apl. Prof. Al-Hamadi
Institut für Informations- und Kommunikationstechnik (IIKT)
Aktuelle Projekte
Bessere Rückfall-Vorhersage bei depressiven Störungen durch Detektion von Frühwarnzeichen mittels KI (ORAKEL)
Laufzeit: 01.07.2024 bis 31.12.2027
Das Projekt ORAKEL zielt darauf ab, mittels Künstlicher Intelligenz (KI) Frühwarnzeichen für depressive Rückfälle präzise zu erkennen und damit rechtzeitige Interventionen zu ermöglichen. Durch multimodale Datenerhebung (Video- und Audioaufnahmen) sowie die Entwicklung spezifischer Deep-Learning-Modelle werden Verhaltensmuster und emotionale Zustände von Patient:innen analysiert. Diese innovativen Technologien sollen über eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche den klinischen Einsatz unterstützen und helfen, depressive Episoden frühzeitig zu behandeln.
Im Fokus stehen die Verbesserung der Rückfallprävention, die Optimierung der psychiatrischen Versorgung und die Entlastung medizinischen Personals durch intelligente Assistenzsysteme. Das Projekt verbindet die Expertise der Psychiatrie und KI-Entwicklung, um personalisierte Ansätze für die Depressionsbehandlung zu schaffen und die Forschung in digitalen Schlüsseltechnologien voranzutreiben.
Bessere Rückfall-Vorhersage bei depressiven Störungen durch Detektion von Frühwarnzeichen mittels KI (ORAKEL)
Laufzeit: 01.05.2024 bis 31.12.2027
Die jüngsten Fortschritte im Bereich der KI und des maschinellen Lernens bieten vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Früherkennung einer Verschlechterung depressiver Symptome. Vorläufige Studien deuten darauf hin, dass KI subtile Hinweise aus Sprachmustern, Mimik und Gestik analysieren kann, um depressive Stimmung und suizidale Krisen zu erkennen. Depressive Menschen können z.B. Veränderungen in der Prosodie der Sprache, eine verringerte Mimik und spontane Gestik aufweisen. Außerdem gibt es Hinweise darauf, dass Vitalparameter wie Herzfrequenzvariabilität und Schlafmuster auf den mentalen Zustand einer Person schließen lassen. In unserem Projekt werden wir direkt vergleichen, wie gut die Einschätzung des Krankheitszustands der Patienten bzw. ihres Rezidiv-Risikos gelingt: a) durch das ärztliche Gespräch (wie bisher üblich), b) durch standardisierte Ratings bzw. Interviews (wie derzeit in der psychiatrischen Forschung üblich), c) durch Vorhersage von Rückfällen bei depressiven Störungen durch die apparative Detektion von Frühwarnzeichen mittels KI (neuer Ansatz unseres Projektes), d) durch Kombination der vorgenannten Herangehensweisen.
Dadurch werden wir nicht nur erkennen, ob KI im klinischen Kontext prinzipiell in der Lage ist, Frühwarnzeichen einer Depression zu erkennen, sondern auch, ob dies besser funktioniert als herkömmliche Methoden. Ein kamera-basiertes Monitoring und KI-gesteuerte Analysen könnten dann ein Echtzeit-Feedback für Gesundheitsdienstleister liefern und so frühzeitigere Interventionen ermöglichen. Die Detektion von Frühwarnzeichen eines Rezidivs durch künstliche Intelligenz bietet also ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Versorgung von Patienten mit depressiven Störungen. Eine Weiterentwicklung solcher Technologien kann insbesondere auch aufgrund der begrenzten zeitlichen Ressourcen in der ambulanten Patientenbetreuung durch Ärztemangel eine hilfreiche Ergänzung sein. Die Hinzunahme von KI zur Analyse von Sprache, Mimik, Gestik und Vitalzeichen in der Abschätzung des Krankheitsverlaufs könnte helfen, die ambulante Behandlung depressiver Störungen besser zu steuern und die Lebensqualität der Betroffenen nachhaltig zu erhöhen.
Resiliente Human-Roboter-Kollaboration in Mixed-Skill-Umgebung (ENABLING)
Laufzeit: 01.01.2024 bis 31.12.2027
Kollaborationsfähige Robotersysteme sind eine Schlüsseltechnologie der flexiblen intelligenten Produktion, Logistik und Medizin, die sich im Sinne der Verknüpfung komplementärer Skills in einer eng verzahnten und potentialorientierten Zusammenarbeit mit dem Menschen, aber auch zur Substitution von Aufgaben und Fähigkeiten einsetzen lassen. Das Vorhaben ENABLING adressiert den Problemraum der Entwicklung von KI-Methoden zur gegenseitigen Ergänzung der Skills von Roboter und Mensch. Somit werden Innovationen in den Querschnittsbereichen Informationstechnologie und Key-Enabling-Technologie ermöglicht und die Grundlage für zukünftige Anwendungen in Mixed-Skill-Umgebungen in den Leitmärkten geschaffen. Das ENABLING wird die Kollaboration in Mixed-Skill-Arbeitswelten grundlegend verändern, indem Mensch und Roboter für das gegenseitige Verständnis von Prozessen, Handlungen und Absichten befähigt werden. ENABLING erhöht für die vollständige Informationsverarbeitungskette nicht nur die Effizienz in Produktion und Logistik, sie minimiert auch die Gefahren im Arbeitsprozess.
Multimodale KI-basierte Schmerzmessung bei Intermediate Care Patienten in der postoperativen Phase
Laufzeit: 01.06.2024 bis 31.05.2027
Das Vorhaben beschäftigt sich mit Methoden der künstlichen Intelligenz zur automatisierten, multimodalen und kontinuierlichen Messung der Schmerzintensität in einer postoperativen Umgebung auf einer Intermediate Care Station nach größeren operativen Eingriffen. Langfristig soll die Technologie für Patienten mit eingeschränkten Kommunikationsfähigkeiten eine bessere Behandlung der Schmerzen und ihrer Ursachen ermöglichen, indem sie das medizinische Personal bei der Schmerzbeurteilung durch ein automatisiertes Echtzeitschmerzmonitoring unterstützt und entlastet sowie eine präzisere, individual- und situationsspezifische Analgesie möglich macht. Perspektivisch könnte die Technologie in weiterführenden Projekten auch für andere Patientenkollektive (z.B. Kinder und Demenzerkrankte) weiterentwickelt, validiert und eingesetzt werden.
Ein robustes, reliables und multimodales KI-System zur Schmerzquantifizierung
Laufzeit: 01.12.2023 bis 30.11.2026
In Deutschland leiden mehr als 1,7 Millionen Menschen an einer Demenz. Da diese von kognitiven Einschränkungen betroffen sind, sollten hier Fremdeinschätzungsinstrumente für die Schmerzerkennung eingesetzt werden, da bei dieser Patientengruppe die Selbstauskunft keine verlässliche Information darstellt. Daher ist die Schmerzerkennung bei Demenz eine große Herausforderung für das klinische Monitoring und wird dies auch auf unabsehbare Zeit bleiben. Somit ist die Entwicklung eines Systems zur Schmerzerkennung und -quantifizierung von großer Relevanz für zahlreiche Anwendungen im klinischen Umfeld, welches die Forderungen nach Robustheit und Zuverlässigkeit erfüllt. Zum Beispiel wäre dies in der Notfall- und Akutmedizin wünschenswert, um bei der Diagnosefindung eine derartige technische Unterstützung durch ein KI-System vorzusehen. Das Vorhaben wird die Entwicklung eines robusten, reliablen und multimodalen KI-Systems zur Schmerzerkennung und –quantifizierung adressieren. Es beschäftigt sich erstens mit dem Forschungsziel tiefe neuronale Netze und Transferlernen mit umfangreichen, bestehenden in-the-wild Datenbanken zum Anlernen von diversen Mimikmerkmalen und zur Erhöhung der Robustheit gegenüber verschiedener, in verfügbaren Schmerzdatensätzen unterrepräsentierter Varianzen (Erscheinungsbild, Beleuchtung, Teilverdeckung, etc.) einzusetzen, um die Grundlagen für eine Technologie zu schaffen, die für die zukünftige potentielle Verwendung im klinischen Umfeld mit Schwerpunkt der Applikation bei Demenzkranken, insbesondere für das postoperative Monitoring in Aufwachräumen, geeignet ist.
