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TU Berlin

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Studentische Abschlussarbeiten

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Timo van Snick (2014). Adaptive Bewegungsvektorprädiktion für die hybride Videocodierung [24]. Technische Universität Berlin


Thaddäus Krönert (2015). Entwurf und Entwicklung eines frei programmierbaren Funktionsgenerators [25]. Technische Universität Berlin


Tim Sebastian Meyer (2015). Standbildcodierung mittels Support Vector Regression [26]. Technische Universität Berlin


Charin Tanita Grysczok (2015). Globale Bewegungsschätzung für Sequenzen mit großen Vordergrundobjekten [27]. Technische Universität Berlin


Patrick Florian Krusch (2015). Generation of High Definition Video Material using Super Resolution [28]. Technische Universität Berlin


Manika Khajuria (2015). Untersuchung eines linearen Prädiktors hinsichtlich MSE- und Entropie-Optimierung [29]. Technische Universität Berlin


Dimitri Bilostotskyy (2015). Skalen-abhängige Optimierung der Abbruchkriterien des Lucas/Kanade Verfahrens [30]. Technische Universität Berlin


Peter Ullmann (2015). Trajektorienberechnung von Merkmalspunkten in Videosequenzen anhand von lokalen und globalen Bewegungsmodellen [31]. Technische Universität Berlin


Jonas Geistert (2016). Interpolation von Bewegungsvektoren für die Erstellung von dichten optischen Flussfeldern [32]. Technische Universität Berlin


Erik Bochinski (2016). Objektklassifikation in Videosequenzen mittels Deep Neural Networks [33]. Technische Universität Berlin


Ghassen Bacha (2016). Untersuchung von kernelbasierten Kodebücher für die Detektion von Gewalt in Videos [34]. Technische Universität Berlin


Pascal Stauss (2016). Softwaregestützter Test inklusive Fehleranalysen von analogen Telefonieschnittstellen mittels externer autonomer Beschaltung [35]. Technische Universität Berlin


Sezgin Ceyhan (2016). Integration von visuellen Merkmalen zur Personenverfolgung in einem Tracking-by-detection-Framework [36]. Technische Universität Berlin


Tim Barnewski (2016). Eine Analyse der Steering Kernel Regression in Abhängigkeit der Stützstellen für die Bildverarbeitung [37]. Technische Universität Berlin


Heiko Poppinga (2016). Pedestrian Detection in Video Surveillance Footage using Boosted Features [38]. Technische Universität Berlin


Iskaner Alexander Tschinibaew (2016). Segmentierung und Analyse der Messdaten von thermisch laser-stimulierten SRAM-Zellen zur Erkennung der Speicherzustände [39]. Technische Universität Berlin


Bastian Berthold (2016). Korrelationsbasierte Rekonstruktion von Bilddaten nach verlustbehafteter Kompression [40]. Technische Universität Berlin


Michal Stec (2016). Bildcodierung mittels nicht-linearem Wiener Filter [41]. Technische Universität Berlin


Michel Homann (2017). Funkscouting: Vergleich und Bewertung verschiedener Funktechnologien für die Anwendung in einem Keyless Access System im Automobil [42]. Technische Universität Berlin


Kai Geißdörfer (2017). Predictive Energy Allocation for Solar Energy Harvesting Sensor Nodes in Long-Term Applications [43]. Technische Universität Berlin


Kjell Pirschel (2017). Entwicklung eines verlustfreien Standbildcoders für satellitenbasierte Erdobservation [44]. Technische Universität Berlin


Charin Tanita Grysczok (2017). Bewegungsmodelle: Schätzung, Qualität, Komprimierbarkeit [45]. Technische Universität Berlin


Maik Simon und Markus Küchhold (2017). Untersuchung von Restricted Boltzmann Machines für die Codierung von Bildern [46]. Technische Universität Berlin


Dang Ngoc Khang Dinh (2017). Image Super-Resolution mittels Deep Neural Networks [47]. Technische Universität Berlin


