Betreute Bachelorarbeiten:
- Debora Anane: "Sensor Fusion mit der Beachtung der zeitlichen Synchronisierung zwischen Kamera und LiDAR-Daten", 2024 (Zweitgutachterin: M. Tropmann-Frick)
- Julius Elshoff: "Fine-Tuning eines BERT-Modells zur Vorhersage von Antwortmöglichkeiten auf Nachrichten in einer Chat-App", 2024 (Zweitgutachterin: M. Tropmann-Frick)
- Aaron Friedenberg: "Automatisierte Detektion von Ascosporen mit einem USB-Mikroskop", 2023/2024 (Zweitgutachterin: M. Tropmann-Frick)
- Justus Biermann: "Grid Reconstruction from detected Corner Points of a Calibration Pattern", 2023/2024 (Zweitgutachterin: J. Padberg)
- Dennis Fischer: "Automatisierte Personalisierung von Kinderbüchern anhand von Fotos mit Personen", 2023/2024 (Zweitgutachter: S. Pareigis)
- Andreas Neumann: "Vergleich und Analyse von kamerabasierten Tracking-Algorithmen für die Implementierung einer Personenfolge-Funktionalität eines Roboters im Healthcare-Sektor", 2023/2024 (Zweitgutachter: T. Tiedemann)
- Thomas Lehmann: „Materialsegmentierung auf multispektralen Leiterplattenbildern durch CNNs und Partial Label Learning“, 2023/2024 (Zweitgutachter: T. Tiedemann)
- Moreno Schünemann: „Optimierung der Rückrufstrategie in einem Call-Center mit Methoden des Maschinellen Lernens“, 2023 (Zweitgutachter: M. Neitzke)
- Kjell May: „Entwicklung eines bildbasierten Assistenten für Chinesisches Schach“, 2023 (Zweitgutachter: Prof. Dr. M. Tropmann-Frick)
- Hauke Berner: „Apfel-Identifikation aufgrund individueller Anordnungen von Lentizellen“, 2023 (Zweitgutachter: Prof. Dr. Philipp Jenke )
- Clifford Aniteye: „Implementierung eines auf maschinellem Lernen basierenden Systems zur Erkennung und Entfernung von Wasserzeichen“, 2023 (Zweitgutachterin: M. Tropmann-Frick)
- Belal Karimzai: "Optimierung am Sortiersystem eines Distributionszentrum mittels Machine Learning", 2022/2023 (Zweitgutachterin: M. Tropmann-Frick)
- Onne Grabbert: "Evaluation und Optimierung eines Algorithmus zur Auswertung von TimePix-Daten", 2022/2023 (Zweitgutachter: Philipp Jenke)
- Quan Vu Anh: "Information Extraction from Rooftop Satellite Imagery using Machine Learning", 2022/2023 (Zweitgutachter: M. Neitzke)
- Benjamin Oechsle: "Entwicklung eines binauralen 3D-Sound-Positionierungs-Algorithmus durch Zuhilfenahme von Head-Related Transfer Functions", 2022 (Zweitgutachter; Stephan Pareigis)
- Philip Gisella: "Automatische Erkennung von Gestaltungselementen in Bildern und Bestimmung ihres Einflusses auf die Click Through Rate zur Optimierung von Display Werbemitteln", 2022 (Zweitgutachterin: M. Tropmann-Frick)
- Christopher Königsfeld: "Reviving dead neurons of a neural network affected by the dying ReLU problem by adjusting the activation function", 2022 (Zweitgutachter: T. Clemen)
- Lara Schradick: "Untersuchung der Auswirkung von Skalierung vor dem SoftMax-Layer auf die Robustheit eines Neuronalen Netzes", 2022 (Zweitgutachterin: B. Buth)
- Jonas Wilkens: "Prototypische Implementation sowie Untersuchung der Robustheit eines Verfahrens zur Höhenmessung von geprägtem Karton mit einem USB-Mikroskop", 2021/2022 (Zweitgutachter: A. Meisel)
Begutachtete Bachelorarbeiten:
- Leonhard Ken Weich: "Analyse des Markov Junior Algorithmus am Beispiel der Generierung von Labyrinthen", 2024 (Erstbetreuer: P. Jenke)
- Mika Nickel: "Eine Shape Grammar für organische Formen", 2024 (Erstbetreuer: P. Jenke)