Etablierung des Innovationslabors "RoboLab"
Laufzeit: 01.01.2024 bis 31.10.2026
Mit dem „RoboLab“-Vorhaben wird die nachhaltige Entwicklung und Anwendung leistungsstarker und innovativer Methoden für die Generierung intuitiver und produktiver Interaktionsprozesse zwischen Mensch und Roboter gewährleistet. Diese umfassen grundlegende, generalisierbare Deep-Learning-getriebene KI-Module bis hin zu multimodularen Roboter-Demonstratoren, welche adaptiv für sowohl spezialisierte als auch generalisierte Prozesse in der Medizin, Produktion und Logistik im Leitmarkt Smart-Production/Industrie 4.0 angepasst und eingesetzt werden können. Die auf Basis des „RoboLab“-Vorhabens entstehenden innovativen menschzentrierten Systemlösungen werden in die angeschafften und modernisierten Roboter integriert, um sie zu komplexe dynamische Systeme zu erweitern und intuitive Mensch-Roboter- und Roboter-Roboter-Interaktion zu ermöglichen. Im Vordergrund steht dabei der Aufbau von adaptiven und skalierbaren Systemen, deren Fähigkeiten je nach aktuellen Anforderungen und Komplexität des Szenarios flexibel modifiziert werden können, um in ihrem Bedarfsbereich autonom handeln und intuitiv interagieren zu können. Das Zusammenspiel aus den Kompetenzfeldern der NIT Arbeitsgruppe in künstlicher Intelligenz, kognitiven Systemen und Robotik flankiert durch das Know-how der Kooperationspartner ist eine optimale Voraussetzung um diese gestellten Forschungsziele auf Grundlage modernster Technik zu erreichen.
Assistenzbedürftigkeit in der Mensch-Roboter Kollaboration
Laufzeit: 01.08.2023 bis 31.07.2026
Die wissenschaftlichen Ziele beinhalten die Erforschung und Erprobung echtzeitfähiger Deep Learning Algorithmen zur
- Umgebungserfassung und Navigation mit SLAM-Algorithmen (Simultaneous Localisation and Mapping),
- Bewegungsschätzung dynamischer Objekte und Nutzerverfolgung in dichten Räumen,
- Personenerkennung und Identifikation in dichten Räumen und
- Erkennen der Interaktionsbereitschaft anhand Körper- und Kopfpose sowie Mimikmerkmalen
Ein weiteres wissenschaftliches Ziel besteht hierbei darin, die Algorithmen derart zu konzipieren, dass eine gemeinsame Optimierung der jeweiligen Teilziele mittels end-to-end learning erreicht werden kann.
Implizite mobile Mensch-Roboter-Kommunikation für die räumliche Handlungskoordination mit aktionsspezifischer semantischer Umgebungsmodellierung
Laufzeit: 01.09.2022 bis 30.04.2026
Der Einsatz von Robotern in der Industrie-, Arbeits- und Alltagswelt wird immer weiter flexibilisiert. Aktuelle Methoden zum maschinellen Lernen und zur adaptiven Bewegungsplanung führen zu einem wesentlich robusteren Verhalten und einer höheren Autonomie des Roboters. Dennoch finden bei kollaborativen Mensch-Roboter-Handlungen immer wieder Interaktionsabbrüche statt, in denen der Mensch das Bewegungsverhalten des Roboters nicht nachvollziehen kann. Eine häufige Ursache liegt darin, dass der Mensch ein falsches oder eingeschränktes Bild davon hat, was der Roboter gerade wahrnimmt und was dessen interner Zustand ist. Dies könnte vermieden werden, wenn der Roboter die mentalen Zustände und die Perspektive des Interaktionspartners in seiner eigenen Handlungsgenerierung nutzen könnte, um ein gemeinsames Verständnis der Handlung aktiv zu erzeugen. Eine Schlüsselkompetenz für eine derartige Zusammenarbeit von Menschen und Robotern ist die Fähigkeit zur Kommunikation und gegenseitigen Koordination über implizite Signale der Körpersprache und -bewegung. Das Projekt untersucht die implizite Mensch-Roboter-Kommunikation in kollaborativen Handlungen am Beispiel des gemeinsamen Aufbaus eines Regals. In experimentellen Studien werden gezielt Situationen erzeugt und aufgenommen, in denen die Interaktion und Perzeption zwischen dem Menschen und dem Roboter gestört ist. Es werden zum einen neue Perzeptionsmethoden erforscht, die interaktionsrelevante Merkmale anhand von Kopf-, Körperposen und Mimik robust bei Verdeckungen erkennen. Diese werden im Kontext der Handlung und der Umgebung interpretiert, so dass implizite Kommunikationssignale (z.B. Zuwenden, Abwenden, Einhalten, Andeuten, etc.) und interne Zustände (z.B. Zustimmung, Ablehnung, Interaktionsbereitschaft, etc.) abgeleitet werden können. Zum anderen werden Methoden erforscht, in denen der Roboter die Perspektive und den Zustand des Gegenübers in seiner eigenen Handlungsplanung berücksichtigt und dabei aktiv Nutzerreaktionen einfordert. Dies führt zu einer räumlichen Koordination der Interaktionspartner beim Aufbau des Regals, die die gegenseitige Wahrnehmung und das Handlungsziel berücksichtigt. Über einen aktiven Einsatz der Körperpose, relativen Ausrichtung und Bewegung des Roboters können Konfliktsituationen bereits im Vorhinein gelöst werden, ohne dass eine explizite Instruktion an den Roboter notwendig ist.
Blickschätzung basierend auf dem kombinierten Loss von Regression und Klassifizierung
Laufzeit: 01.01.2022 bis 31.03.2026
Der menschliche Blick ist ein entscheidendes Merkmal, der in verschiedenen Anwendungen wie der Mensch-Roboter-Interaktion, dem autonomen Fahren und der virtuellen Realität verwendet wird. Kürzlich haben Ansätze mit Convolutional-Neural-Networks (CNN) bemerkenswerte Fortschritte bei der Vorhersage der Blickrichtung gemacht. Das Schätzen der genauen Blickrichtung in unkooperativen in-the-wild Situationen (d.h. mit Teilverdeckungen, stark variierenden Lichtverhältnissen usw.) ist jedoch immer noch ein herausforderndes Problem. Hierbei ist es besonders herausfordernd, die essentiellen Blickinformationen aus dem Augenbereich zu erfassen, da dieser nur einen kleinen Teil eines detektierten Gesichtes ausmacht. In diesem Projekt wird ein neues Multi-Loss-CNN-basiertes Netzwerk entwickelt, um die Winkel der Blickrichtung (Nick- und Gierwinkel) mit hoher Genauigkeit direkt aus Gesichtsbildern zu ermitteln. Indem wir die gemeinsamen Merkmale der letzten Schicht des Netzwerks trennen, sollen zwei unabhängige Fully-Connected Layer für die Regression der beiden Blickwinkel verwendet werden, um die Charakteristik jedes Winkels zu erfassen. Darüber hinaus soll eine Coarse-to-Fine-Strategie unter Verwendung eines Multi-Loss-CNN angewendet werden, das sowohl den Loss von Klassifizierung als auch Regression mit einbezieht. Wir führen eine Klassifizierung des Blicks durch, indem wir eine Softmax-Schicht mit dem Cross-Entropy-Loss kombinieren. Hieraus ergibt sich eine grobe Einordnung des Blickwinkels (Klasse). Um Blickwinkel zu prädizieren, berechnen wir die Klassenverteilung gefolgt von dem Regressions-Loss des Blickwinkels.
3D-basierte Mensch-Roboter Kollaboration mit räumlicher Situationsanalyse zur Ad-Hoc-Assistenz bei dynamischen Warentransportprozessen
Laufzeit: 01.09.2022 bis 31.12.2025
In diesem Projektvorhaben werden Methoden erforscht und entwickelt, die es einem mobilen Palettentransportroboter (FTS) ermöglichen, eine höhere semantische Situationsanalyse des logistischen Umfeldes für Werker-Roboter und Roboter-Roboter Interaktionen durchzuführen. Hierfür umfasst die erste Zielstellung die Kartenerstellung inklusive Selbstlokalisierung unter Einbeziehung dynamisch-semantischer Arbeitsobjekte. Eine weitere Zielstellung ist mittels der Entwicklung von latenzoptimierten Methoden zur Erkennung, Identifikation und Tracking von Werkern im logistischen Umfeld anhand von Körper-, Kopfpose und weiterer Indikatoren die Interaktionsbereitschaft abzuleiten, um effizient und robust mit dem agierenden Werker zu kollaborieren. Die Aktionen umfassen spezifische Tätigkeiten aus der Lagerlogistik (bspw. Abladen, Aufladen, Suchen von Paletten), welche durch Einbeziehung des Kontextes (Lokalisierung von Paletten, Ermittlung des Ladestatus) und von werkerzentrierten Gesten- und Sprachbefehlen bestimmt werden. Die entwickelten Lösungsansätze im Rahmen des Teilvorhabens tragen im Gesamtvorhaben dazu bei, eine gezielte Arbeitskoordination von mehreren Robotern und eine präzise und zielgerichtete Werker-Roboter Kollaboration robust und effizient zu ermöglichen (Übermittlung von Befehlen, Optimierung von Routen).