Elvira Fleig (2017). Untersuchung verschiedener Aktivierungsfunktionen in einem Autoencoder [48]. Technische Universität Berlin


Tim Kießling (2017). Analysis of Initialization and Pre-Training Strategies of a Neural Network for Image Compression [49]. Technische Universität Berlin


Jürgen Schmitz (2017). Untersuchung interaktiver Trainingsmethoden kooperativer Autoencoder zur Standbildcodierung [50]. Technische Universität Berlin


Tim Sebastian Jacquemot (2017). Variational Bayes Variante der Mixture of Experts Videodatenkompression [51]. Technische Universität Berlin


Robert Schröder (2017). Partielle globale Bewegungsmodelle für lokale Optische Fluss Verfahren [52]. Technische Universität Berlin


Leonhard Donle (2017). Untersuchung des Optimierungspotentials von Regressionsverfahren auf statistischen Modellen von Bildsignalen [53]. Technische Universität Berlin


Tino Kutschbach (2017). Combining Probability Hypothesis Density and Correlation Filters for Multi-Object Tracking in Video Data [54]. Technische Universität Berlin


Norbert Müller (2018). Nahtloses Zusammenfügen von unterschiedlich codierten HEVC Videodatenströmen in einem Echtzeitübertragungssystem [55]. Technische Universität Berlin


Patrick Krusch (2018). Improving Automated Abandoned Object Detection for Video Surveillance by Detecting Bystanders [56]. Technische Universität Berlin


Ghassen Bacha (2018). Zoo Plankton Identification using Active Deep Learning [57]. Technische Universität Berlin


Miao Yan (2018). Evaluation of Visualization Methods for Convolutional Neural Networks [58]. Technische Universität Berlin


Martin Hermann Paul Fuchs (2018). Automatische Kamerakalibrierung zur Schätzung von Objektgrößen [59]. Technische Universität Berlin


Nadav Amit (2018). Untersuchung zur Genauigkeit von Multiview 3D Rekonstruktionsverfahren [60]. Technische Universität Berlin


Alexander Rudolf Menter (2018). Integration von Bewegungsinformationen in einem Objektdetektor [61]. Technische Universität Berlin


Alexander Metzler (2018). Tracking von Einzelpersonen in dichten Menschenmengen [62]. Technische Universität Berlin


Jiaxi Huang (2018). Untersuchung der Crowd Collectiveness zur Eventerkennung [63]. Technische Universität Berlin


Leandro Fagin (2018). Untersuchung von Methoden zur Täuschung von CNN-basierten Gesichtsdetektionsverfahren [64]. Technische Universität Berlin


Gregory Peter Schröder (2018). A New Optical Flow Dataset and Benchmark for Visual Crowd Analysis [65]. Technische Universität Berlin


Nicolai Skutsch (2019). DeepFill360 - Inpainting in Omnidirectional Content using Deep Neural Networks [66]. Technische Universität Berlin


Nicolai Skutsch (2019). DeepFill360 - Inpainting in Omnidirectional Content using Deep Neural Networks [67]. Technische Universität Berlin


Florian Lehmann (2019). Change Detection using models derived from Point Clouds [68]. Technische Universität Berlin


Elvira Fleig (2019). Untersuchung von Generative Adversarial Networks zur Prädiktion von Bilddaten [69]. Technische Universität Berlin


Kenan Karalioglu (2019). Deep Learning Ansatz für die Klassifikation von Videodaten mittels Lagrang`schen Maßen [70]. Technische Universität Berlin


Mykola Digtiar (2019). Untersuchung von kollektiver Bewegung zur Eventerkennung in Videostreams [71]. Technische Universität Berlin


Lei Jiao (2019). Low-complexity Measure based Tiled Encoding of 360-Degree VR Video [72]. Technische Universität Berlin


Stéphane Désiré Fosso Tetsing (2019). Deep Matting Brush- Interactive Image Matting [73]. Technische Universität Berlin


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