- Benjamin Schröder: "Beispiel-basierte inverse prozedurale Generierung für zweidimensionale Szenen", 2024 (Erstbetreuer: P. Jenke)
- Tobias Schulz: "Merkmalslose Malware-Erkennung durch dynamische Faltungsnetzte und Multi-Target-Learning", 2023/2024 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Sung-Hack Hong: "Data-Quality- Management: Duplikatenerkennung durch Machine Learning", 2023 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Luise Kempa: "Automatisierte Objekterkennung und -zählung von Vögeln in großen Schwärmen mit Hilfe von Maschinellem Lernen", 2023 (Erstbetreuer: T. Clemen)
- Quizhu Lu: "Textbasierte Emotionserkennung durch neuronale Netze", 2023 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Timon Rupelt: "Untersuchung von Lösungen mit maschinellem Lernen für die Tiefenbestimmung mit Stereobilddaten unter umweltbedingten Störungen", 2023 (Erstbetreuer: T. Tiedemann)
- Akram Askar: „Vorhersage des Batterieverbrauchs bei Elektrofahrzeugen mittels Methoden des maschinellen Lernens“, 2023 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Julian Tamm: „Semantische Latent Space Exploration mit Style-GANs“, 2023 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Luise Kempa: „Automatisierte Objekterkennung und -zählung von Vögeln in großen Schwärmen mit Hilfe von Maschinellem Lernen“, 2023 (Erstbetreuer: T. Clemen)
- Jonas Steinhauser: „Einsatz der Genetischen Programmierung zur Lösung des Storage Location Assignment Problems anhand eines konkreten Anwendungsfalls“, 2022/2023 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- David Berschauer: „Vergleich und Evaluation LiDAR-basierter 3D-SLAM-Verfahren zur kombinierten Nutzung für Navigation und Pflanzenanalyse in Baumobstkulturen“, 2022/2023 (Erstbetreuer: T. Tiedemann)
- Niklas Hillen : "Embedding von Feature generierenden CNNs in die digitale Datenverarbeitung zur genaueren Bestimmung des Wartungszustands von Schienensystemen", 2022/2023 (Erstbetreuer: S. Pareigis)
- Marvin Siemsen: "Prozedurales Generieren von 3D Dungeons mit Wave Function Collapse", 2022/2023 (Erstbetreuer: P. Jenke)
- David Ralf: "Entwicklung einer Gewinnwahrscheinlichkeits-Vorhersage für das Spiel League of Legends mithilfe maschinellen Lernens", 2022 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Adem-Can Agdas: "Fusion von Kamera- und Punktwolkendaten in Simulation und Realwelt", 2022 (Erstbetreuer: T. Tiedemann)
- Jendrik Stoltz: "Explainable-AI-basierte Fehleranalyse in CNN-Klassifikatoren", 2022 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Yannik Eisenschmidt: "Vergleich unterschiedlicher Machine-Learning-Verfahren für das Voraussagen und Erklären der Ausfälle von Produktionsleitsystemen", 2022 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Dennis Sentler: "Detektion von Sprachbefehlen auf Edge-Geräten unterstützt durch automatisierte Trainingsdaten-Synthese für eine Not-Halt-Anwendung", 2022 (Erstbetreuer: S. Pareigis)
- Tim Zacher: "Flexible Farbkalibrierung von Industriekameras", 2021/2022 (Erstbetreuer: A. Meisel)
- Fynn-Luca Maaß: "End-to-End Deep Learning for Lane Keeping of Self-Driving Cars with Focus on Robustness against System Discrepancies regarding the Steering", 2021/2022 (Erstbetreuer: S. Pareigis)
- Anastasiya Vladimirova: "Analysis and Comparison of Various Clustering and Dimensionality Reduction Algorithms on LIDAR-Ceilometer Aerosol-Backscatter Data", 2021 (Erstbetreuer: M. Neitzke)