Entwicklung und systematische Validierung eines Systems zur kontaktlosen, kamerabasierten Messung der Herzratenvariabilität
Laufzeit: 01.06.2022 bis 31.12.2025
Die Herzratenvariabilität (HRV) stellt wichtige Informationen für die medizinische Analyse des Herz-Kreislauf-Systems und die Aktivität des autonomen Nervensystems, sowie für die Diagnose und Prävention von Krankheiten bereit. Bei den herkömmlich verwendeten Systemen zur Überwachung der HRV handelt es sich um kontaktbasierte Techniken, deren Sensoren direkt am Körper der Person angebracht werden müssen, etwa ein Elektrokardiogramm (EKG) oder kontaktbehaftete Photoplethysmographie(PPG)-Verfahren. Diese Verfahren eignen sich jedoch nur bedingt für die Langzeitüberwachung oder die Früherkennung von Krankheitssymptomen. Zudem können diese einige negative Auswirkungen für die zu messende Person mit sich bringen, wie bspw. Hautirritationen, ein gesteigertes Verbreitungsrisiko von Krankheitserregern aufgrund des direkten Kontakts, etc.Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die optische Messung der Herzratenvariabilität (HRV) aus Videobildern im RGB- und NIR-Bereich unter Verwendung der PPG. Bei der PPG handelt es sich um eine optische, nicht-invasive Technologie, die mithilfe von Licht die volumetrischen Schwankungen der Blutzirkulation in der Haut aufzeichnet. Dieses Verfahren wurde in den letzten Jahren durch den Einsatz von Kameras auch kontaktlos auf Distanz realisiert und bereits erfolgreich für die Bestimmung der Herzrate (HR) aus Videodaten eingesetzt. Für die Messung der HRV ist eine zeitlich präzise Bestimmung der Herzschläge (Peaks) im PPG Signal notwendig. Die hohe Messgenauigkeit der HR im Stand der Technik wird durch eine starke zeitliche Filterung erreicht. Hierdurch ist eine genaue zeitliche Lokalisation der Herzschläge jedoch nicht mehr möglich. Eine Herausforderung dabei ist, dass bereits kleinste Bewegungen und Mimik der Probanden zu Artefakten im PPG Signal führen. Hier setzt dieses Forschungsvorhaben an, in dem diese Artefakte im PPG-Signal systematisch erfasst und anschließend kompensiert werden. Bisher basieren fast alle Verfahren zur Messung des PPG-Signals auf Farbwert-Mittelwertbildung von (Teil-)Bereichen der Haut im Gesicht. Eine Bewegungskompensation ist mit diesen Verfahren nicht möglich, da Positionsinformationen hierbei verloren gehen. Um Modelle zu trainieren, die invariant gegenüber Bewegungen sind, eignen sich tiefe neuronale Netze (Convolutional Neural Network (CNN)). Unter Verwendung von Verfahren zur 3D Kopfposeschätzung und der Action-Unit Erkennnung (Gesichtsmuskelbewegungen), soll ein System trainiert werden, um aus den Videodaten bewegungsinvariante PPG-Signale zu gewinnen. Dazu werden Informationen über die detektierten Hautregionen in jedem Bild mithilfe neuer Segmentationsverfahren auf CNN-Basis generiert und für die Bewegungskompensation verwendet. Die durch dieses Netz gewonnenen Daten sollen mit einem weiteren auf zeitliche Signalverarbeitung optimierten rekurrenten Netzen (Long Short-Term Memory (LSTM)) weiterverarbeitet werden, um die Pulspeaks im PPG-Signal zeitlich exakt zu bestimmen.
Abgeschlossene Projekte
Personenidentifikation in realer Mensch-Roboter-Interaktionsumgebung
Laufzeit: 02.11.2020 bis 31.03.2025
Die wissenschaftlichen Ziele des Projektes beinhalten die Erforschung und Erprobung echtzeitfähiger Deep Learning Algorithmen zur
- Personenerkennung und Identifikation in dichten Räumen und
- Erkennen der Interaktionsbereitschaft anhand Körper- und Kopfpose sowie Mimikmerkmalen
Ein weiteres wissenschaftliches Ziel besteht hierbei darin, die Algorithmen derart zu konzipieren, dass eine gemeinsame Optimierung der jeweiligen Teilziele mittels end-to-end learning erreicht werden kann.
Die Wirkung des Einsatzes KI gestützter Technologie zur Lügenerkennung in Verhandlungen
Laufzeit: 01.10.2021 bis 29.02.2024
Die zunehmende Digitalisierung gesellschaftlicher und ökonomischer Interaktionen verläuft mit einer erheblichen Geschwindigkeit. Forschung zu Digitalisierungsprozessen sollte dabei zwei Erkenntnisgegenstände miteinander in Einklang bringen, die für gewöhnlich allerdings getrennt voneinander untersucht werden: Erstens die Frage der technischen Entwicklung und zweitens die Frage der Auswirkungen dieser Entwicklung auf menschliches Verhalten. In dem hier beantragten Projekt soll der Versuch unternommen werden, beide Perspektiven in einem interdisziplinären Zugang miteinander zu verbinden, wobei der Schwerpunkt zwar auf der Verhaltensanalyse liegt, die technische Komponenten aber dennoch stark vertreten ist. Der Anwendungsfall, der für diese Art der Analyse von Digitalisierungsprozessen gewählt wird, ist das Phänomen asymmetrischer Information. Konkret wird untersucht, inwieweit das Paradigma der asymmetrischen Informationsverteilung durch den Einsatz von KI Technologien zumindest teilweise obsolet geworden ist. In unserem interdisziplinären Projekt möchten wir, anstatt die technologische Entwicklung auf dem Gebiet der maschinellen Lügendetektion abzuwarten, unsererseits zum technologischen Fortschritt beitragen und gleichzeitig die möglichen gesellschaftlichen Folgen dieser Technologie experimentell untersuchen. Das Projektvorhaben verbindet zwei Forschungsbereiche: Wirtschaftswissenschaften (WW) sowie Neuro-Informationstechnik (NIT). In beiden Bereichen spielt die Identifikation privater Information eine große Rolle, wird jedoch aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet. Während die ökonomische Analyse sich auf die Rolle und Wichtigkeit privater Information in Verhandlungssituationen fokussiert, steht bei NIT die Machbarkeit und Qualität einer automatisierten Erkennung persönlicher Charakteristiken im Vordergrund.
Autonome Navigation und Mensch-Maschine-Interaktion eines mobilen Roboters in Outdoor-Anwendungen
Laufzeit: 15.09.2019 bis 31.05.2022
Das Gesamtziel dieses Projekts besteht darin, Methoden zu erforschen, die es einem mobilen Robotersystem ermöglichen, im Außenbereich autonom zu navigieren, potentielle und spezifische Interaktionspartner zu identifizieren, ihre Interaktionsbereitschaft zu erkennen, mit ihnen zu interagieren und die Interaktionspartner zum Aufrechterhalten der Kooperation mittels Bewegungsanalyse in dichten Räumen zu verfolgen.
Die wissenschaftliche und technische Herausforderung besteht darin, das Umfeld des mobilen Roboters so zu erfassen, dass eine präzise Selbstlokalisation und darauf aufbauend eine effiziente Navigation in einer Outdoor-Umgebung zum Auffinden kooperierender Personen erfolgen kann. Dabei soll auf Vorabinformationen aus der Umgebung des Roboters, wie z.B. Marken möglichst verzichtet werden. Der Roboter soll ausschließlich auf Grund seines eigenen optischen Systems eine anfangs unbekannte Umgebung erfassen und sich darin zurechtfinden.
Eine weitere Herausforderung besteht bei der Verfolgung von Interaktionspartnern in dichten Räumen. Hierunter sind Umgebungen mit mehreren potentiellen Interaktionspartnern und dynamischen Szenenobjekten und damit verbundener Verdeckungssituationen zu verstehen. Unterschreiten zwei Objekte einen bestimmten räumlichen Abstand, können diese nicht eindeutig voneinander separiert werden, so dass eine Verfolgung (Tracking) der zu verfolgenden Personen stark erschwert wird.
Eine besondere Herausforderung von unbekannten, dichten Räumen besteht darin, dass zudem die potentiellen Interaktionspartner nicht a-priori bekannt sind, sondern zunächst identifiziert werden müssen. Dies umfasst sowohl die reine Personenerkennung als auch die Bewertung ihrer Interaktionsbereitschaft.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind verschiedene technische und wissenschaftliche Teilprobleme zu lösen, wobei die Erforschung von Methoden zur Umgebungserfassung, Navigation und Interaktion mittels künstlicher Intelligenz (KI) aus wissenschaftlicher Sicht und der Aufbau des Robotersystems aus technischer Sicht im Fokus stehen.
