In Zusammenarbeit mit einer Universität und einem Forschungszentrum aus Israel und einer Universität aus Palästina wird an einem mobilen System zur Digitalisierung arabischer historischer Dokumente gearbeitet.
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In Zusammenarbeit mit einer Universität und einem Forschungszentrum aus Israel und einer Universität aus Palästina wird an einem mobilen System zur Digitalisierung arabischer historischer Dokumente gearbeitet. Dieses System soll schon während der Projektlaufzeit Historikern die Archivierung, Bearbeitung und Suche in derartigen Dokumenten ermöglichen. Unsere Aufgaben in diesem Verbundvorhaben liegen vor allem in der Vorverarbeitung, Segmentierung, Merkmalsextraktion, Mustererkennung und Dokumentanalyse mit dem Ziel, durch den Einsatz von Mustererkennungsmethoden die Aufgaben der Historiker zu beschleunigen und in vielen Fällen die Arbeit überhaupt erst zu ermöglichen.
Ziel des Projekts ist es, ein autonomes Kollisions-Warnsystem für die Eisenbahn zu erforschen und einen entsprechenden Labordemonstrator zu entwickeln.
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Auf Hauptstrecken des deutschen und internationalen Schienenverkehrs wird zurzeit die sog. Zugbeeinflussung eingesetzt. Sie stellt sicher, dass der Triebfahrzeugführer Signale aufnimmt und beachtet. Weiterhin wird die zulässige Geschwindigkeit überwacht und ggf. durch eine Bremsung beeinflusst. Auf Nebenbahnen mit einfachen Betriebsverhältnissen, die extrem wirtschaftlich betrieben werden müssen, ist in der Regel keine solche Zugbeeinflussung vorhanden. Stattdessen wird nach dem sog. Zugleitbetrieb gefahren. Zur Erhöhung der Sicherheit könnte ein fahrzeugautonomes System dienen, welches es ermöglicht, nahende Kollisionen mit einer Präzision von 100 m zu erkennen sowie den Triebfahrzeugführer ggf. zu warnen. Ziel des Projekts ist es, ein solches System zu erforschen und einen entsprechenden Labordemonstrator zu entwickeln.
In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Holzforschung Wilhelm-Klauditz-Institut-WKI, Braunschweig und dem Institut für Hochfrequenztechnik der Technischen Universität Hamburg-Harburg ...
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In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Holzforschung Wilhelm-Klauditz-Institut-WKI, Braunschweig und dem Institut für Hochfrequenztechnik der Technischen Universität Hamburg-Harburg wird untersucht, inwieweit unter Benutzung der Wärmeflussthermographie und automatischer Bildverarbeitung die Verklebungsqualität durch Online-Kontrolle verbessert werden kann. Dazu werden am IfN Bildverarbeitungsmethoden entwickelt, mit deren Hilfe relevante Qualitätsmerkmale im Thermographiebild der Verleimung detektiert werden können, so dass Produktionsfehler sofort während der Produktion entdeckt werden können.
SS 2010:
Vorlesung: Grundlagen der Mustererkennung
SS 2008:
Vorlesung: Grundlagen der Mustererkennung
Vorlesung: Aktuelle Themen aus der digitalen Bildverarbeitung
Studienseminar für Nachrichtentechnik
WS 2008/2009:
Vorlesung: Grundlagen der Bildverarbeitung
Rechnerübung: Rechnerübung zur digitalen Bildverarbeitung
Zur Zeit gibt es keine offenen Arbeiten
Märgner, V.; El Abed, H.
in Proceedings of the 10th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 1383-1387, Barcelona, Spain, 2009
This paper describes the Arabic handwriting recognition competition held at ICDAR 2009. This third competition (the first was at ICDAR 2005 and the second at ICDAR 2007) again used the IfN/ENIT-database with Arabic handwritten Tunisian town names. Today, more than 82 research groups from universities, research centers, and industry are working with this database worldwide. This year, 7 groups with 17 systems were participating in the competition. The systems were tested on known data and on two data sets which are unknown to the participants. The systems were compared based on the most important characteristic: the recognition rate. Additionally, the relative speed of the different systems was compared. A short description of the participating groups, their systems, and the results achieved are finally presented.
El Abed, H.; Kherallah, M.; Märgner, V. and Alimi, A. M.
Proceedings of the 10th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 1388-1392, Barcelona, Spain, 2009
This paper describes the Online Arabic handwriting recognition competition held at ICDAR 2009. This first competition uses the ADAB-database with Arabic online handwritten words. This year, 3 groups with 7 systems are participating in the competition. The systems were tested on known data (sets 1 to 3) and on one test dataset which is unknown to all participants (set 4). The systems are compared on the most important characteristic of classification systems, the recognition rate. Additionally, the relative speed of the different systems were compared. A short description of the participating groups, their systems, the experimental setup, and the performed results are presented.
Grosicki, E. and El Abed, H.
in Proceedings of the 10th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR),, pp. 853-857, Barcelona, Spain, 2009
This paper describes the handwriting recognition competition held at ICDAR 2009. This competition is based on the RIMES-database, with French written text documents. These document are classified in three different categories, complete text pages, words, and isolated characters. This year 10 systems were submitted for the handwritten recognition competition on snippets of French words. The systems were evaluated in three subtask depending of the sizes of the used dictionary. A comparison between different classification and recognition systems show interesting results. A short description of the participating groups, their systems, and the results achieved are presented.
El Abed, H. and Märgner, V.
in Proceedings of the 10th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 1181-1185, Barcelona, Spain, 2009
The recognition of handwritten characters, words, and text arouses great interest today. To develop the best working system is subject of many papers published. With this paper, methods to improve the performance of existing word recognition systems are discussed. The availability of a sufficient data sets for training and testing the system assumed, optimization algorithms are presented. The usage of different feature sets and the combination of different recognizers are proposed. Tests with Arabic handwriting recognition systems using the reference IfN/ENIT-database show the usefulness of the proposed methods. An improvement of the recognition rate of up to 28% of the best single system is achieved.
Habboubi, S.; Snoussi Maddouri, S.; El Abed, H. and Ellouze, N.
in Proceedings of the 10th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 691-697, Barcelona, Spain, 2009
The choice of relevant features is very decisive in handwriting recognition rate. Our aim is to present some useful structural and statistical features and see their degree of variability. In this paper, we start with a description of the variability of the Arabic handwriting and the way how to reduce it. Four kinds of feature sets used by our handwriting systems are then presented evaluated and discussed. The comparison is carried on a database of images from IFN/ENIT databases. The Neural Network Multilayer perceptrons is our method of classification. A contrastive study of these primitives is done according to recognition their time and memory consuming and their variability degree.
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