- Eric Schaefer: "Quality Classification and Evaluation of Bicycles Based on Images Using Deep Learning Approaches", 2021 (Erstbetreuerin: M. Tropmann-Frick)
Betreute Masterarbeiten:
- Kolja Sielmann: „Adversarial Attacks and Defense based on JPEG Coefficients“, 2023 (Zweitgutachterin: M. Tropmann-Frick)
Begutachtete Masterarbeiten:
- Niklas Wenzel:"Detektion kleiner Objekte in Thermal- und Farb-Drohnenaufnahmen zur Verbesserung der Klassifikation von Baustellen", 2023/2024 (Erstbetreuer: T. Tiedemann)
- Denisz Mihaijlov: "Ein Prozedurales Regelsystem zur Generierung und Positionierung von Räumen und Möbeln in Gebäudehüllen", 2023 (Erstbetreuer: P. Jenke)
- Sebastian Brückner: "Surface reconstruction for mapping applications from LiDAR point clouds", 2023 (Erstbetreuer: T. Tiedemann)
- Matthis Keppner: "Vergleich von Clustering-Verfahren und Datenvorverarbeitungsvarianten bei Anwendung auf multispektralen Bilddaten", 2023 (Erstbetreuer: T. Tiedemann)
- Morten Stehr: „Optimization of Probabilistic Deep Neural Networks for Football Result Prediction”, 2023 (Erstbetreuerin: M. Tropmann-Frick)
- Leon-Maxim Meyer: "UAV Tracking and Flight Vector Prediction From a USV", 2022 (Erstbetreuer: T. Tiedemann)
Betreute Doktorarbeiten:
- Seit 07/2023:
Frederic Voigt: „Adapting Natural Language Processing Strategies For Stock Price Prediction“
Betreuer: K. von Luck (HAW), P. Stelldinger (HAW), Q. Wang (UWS, Großbritannien) - Seit 05/2023:
Juri Zach: „Unsupervised Machine Learning on Image Data for Monitoring Purposes in Natural Environments“
Betreuer: P. Stelldinger (HAW), T. Tiedemann (HAW), Q. Wang (UWS, Großbritannien) - Seit 07/ 2022:
Mustafa Ibrahim: "Federated Learning with Invertible Networks for Medical Applications"
Betreuer: Prof. Peer Stelldinger (HAW), Prof. Alexander Schlaefer (TUHH) - Seit 07/ 2022:
Jörn Bach: "Search for Heavy Higgs Bosons and Axion-like particles with the CMS Experiment via Deep Neural Networks"
DASHH-Graduiertenschule, Betreuer: Prof. Christian Schwanenberger (DESY), Dr. Alexander Grohsjean (DESY), Prof. Peer Stelldinger (HAW) - Seit 05/2022:
Miika Kolu: "Towards Efficient and Robust Object Detection"
Betreuer: Prof. Dr. Juha Plosila (Universität Turku, Finnland), Prof. Dr. Peer Stelldinger (HAW) - Seit 05/2022:
Radik Batraev: "Automatized Diffraction Pattern Recognition for Scanning Surface X-Ray Crystallography of Polycrystalline Materials"
DASHH-Graduiertenschule, Betreuer: Prof. Andreas Stierle (DESY/UHH), Dr. Vedran Vonk (DESY), Dr. Nastasia Mukharamova (DESY), Prof. Peer Stelldinger (HAW) - Seit 04/2021:
Maryam Bayat Makou: "Search for the standard model Higgs boson in the bbH production mode with Deep Neural Networks at CMS"
DASHH-Graduiertenschule, Betreuer: Prof. Elisabetta Gallo (DESY/UHH), Dr. Roberval Walsh (DESY), Dr. Rainer Mankel (DESY), Prof. Peer Stelldinger (HAW)
Abgeschlossene Promotionen:
- Dr. Leonid Tcherniavski: Minimal Sampling Criteria and Method for Nonmanifold Surface Reconstruction from Unorganized Points, 2013
- Dr. Junhao Xiao: Planar Segments Based Three-dimensional Robotic Mapping in Outdoor Environments, 2013 (Zweitgutachter)
- Dr. Hannes Bistry: Intelligente Kamerasysteme im Anwendungsfeld mobiler Service-Roboter, 2013 (Zweitgutachter)
- Dr. Jianhua Zhang: Explore objects and categories in unexplored environments based on multimodal data, 2012 (Zweitgutachter)
- Dr. Fangwu Shu: High-Precision Calibration Approaches to Robot Vision Systems, 2009 (Zweitgutachter)