Multimodale Erkennung von Druck- und Hitzeschmerzintensität
Laufzeit: 30.11.2017 bis 31.03.2022
Der Fokus dieses Projektes ist die Verbesserung der Schmerzdiagnostik und des Monitorings von Schmerzzuständen. Durch die Nutzung von multimodalen Sensortechnologien und hocheffektiver Datenklassifikation kann eine reliable und valide automatisierte Schmerzerkennung ermöglicht werden. Um dieses Ziel zu erreichen, wird durch die Kombination neuer innovativer Methoden der Datenanalyse, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens auf Daten eines experimentellen Protokolls eine vielversprechende Strategie der objektiven Schmerzerkennung entwickelt. Um Merkmale extrahieren und selektieren zu können, werden die experimentellen Daten seriell mit komplexen Filtern und Dekompensationsmethoden vorverarbeitet. Die so gewonnenen Merkmale sind die Voraussetzung für eine robuste automatisierte Erkennung der Schmerzintensität in Realzeit.
Intentionale, antizipatorische, interaktive Systeme (IAIS)
Laufzeit: 01.01.2018 bis 31.12.2021
Intentionale, antizipatorische, interaktive Systeme (IAIS) stellen eine neue Klasse nutzerzentrierter Assistenzsysteme dar und sind ein Nukleus für die Entwicklung der Informationstechnik mit entsprechenden KMUs in Sachsen-Anhalt. IAIS nutzt aus Signaldaten abgeleitete Handlungs- und Systemintentionen sowie den affektiven Zustand des Nutzers. Mittels einer Antizipation des weiteren Handelns des Nutzers werden Lösungen interaktiv ausgehandelt. Die aktiven Rollen des Menschen und des Systems wechseln strategisch, wozu neuro- und verhaltensbiologische Modelle benötigt werden. Die im vorhandenen Systemlabor, auf Grundlage des SFB-TRR 62, applizierten Mensch-Maschine-Systeme haben dann das Ziel des Verständnisses der situierten Interaktion. Dies stärkt die regionale Wirtschaft bei der Integration von Assistenzsystemen für die Industrie 4.0 im demographischen Wandel wesentlich.
Human Behavior Analysis (HuBA)
Laufzeit: 01.10.2017 bis 30.06.2021
Das Projekt etabliert eine Nachwuchsforschungsgruppe zur Erforschung neuer und verbesserter Methoden der Informationsverarbeitung zum automatisierten Verstehen des menschlichen Verhaltens. Zum menschlichen Verhalten zählen wir hierbei alle äußerlich wahrnehmbaren Aktivitäten wie Körperhaltungen, Gesten und Mimiken, die bewusst oder unbewusst gezeigt werden. Anhand des Verhaltens soll auch auf eventuell zugrunde liegende Befindlichkeiten des Menschen geschlossen werden.
Human-Machine-Interaction Labs - Roboter Labor
Laufzeit: 01.09.2019 bis 30.09.2020
Ziel des Projektes "Robo-Labs" ist die nachhaltige Weiterführung der erarbeiteten Ergebnisse zur Mensch-Maschine-Interaktion in der NIT-Gruppe. Zu diesem Ziel trägt das Robo-Lab folgendermaßen bei:
- Die Erforschung und Umsetzung von Methoden zur Mensch-Maschine-Interaktion mittels künstlicher Intelligenz (KI) bedarf große Rechenkapazitäten und große Datenmengen. Mit Hilfe eines Deep-Learning Rechners soll genügend Rechenkapazität geschafft werden, um auch in Zukunft international Konkurrenzfähig zu bleiben.
- Um den gleichzeitig weiter steigenden Datenbedarf zu decken, soll eine Laborumgebung geschaffen werden, die eine multimodale Datenaufnahme in der Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) erlaubt. Dazu soll die im Labor vorhandene Sensorik erweitert werden und eine Umgebung zur Datenaufnahme für die natürliche Mensch-Roboter-Interaktion geschaffen werden.
- Ein mobiler Roboter und ein stationärer Roboter sollen unterschiedliche technische Fertigungsprozesse und assistierende Systeme nachbilden können und damit MRK-Situationen ermöglichen, die in Demonstratoren in laufenden 3Dsensation Projekten und darüber hinaus umgesetzt werden.
- Das Robo-Lab baut das Kompetenzprofil der NIT-Arbeitsgruppe weiter in Richtung Mensch-Roboter-Interaktion aus und schafft durch die zusätliche sensorische Ausstattung eine einmalige, international konkurenzfähige Laborumgebung für Forschung und Lehre.
- Lauftende und künftige Projekte können mit dem Robo-Lab unterstützt werden, da eine einmalige Umgebung für die Entwicklung von Demonstratoren sowie zur Datenaufnahme und Datenverarbeitung geschaffen wird. Das Robo-Lab ermöglicht Forschung auf Spitzenniveau und erlaubt weitere Forschungsbemühungen.
Ergonomics Assistance Systems for Contactless Human-Machine-Operation
Laufzeit: 01.01.2017 bis 31.03.2020
Ziel des Projekts ist das Erforschen und die Demonstration neuer Technologien und Entwurfsmethoden bzw. in den Arbeitskontext integrierten Bedienkonzepte für die Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) und Mensch-Maschine-Kooperation (MMK), mit deren Hilfe die Eingabe/Steuerung durch den Menschen, die Ausgabe der Informationen durch die Maschine und die Kollisionsvermeidung für kommerzielle Produkte und in den industriellen Produktionsumfeld realisiert werden kann. Damit sollen auch KMUs in den gesellschaftlichen und ökonomischen Bedarfsfeldern Gesundheit und Produktion befähigt werden, Interaktionskonzepte und informationsorientierte Visualisierungslösungen die ein sicheres, ergonomisches und applikationsorientiertes Arbeiten im Verbund von Mensch und Maschine erlauben, in einer gemeinsamen Wertschöpfungskette entwickeln und vermarkten zu können. Diese Konzepte werden in die nächsten Generationen von Geräteentwicklungen und Produktionsanlagen der Industriepartner einfließen. Im Vordergrund steht dabei eine hohe Integration der Robotik-Systeme durch schnelle Situationserfassung und -verarbeitung unter Einbeziehung von Multi-Sensordaten für Mehr-Nutzer-Szenarien.
Mimische und Gestische Expressionsanalyse zur Angstmessung
Laufzeit: 01.11.2017 bis 29.02.2020
Industrieroboter sind in heutigen Produktionsanlagen quasi allgegenwärtig - arbeiten aus Sicherheitsgründen in der Regel jedoch räumlich getrennt vom Menschen. Ein Hemmnis für eine enge Zusammenarbeit, in der beide ihre Vorteile ausspielen könnten (Mensch: Wahrnehmung, Urteilsvermögen, Improvisation; Roboter: Reproduzierbarkeit, Produktivität, Kraft), besteht in der Angst des Menschen vor dem Roboter: Auf Grund der potentiellen Verletzungsgefahr bei Kollision oder der Unkenntnis der technischen Zusammenhänge sperrt sich der Mensch innerlich gegen die Kollaboration, agiert unkonzentriert und neigt zu ruckartigen Reflexbewegungen. Das beeinträchtigt die Produktqualität und erhöht die Wahrscheinlichkeit gefährlicher Unfälle. Das Ziel dieses Projekts besteht daher darin, den Menschen im Produktionsumfeld sicher zu erkennen und Verfahren zur objektiven, individuellen und situativen Angstschätzung auf Basis sensorisch erfasster Gestik- und Mimikexpressionen zu entwickeln. Auf potentiell erkannte Ängste kann mittels geeigneter Interaktionsmaßnahmen situationsgerecht reagiert und somit ein Vertrauen zwischen Mensch und Maschine geschaffen werden, das die Basis für eine wirtschaftlich attraktive Mensch-Roboter-Kollaboration bildet.
Hyperspektrale Vitalparameterschätzung zur automatischen kontaktlosen Stresserkennung
Laufzeit: 01.01.2017 bis 30.09.2019
Das Projekt ist Teil des Verbundprojektes "HyperStress" des Graduierkollegs der Allianz "3d-Sensation". Stress gilt als größter Belastungsfaktor am Arbeitsplatz und erlangt seit Jahren großes Forschungsinteresse. Jedoch existieren keine Verfahren für eine hindernisfreie (Gefahrenbeurteilung) und störungsfreie (Limitierungen durch die Arbeitstätigkeit) Erfassung der für Stress ausschlagegebenden Vitalparameter. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Demonstrators, der eine kontaktlose Stressdetektion ermöglicht. Ein robustes genaues System mit ansprechender benutzerfreundlicher Visualisierung der Daten ist das Ziel des Projektes.
