrem Lehrangebot.

Forschung 

Menschen haben eine ausgeprägte Fähigkeit, den relevanten Inhalt einer Szene schnell zu extrahieren. So ist dem aufmerksamen Autofahrer zum Beispiel jederzeit bewusst, wo sich Fussgänger gefährlich nah an der Straße bewegen oder welcher Fahrradfahrer in ihren Weg kommen könnte. In zukunfstorientierten Technologien wie der humanoiden Robotik oder dem autonomen Fahren ist die Bildanalyse daher eine omnipräsente Fragestellung. Es geht darum, Bilder und Bildsequenzen mit ihren komplexen Bewegungsmustern zu verstehen, Objektkategorien wie "Person", "Fussgänger" oder "Auto" zu erkennen und exakt zu lokalisieren. Mit solchen Fragestellungen beschäftigt sich die Informatikerin Margret Keuper. Dabei liegt der methodische Schwerpunkt auf der Formulierung und Optimierung sogenannter Segmentierungs- oder auch "Clustering"-Probleme, also der Gruppierung von Bild- und Videoelementen zu relevanten Einheiten, wie zum Beispiel Fussgänger oder fahrende Autos in belebten Strassenszenen. Während ihrer Promotion an der Universität Freiburg beschäftigte sie sich vornehmlich mit der Bildanalyse in volumetrischen, mikroskopischen Daten mit hoher Relevanz für biologische Forschungsfragen zum Beispiel in Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Immunbiology und Epigenetik.

Forschungsschwerpunkte

  • Bild- und Videosegmentierung
  • Bewegungsanalyse

Lehrveranstaltungen

  • Image Processing (Herbstsemester): Diese Vorlesung widmet sich den Gundlagen der Bildverarbeitung. In Fokus stehen die Bildgebung, grundlegende Bildoperatoren, sowie die Grundlagen der Merkmalsextraktion, der Bildsegmentierung und der Bewegungsschätzung.
  • Higher Level Computer Vision (Frühjahrssemester): Diese Vorlesung beschäftigt sich mit komplexeren Algorithmen zum autonomen Sehen. Zentrale Fragestellungen sind die Bild- und Videosegmentierung mittels kontinuierlicher sowie kombinatorischer Optimierung, Bewegungsschätzung und Tiefenrekonstruktion. Auch die Grundlagen convolutionaler, neuronaler Netze zur Implementierung von Deep Learning Algorithmen für die Computer Vision werden behandelt.

Vorherige Stationen

  • 2012-2017: PostDoc an der Universität Freiburg
  • 2013-2017: Visiting Researcher am Max-Planck-Institut für Informatik, Saarbrücken