Kontaktfreie kamerabasierte Messung von Vitalparametern mit verbesserter Störsicherheit
Laufzeit: 01.07.2017 bis 30.06.2019
Die Erfassung von wichtigen Vitalparametern des Menschen, wie der Herzrate, Atmung, Herzratenvariabilität und Sauerstoffsättigung des Blutes, sind von großer Bedeutung für die Diagnostik und Überwachung des Gesundheitszustands. Im Projekt sollen neue Daten gewonnen werden, um die Genauigkeit der bisher entwickelten Verfahren zur Schätzung der Vitalparameter signifikant zu verbessern. Die verwendete Hauterkennung soll generalisiert werden und robustere Ergebnisse in Echtzeit liefern können. Zudem sollen aufgrund der neuen zusätzlichen Informationen (z.B.: 3D-Daten, Infrarotbilder), auch die Verfahren zur Merkmalsextraktion, -selektion und -reduzierung optimiert werden.
Optisches Messverfahren mit räumlich verteilten Licht-Projektionen zur hochaufgelösten und schnellen 3D-Oberflächenrekonstruktion
Laufzeit: 01.12.2017 bis 30.11.2018
Das Vorhaben zielt darauf ab, ein neues aktives 3D-Messverfahren zu entwickeln, das ohne einen auf Zentralprojektion basierenden digitalen Projektor auskommt. Dabei sollen durch hohe Lichtintensität kurze Integrationszeiten für die Gesamtmessung gewährleistet werden. Insbesondere wird eine prinzipielle Skalierbarkeit der Beleuchtungsstärke angestrebt, so dass auch größere Messflächen, wie sie in der industriellen Produktion häufig vorkommen, zeiteffizient vermessen werden können. Durch ein Multikamerasystem soll auch eine erhebliche Reduzierung von Abschattungen bei der Vermessung komplexer Teile erreicht werden, um Messungen aus unterschiedlichen Positionen zu vermeiden.
Optimierung der Reliabilität und Spezifität der automatisierten multimodalen Erkennung von Druck- und Hitzeschmerzintensität
Laufzeit: 01.09.2015 bis 31.05.2018
Derzeit gebräuchliche Methoden zur klinischen Schmerzmessung sind nur begrenzt reliabel und valide, sie sind zeitaufwendig und können nur bedingt bei Patienten mit eingeschränkten verbalen Fähigkeiten eingesetzt werden. Wenn eine valide Schmerzmessung nicht möglich ist, kann dies zu stressbedingtem kardiologischem Risiko, zu Über- oder Unterversorgung von Analgetika und zu einer suboptimalen Behandlung von akutem und chronischem Schmerz führen.
Der Fokus dieses Projektes ist daher die Verbesserung der Schmerzdiagnostik und des Monitorings von Schmerzzuständen. Durch die Nutzung von multimodalen Sensortechnologien und hocheffektiver Datenklassifikation kann eine reliable und valide automatisierte Schmerzerkennung ermöglicht werden. Um dieses Ziel zu erreichen, wird durch die Kombination neuer innovativer Methoden der Datenanalyse, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens auf Daten eines experimentellen Protokolls eine vielversprechende Strategie der objektiven Schmerzerkennung entwickelt. Biomedizinische, visuelle und Audiodaten werden unter experimentellen und kontrollierten Schmerzapplikationen bei gesunden Versuchspersonen gemessen. Um Merkmale extrahieren und selektieren zu können, werden die experimentellen Daten seriell mit komplexen Filtern und Dekompensationsmethoden vorverarbeitet. Die so gewonnenen Merkmale sind die Voraussetzung für eine robuste automatisierte Erkennung der Schmerzintensität in Realzeit.
Aktive Zeilenkamerasysteme zur schnellen und hochauflösenden 3D-Vermessung großer Oberflächen
Laufzeit: 01.12.2015 bis 01.03.2018
Im Rahmen des BMBF-Förderprogramms Zwanzig20-Partnerschaft für Innovation wird ein Verbundprojekt mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft durchgeführt. Ziel des BMBF Projektes ist es, technologische Grundlagen für Sensoren zur hochauflösenden und hochdynamischen 3D-Erfassung von Objekten und Oberflächen zu entwickeln. Im Teilprojekt der Otto-von-Guericke Universität stehen diesbezüglich große Oberflächen von Werkstücken aus der industriellen Produktion im Vordergrund. Grundidee ist es, durch die Entwicklung von Zeilenkamerasystemen mit geeigneter strukturierter Beleuchtung technologisch bedingte Beschränkungen von Matrixkamerasystemen insbesondere bei der Vermessung bewegter Oberflächen an Fließbändern oder bei Endlosmaterial zu überwinden.
Augmented-Reality-System zur Unterstützung von Materialprüfung und Qualitätskontrolle auf industriellen Anlagen - Datenfusion räumlich erfasster Messwerte in der AR-Anwendung
Laufzeit: 01.02.2016 bis 28.02.2018
Das Kooperationsprojekt bedient Bedürfnisse hinsichtlich manueller Prüftechniken zur Materialinspektion und Qualitätssicherung auf industriellen Anlagen. Ein wesentliches Ziel ist es, einen menschlichen Prüfer während der Inspektion durch ein Augmented-Reality-System zu unterstützen. Der Begriff Augmented Reality (AR) bezieht sich hier auf die computergestützte Erweiterung der menschlichen visuellen Realitätswahrnehmung durch das Einblenden zusätzlicher virtueller Informationen in das Sichtfeld des Inspekteurs z.B. über eine Datenbrille. Bei diesen zusätzlichen Informationen handelt es sich im Rahmen der Anwendung um Messergebnisse aus vorangegangenen Inspektionen sowie virtuelle Modelle der realen Prüfobjekte aus einer eigens zu entwickelnden Datenbank. Zusätzlich sollen aktuelle Messergebnisse mit räumlichen Bezug zur Oberfläche des Prüfobjektes eingeblendet werden. Als Bezugsquelle dient ein optisches Messsystem, welches mit dem jeweiligen Prüfgerät gekoppelt ist und die Daten in Echtzeit dem AR-System zur Darstellung zur Verfügung stellt.
Mechanismen nonverbaler Kommunikation: Mimische Emotionserkennung sowie Analyse der Kopf- und Körpergestik
Laufzeit: 01.01.2013 bis 31.12.2017
Benutzeradaptives Verhalten stellt eine grundlegende Eigenschaft von Companion-Technologien dar. Voraussetzung hierfür sind sensorische Fähigkeiten, die das System in die Lage versetzen, Rückschlüsse auf den Nutzerzustand (Disposition) und weitere situationsbedingte kommunikationsrelevante Parameter aus nonverbalen Signalen zu ziehen. Teilprojekt C3 leistet durch die visuelle Analyse der Gesichtsmimik sowie der Kopf- und Körperpostur/-gestik einen elementaren Beitrag, um eine möglichst reichhaltige systemseitige Repräsentation der Nutzerdisposition abzuleiten. Die zeitliche Analyse der Kopf- und Körpergestik ermöglicht es zudem, Aktionen und Intentionen eines Nutzers zu erkennen oder solche zu prädizieren. Die Modellierung kognitiver Architekturen basierend auf biologischen Prinzipien hilft, universelle Ansätze zur Informationsverarbeitung und der lernbasierten Adaptationsfähigkeit zu entwickeln.
Innovatives Konzept zur bildbasierten Kopfposeschätzung und Fahrerzustandserkennung
Laufzeit: 01.03.2014 bis 01.09.2017
Dieses Projekt beinhaltet die Entwicklung robuster Ansätze zur bildbasierten Fahreranalyse mit dem Ziel einer Erhöhung der Sicherheit und des Fahrkomforts. Es geht dabei sowohl um die Erkennung als auch die Simulation relevanter Parameter wie Kopfpose, Blickrichtung, Lidschlag und im weiteren Verlauf Mimik. Insbesondere sollen durch Verwendung aktiver sowie Multikameratechnologien sehr robuste Verfahren entwickelt werden, welche den Anforderungen des Einsatzes unter realen Bedingungen gerecht werden. Die bildbasierte computergrafikbasierte Simulation unter vordefinierten Parametern soll weiterhin die Validierung bereits vorhandener Technologien ermöglichen.
Kontaktfreie kamerabasierte Messung von Vitalparametern mit verbesserter Störsicherheit
Laufzeit: 01.07.2015 bis 01.07.2017
Herzrate, Atmung und Herzratenvariabilität sind wichtige Vitalparameter des Menschen. Momentan vertriebene Geräte zur Messung dieser Parameter verwenden ausschließlich kontaktbasierte Messmethoden. Diese sind mit einigen Nachteilen verbunden. Das Ziel des angestrebten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung einer 3D-bildbasierten, kontaktfreien Messmethode, die dem Nutzer maximale Bewegungsfreiheit und maximalen Komfort bietet, robust und schnell funktioniert und einfach zu verwenden ist.
Umgebungserkennung
Laufzeit: 01.01.2013 bis 30.12.2016
Ziele des Teilprojekts C1 sind die Umgebungserkennung und -modellierung sowie die intentionsbasierte Interpretation von Gesten potentieller Benutzer eines Companion-Systems. Zur Umgebungsmodellierung werden neue Methoden zum Multi-Objekttracking, zur Informationsfusion und zeitlichen Filterung erforscht und weiterentwickelt, basierend auf der Random Finite Sets Theorie und dem Joint Integrated Probabilistic Data Association Filter, die eine gleichzeitige Schätzung der Objektexistenz und des Objektzustandeserlauben. Die Erkennung von Nutzergesten erfolgt bildbasiert und stellt die Grundlage für eine intentionsbasierte Interpretation der Gesten- und Aktionssequenzen anhand von Intentionsreferenzmodellen dar. Diese stellen den direkten Bezug zwischen allen Intentionshypothesen auf Grundlage eines Applikationskontextes und dem fusionierten Merkmalsvektor aus Gestensequenzen her. Die Hypothese mit dem maximalen Evaluierungsmaß soll der Benutzerintention entsprechen.
Analyse des Verhaltens von Menschenmengen in Videosequenzen
Laufzeit: 01.10.2013 bis 01.10.2016
Die Analyse menschlicher Aktivitäten in überfüllten Szenen ist eine der schwierigsten Aufgaben im Bereich der Computer Vision. Das Verfolgen und Verstehen der Handlungen von Personen in dichten Szenen ist ein Problem, das aufgrund der Verdeckung zwischen Objekten noch nicht vollständig gelöst ist.
Das neue Interessengebiet der Computer Vision ist die Analyse und Modellierung des Verhaltens von Menschenmengen. Grob gesagt gibt es zwei Ebenen der Analyse von Menschenmengen: 1) die individuelle Ebene und 2) die globale Ebene. Auf der individuellen Ebene besteht das Ziel darin, das Verhalten jedes sich bewegenden Objekts in der Menschenmenge zu extrahieren und zu verstehen. Auf der globalen Ebene besteht das Ziel darin, das Verhalten der Gruppe als Ganzes zu modellieren. In beiden Fällen kann man das Verhalten verstehen und Anomalien erkennen, indem man die Bewegungsmerkmale analysiert und das so genannte "normale Verhalten" charakterisiert. Im Gegensatz dazu bezieht sich die Erkennung von "anomalem" oder "abnormalem Verhalten" auf das Auffinden von Aktivitäten, die nicht dem "normalen Verhalten" entsprechen oder in die entsprechende Klasse fallen.
In diesem Projekt werden wir uns auf die Modellierung von Lösungen für Menschenmengen ohne Verfolgung konzentrieren. Nach der Modellierung des Verhaltens von Menschenmengen werden wir in der Lage sein, Anomalien auf hohem Niveau zu erkennen, wie z. B. Verkehrsstaus, Amokläufe usw.
Dieser Text wurde mit DeepL übersetzt
Hochaufgelöste Oberflächenforminspektion großflächiger industrieller Oberflächen
Laufzeit: 01.11.2014 bis 30.04.2016
Hochwertige Oberflächen sind eine Herausforderung insbesondere bei hochpreisigen Gütern wie z.B. Karosserie-Außenhautteilen für die Automobilindustrie. Systeme für die Oberflächenforminspektion sind in der Lage, kleinste Deformationen zu erkennen. Diese Systeme sind allerdings auf kleine Messbereiche beschränkt.Verfahren zur Verrechnung mehrerer Teilbereiche sind z.B. aus der Geometrievermessung bekannt. Die so zusammengeführten großflächigen Bereiche genügen jedoch nicht den Anforderungen an Genauigkeit und Auflösung, die für eine Oberflächenforminspektion notwendig sind.Ziel des Projektes ist es daher, ein Messsystem zu entwickeln, das die Oberflächenforminspektion auf großflächigen industriellen Oberflächen ermöglicht.
Nicht-intrusive intentions-adaptive Interaktionen in HCI-Umgebung
Laufzeit: 01.10.2012 bis 30.03.2016
Der Fokus des PhD-Projektes liegt auf der Entwicklung eines nicht-intrusiven bildbasierten Systems zur intentionsbasierten Interpretation von Benutzeraktionen auf der Grundlage von Multi-Modalitäten (z.B. Audio-, Mimik- und Aktionsanalyse), dessen Grundidee unabhängig von der Anwendung möglichst allgemein gültig sein soll.
Da die Interpretation von längeren Benutzeraktionen aufgrund von Benutzerfehlern, ungewöhnlicher Artikulation oder ungewöhnlichen Rahmenbedingungen immer komplexer wird, liegen die Forschungsschwerpunkte in diesem PhD-Projekt einerseits in der nicht-intrusiven Erfassung von Aktionen inklusive der Interpretation, andererseits in der geeigneten Repräsentation des Diskurskontextes und der Implementierung einer Bewertungsstrategie zum bestehenden emotionalen und intentionalen Zustand des Benutzers im Mehrpersonenszenario.
3D-Gesteninteraktion und Fusion von 3D-Bildern (GestFus)
Laufzeit: 01.11.2014 bis 01.03.2016
In der Allianz 3Dsensation arbeiten Partner aus verschiedenen wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Bereichen mit unterschiedlichen Kompetenzen zusammen. Diese führen Form von Konsortien FuE-Projekte durch.Ziel in diesem Basisprojekt ist die Erarbeitung von Grundlagen für zwei Themenbereiche, die sich im Strategieprojekt zu 3Dsensation als besonders relevant und mit hohem Synergiepotential ausgestattet herausgestellt haben:
a) die 3D-Gesteninteraktion und
b) die Fusion von 3D-Bildern unterschiedlicher Quellen (inkl. Augmented Reality).
Im Institut für Informations- und Kommunikationstechnik der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg werden die wissenschaftlichen Grundlagen und Forschungsergebnisse im Bereich 3D-Gestenineraktion bearbeitet. Diese Themen sollen nicht nur aufgearbeitet und auf die Themen von 3Dsensation fokussiert, sondern zusätzlich so aufbereitet werden, dass sie auch von den Partner späterer FuE-Projekte verstanden und umgesetzt werden können, die sich mit diesen Themen bisher nicht oder nur wenig beschäftigt haben.
Ein weiteres Ziel des Vorhabens ist die Erarbeitung und Definition eines Sets von Basisgesten . Dies ist eine Sammlung von Gesten z.B. zum Nehmen , Geben , in Räumen Navigieren , Bestätigen , Not-Aus" usw., die in verschiedenen Anwendungsfeldern möglichst universell eingesetzt werden können.
Ein wesentlicher Aspekt wird auch in Hand- und Körperbewegungen gesehen, die im Sinne der Vorausschau das Erkennen potentieller Gefahrensituationen bei der sicheren Mensch-Maschine-Kooperation gestatten.
Für die wichtigsten Gesten soll ein Demonstrator entwickelt werden, der die Gesteninteraktion als Proof-of-Concept validiert und veranschaulicht.Auch für die mimische Interaktion soll ähnlich wie in Bezug auf die Gesten-Interaktion verfahren werden.
3D-Sensorprinzipien
Laufzeit: 01.11.2014 bis 01.03.2016
Im Rahmen des BMBF-Förderprogramm Zwanzig20 Partnerschaft für Innovation wird für die Allianz "3DSensation" eine Studie zur branchenübergreifenden Anwendbarkeit von 3D-Sensorprinzipien durchgeführt. Gesamtziel dieses Basisprojektes ist die Identifikation von technologie- und bedarfsfeldübergreifendem F&E Bedarf auf dem Gebiet der 3D-Sensorik, um die vollständige 3D-Erfassung und 3D-Interaktion durch Maschinen zu verbessern. Dazu ist eine rigorose wissenschaftliche Analyse und Bewertung unterschiedlichster vorhandener 3D-Sensortechnologien erforderlich bei Einbeziehung möglichst vieler Partner mit unterschiedlichsten Kompetenzen. Aufbauend auf dieser Grundlage gilt es, das Potential möglicher 3D-Sensorinnovationen zu analysieren.
Im Teilprojekt der Otto-von-Guericke Universität sollen insbesondere Verfahren präzisen und schnellen 3D-Oberflächenvermessung untersucht werden. Im Fokus stehen photogrammetrische Messverfahren die mit aktiver und passiver Beleuchtung arbeiten.
Mobile Object Tracking Using Metaheuristics
Laufzeit: 01.10.2013 bis 01.01.2016
This research project is a fund supporting a collaboration between the University Mohammed 5, Morocco and the Otto-Von-Guericke University, Germany. This cooperation is under the framework of a sandwich program, and the topic of the financed research is "Mobile object tracking using metaheuristics". After having successfully integrated the cuckoo search optimization algorithm, which is a recent and highly discussed metaheuristic, combined with the Kalman filter into the task of tracking a single object in a video sequence, we are now aiming for the integration of the modified cuckoo search algorithm in the tracking of multiple moving objects. This should lead to a robust tracker providing accurate real-time performances. The main aim of this research cooperation project is, on the one hand to build a connexion between the Moroccan and the German university, and on the other hand to develop the quality of Moroccan researches and connect the Moroccan research community with the international industry.
Trackingbasierte 3D-Rekonstruktion laminarer Risse und Rissbrücken durch Auswertung von Ultraschallsignalen
Laufzeit: 01.07.2014 bis 01.01.2016
Wasserstoffinduzierte Rissbildung bei Behältern zur Medienspeicherung stellt für den Betrieb von Raffinerien und chemischen Anlagen einen erheblichen Risikofaktor dar. Die derzeit verfügbaren Prüfmethoden bei regelmäßig durchzuführenden Revisionen basieren im Wesentlichen auf einzelnen Ultraschallmessungen und einer subjektiven Schätzung zur Flächenausdehnung detektierter Risse. In der Praxis werden dadurch die Behälter oft früher ausgetauscht als zwingend notwendig wäre. Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer neuen Technologie, die eine dreidimensionale Rekonstruktion wasserstoffinduzierter Rissbildung ermöglicht. Durch das Aussenden breitbandiger longitudinaler und transversaler Ultraschallwellen, kann durch Triangulation auf die exakte geometrische Position eines Risses im Material geschlossen werden. Die neue Technologie soll mit einer entsprechenden Softwarelösung detektierte Risse im Material auch dreidimensional darstellen können, was durch Vergleiche mit früheren Messungen sogar Aussagen über das Risswachstum zulässt und damit insgesamt zu einer objektiveren sowie genaueren Bewertung des Risikofaktors im Raffineriebetrieb führt.
Automatische Erkennung arabischer Handschrift
Laufzeit: 01.01.2011 bis 31.12.2015
In dieser Arbeit werden Methoden zur automatischen, segmentierungsbasierten Erkennung arabischer Handschrift untersucht und weiterentwickelt. Da sich bisher noch kein zuverlässiger Segmentierungsalgorithmus für arabische Handschrift durchgesetzt hat, werden verschiedene Segmentierungsvarianten nacheinander abgearbeitet, um anschließend die plausibelste Variante zu wählen. Zusätzlich wird für jede Segmentierungsvariante das erkannte Wort mit einem Lexikon verglichen, was ebenfalls Rückschlüsse auf die Korrektheit der Segmentierung ermöglicht und es erlaubt einige Erkennungsfehler zu korrigieren. Es werden hierzu mögliche Vorgehensweisen für die explizite Segmentierung, Merkmalsextraktion und Klassifizierung verglichen und implementiert. Auch die gängigen Klassifikatoren werden auf ihre Eignung untersucht und neuronale Netze zur Bestimmung der Gewichte der einzelnen Merkmale implementiert. Dies kann auch durch genetische Algorithmen trainiert werden.
3Dsensation Strategiephase
Laufzeit: 01.01.2014 bis 30.06.2015
Im Rahmen der der Strategiephase im BMBF-Förderprogramm "Zwanzig20 - Partnerschaft für Innovation" werden Arbeiten zur "Forschung - 3D-Informationsverarbeitung" und zur "Bildung" durchgeführt. Dies umfasst die Ausarbeitung der Strategie und Analyse der notwendigen Technologien zur präzisen dreidimensionalen Repräsentation statischer und dynamischer Objekte, um entsprechend der Erfordernisse aus den Bedarfsfeldern derartige Technologien zu entwickeln. Dies mündet in der Ausarbeitung einer Roadmap für die zu erarbeitende 3DInformationsverarbeitung mit den Schwerpunkten Gesichts- und Köperpose sowie auch adaptive Modellierung des menschlichen Körpers.
Der weitere Schwerpunkt beinhaltet die Konzipierung z.B. eines transdisziplinären Masterstudiengangs und eines Graduiertenforschungskollegs sowie der Weiterentwicklung von Ausbildungsprogrammen im Bereich der beruflichen Bildung. Der Masterstudiengang wird Themen der Mensch-Maschine-Interaktion z.B. "Ambient Intelligence" oder "Interaktive Assistenzsysteme" zum Inhalt haben.
Bildbasierte Emotionserkennung und -quantifizierung auf der Grundlage der Datenfusion
Laufzeit: 01.05.2012 bis 01.05.2015
Analog zur Mensch-Mensch-Kommunikation wird die Mensch-Maschine-Interaktion als Interaktion zweier Agenten betrachtet, die kooperativ ein Problem lösen, Wünsche und Ziele ihres Gegenübers erkennen, sich an sie anpassen sowie sich des Diskurskontextes und seiner Regeln bewusst sind. Der Versuch diese Aspekte von Interaktionen explizit zu erfassen und zu modulieren, sind die Aufgaben einer adaptiven Benutzungsschnittstelle. Dabei wird die Schnittstelle durch Wissen über den momentanen Status, das Ziel und den emotionalen Zustand des individuellen Benutzers dynamisch angepasst. Hierzu reicht die typische Verarbeitungskette von der Merkmalsfindung und -extraktion bis zur Emotionsklassifikation und -quantifizierung. Die Kombination von Bilddaten mit Sprachdaten zur Segmentierungserfassung zwecks Mimikerkennung im Mehrpersonenszenario ist hierbei ein viel versprechender neuartiger Ansatz, der nicht nur eine robuste Klassifikation von unterschiedlichsten Arten von statischen und dynamischen Gesichtsausdrücken, sondern auch die Echtzeit-Adaption der Benutzungsschnittstelle an die aktuellen Benutzeraktionen erlaubt.
Radar-Tracking und Klassifizierung für Verbesserung der Sicherheit im Straßenverkehr
Laufzeit: 01.08.2011 bis 01.01.2015
Die Zielsetzung diese Projektes ist die Entwicklung eines innovativen Sicherheitssystems zur Verbesserung des Schutzes von den so genannten ungeschützen Verkehrsteilnehmern (Fußgänger, Radfahrer). Erreicht werden soll dies in erster Linie über den Einsatz eines neu entworfenen 24 GHz Radarsensors, der neue Maßstäbe in puncto- Situationsanalyse aufbietet und gleichzeitig die bisherigen Fahrerassistenzfunktionen abdeckt. Das System wird für Untersuchungs- und Testzwecke auf zwei Versuchsträgern integriert. Diese besitzen zusätzlich Aktoren zur automatischen Kontrolle der Fahrzeugdynamik, um entsprechende Manöver zur Unfallvermeidung auszuführen (z.B. automatisches Bremsen und Ausweichen). Bevor die ersten Tests stattfinden können, erfolgt jedoch eine gezielte Unfallanalyse und die Erarbeitung adäquater Algorithmen zur Umgebungs- und Fußgängererkennung. In Betracht gezogen wird ebenfalls die Erweiterung des System mit anderer Sensorik (Kamera, LIDAR), um mittels Verfahren der Datenfusion die Ergebnisse zu verbessern bzw. zu überprüfen.
Companion-Technologie in automotiven Anwendungsszenarien zur Werkerassistenz mittels mobiler Augmented Reality
Laufzeit: 01.05.2012 bis 31.12.2014
In diesem interdisziplinären Verbundprojekt zwischen Informationstechnik (IESK), Allgemeiner Psychologie (Uulm) und Anwender (VW und IFF) besteht das Ziel in der Entwicklung und Erprobung von Verfahren zur möglichst natürlichen Interaktion mit Hilfe nicht-intrusiver Handgesten und der damit verbundenen Interaktionserkennung. Die Gestenerfassung erfolgt unter Einbeziehung des Körper- und Umgebungskontextes, ihre Klassifikation durch Fusion von statischen und dynamischen Gesten, die Erkennung von Gestiksequenzen mittels bildbasierter Verfahren. Dafür soll ein robustes prototypisches Sys-tem auf Grundlage der erzielten Ergebnisse im Rahmen des Teilprojektes C1 des SFB/TR 62 im Kontext der geplanten Anwendungsdomänen entwickelt, modifiziert und validiert werden. Die Auswahl der Gesten, Geräte und weiterer Implementationsentscheidungen basiert u.a. auf psychologischen Erkenntnissen und wird mittels experimenteller Untersuchungen abgesichert; die Erprobung findet über Nutzerstudien statt. Das Anwendungsszenario wird zunächst prototypisch als Demonstrator am Fraunhofer IFF aufgebaut, damit notwendige Detailentscheidungen zur Im-plementierung auf Basis einer quasi-realistischen Arbeitsumgebung getroffen werden können.
Weiterentwicklung und systematische Validierung eines Systems zur automatisierten Schmerzerkennung auf der Grundlage von mimischen und psychobiologischen Parametern
Laufzeit: 01.07.2011 bis 30.11.2014
Die objektive Erfassung subjektiv multidimensional erlebter Schmerzen ist ein bislang unzureichend gelöstes Problem. Insbesondere in der klinischen Schmerzmessung sind verbale Verfahren (Schmerzskalen, Fragebögen) und visuelle Analogskalen üblich, die allerdings bei mental beeinträchtigten Personen wenig reliabel und valide sind. Expressive Schmerzäußerungen und/oder psychobiolgische Parameter können eine Lösung bieten. Es existieren solche Kodierungssysteme, die jedoch mit einem sehr hohen Aufwand verbunden sind oder nicht ausreichend testtheoretisch evaluiert wurden. Aufbauend auf den bisherigen Erfahrungen soll ein System zur automatischen Schmerzerkennung aus visuellen und biomedizinischen Daten weiterentwickelt, die testtheoretische Qualität ermittelt und seine Leistungsfähigkeit optimiert werden. Hierfür werden Probanden unter kontrollierten Bedingungen schmerzhaften Reizen ausgesetzt und mimische und psychobiologische Parameter zur Messung eingesetzt. Zur Gewinnung der Mimikparameter sollen verschiedene Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung zur Gesichtsanalyse angewendet und weiterentwickelt werden. Auf Basis der statischen und dynamischen Gesichtsmerkmale aus zeitlichen Bildfolgen sowie psychobiologischen Daten sollen schmerzrelevante Merkmale identifiziert und ein automatisches System entwickelt werden, mit dem Schmerzen qualitativ und quantitativ gemessen werden können.
Automatisierte Tankdachprüfung
Laufzeit: 01.10.2012 bis 01.04.2014
Hauptziel des geplanten Vorhabens ist es, ein neues autonom arbeitendes Messsystem zu entwickeln, um Tankdächer auf Raffinerien oder chemischen Anlagen mit dem Anspruch einer 100% Kontrolle auf Korrosionsabtrag zu prüfen.
Wesentlich ist die Entwicklung einer Technologie, die den Einsatz eines speziellen Roboters für eine flächendeckende Tankdachdankprüfung mit Korrosionsabtragsmessung ermöglicht. Der Roboter soll sich autonom auf dem Tankdach bewegen können und damit einen menschlichen Prüfer zur Verringerung des vorhandenen Gefahrenpotentials ersetzen. Der Roboter wird dazu mit verschiedenen Sensoren ausgestattet. Ein Ultraschallmesssystem wird an der aktuellen Position jeweils die Wanddicke des Daches messen. Ein optisches System und auf dem Dach platzierte Landmarken sollen dem Roboter ermöglichen, seine Position selbst zu bestimmen, wobei er während des Abfahrens eine virtuelle Karte mit den Wanddicken generiert. Zusätzliche Sensoren können wie bei modernen PKWs für eine Kollisionserkennung verwendet werden.
Umgebungserkennung /Environment Perception
Laufzeit: 01.01.2009 bis 31.12.2012
Teilprojektziele sind die Umgebungserkennung, dynamische Umgebungsmodellierung und Basisklassifikation von Gesten potentieller Nutzer des Companion-Systems. Zur Umgebungserfassung werden Methoden zur Multi-Sensorfusion, Informationsfusion und zeitlichen Filterung basierend auf der Finite Sets Theorie erforscht und weiterentwickelt, die eine gleichzeitige Schätzung der Objektexistenz und des Objektzustandes erlauben. Die nicht-intrusive Erkennung von Nutzergesten erfolgt bildbasiert unter Nutzung von Hidden-Markov-Modellen.
Intentionsbasierte Interpretation von Gestensequenzen
Laufzeit: 01.07.2009 bis 31.12.2011
Die automatische Erkennung der Gestik des Nutzers hat in der Mensch-Computer-Interaktion bei der Realisierung von Interaktionsaufgaben einen wachsenden Stellenwert. Zusammen mit einem adaptiven Plan und den aktuellen Aktionen des Benutzers, kann eine Bestimmung der Intentionen des Benutzers bezüglich seiner weiteren Bedienschritte/Interaktion ermöglicht werden.
Im Rahmen dieses Forschungsprojektes werden die Kopfregion, Gesichtsregion, Hände und Arme des Nutzers stereophotogrammetrisch erfasst, um daraus mittels bildbasierter Verfahren Bewegungen, Gestiken und Kopfhaltungen zu erkennen. Vorteil dabei ist, dass der Anwender nicht mit umständlichen Eingabegeräten hantieren muss, sondern durch die Bewegung seines Körpers intuitiv mit der Maschine interagiert. Verstärkt sollen dabei zweihändige Gesten untersucht und die damit verbundenen gestenbasierten Interaktionstechniken erweitert werden. Zur Erzeugung dieser Interaktionstechniken kann hier auf einfache dynamische und statische Gesten für die Interaktionsaufgaben in Verbindung mit einem adaptiven Plan zurückgegriffen werden. Als Erprobungsdomäne können u.a. Szenarien aus dem Bereich der Gebärdensprache oder von Stadtbesichtigungen dienen.
Pilotstudie zur Entwicklung eines Systems zur automatisierten Schmerzerkennung in der postoperativen Phase
Laufzeit: 01.01.2008 bis 31.12.2008
Aufgabe des Projektes ist es, die kameragestützte automatische Analyse von schmerzbedingten Veränderungen des Antlitzes auf ihre Praktikabilität zu untersuchen. Schmerz ist ein regelmäßig im postoperativen Verlauf auftretendes Ereignis, dass durch personalaufwendige Untersuchungsmethoden oft unzureichend oder verspätet erkannt wird und eine ausgeprägte faciale Reflektion aufweist. Dafür bietet die Bildverarbeitung leistungsfähige Algorithmen zur Gesichtserfassung, Merkmalsextrahierung wie auch Mimikanalyse. Im Projekt sollen diese Algorithmen in einem ersten Schritt an Probanden untersucht und in Hinsicht auf Erkennung und Quantifizierung von Schmerzen weiterentwickelt werden. Es erfolgt die Bildaufnahme und Mustererkennung vorerst in farbigen Raum-Zeit-Bildern vom menschlichen Gesicht unter Schmerzen. Dabei werden die Probanden einem definierten Schmerzreiz ausgesetzt und die Schmerzintensität mit klinischen Methoden gemessen. Es werden geeignete Gesichtsmerkmale zur Bewertung der individuellen Schmerzintensität durch die Einbeziehung von Medizinern und beim Training des Systems parallel erfasste biomedizinische Daten festgelegt. Basierend auf der Merkmalsauswahl erfolgt die Klassifikation auf der Grundlage der Merkmalsänderungen, die durch Muskelaktivität hervorgerufen werden.
2025
Efficient and robust face recognition in the wild
Khalifa, Aly Ahmed Aly; Hamadi, al- Ayoub; Wendemuth, Andreas
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 2025, 1 Online-Ressource (X, 143 Seiten, 15,72 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 123-143]
2024
NITEC - versatile hand-annotated eye contact dataset for ego-vision interaction
Hempel, Thorsten; Jung, Magnus; Abdelrahman, Ahmed A.; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2024 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision / IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision , 2024 - Piscataway, NJ : IEEE ; Souvenir, Richard, S. 4425-4434 [Konferenz: IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV, Waikoloa, HI, USA, 03-08 January 2024]
An intelligent approach for continuous pain intensity prediction
Al-Radhi, Hassan; Fiedler, Marc-André; Al-Hamadi, Ayoub; Dinges, Laslo
In: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging ISBI 2024 , 2024 - [Piscataway, NJ] : IEEE, insges. 5 S. [Symposium: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI, Athens, Greece, 27-30 May 2024]
LSTM-based heart rate estimation from facial video images
Fiedler, Marc-André; Dinges, Laslo; Rapczyński, Michał; Al-Hamadi, Ayoub
In: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging ISBI 2024 , 2024 - [Piscataway, NJ] : IEEE, insges. 5 S. [Symposium: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI, Athens, Greece, 27-30 May 2024]
Fine-grained gaze estimation based on the combination of regression and classification losses
Abdelrahman, Ahmed A.; Hempel, Thorsten; Khalifa, Aly; Al-Hamadi, Ayoub
In: Applied intelligence - Dordrecht [u.a.] : Springer Science + Business Media B.V, Bd. 54 (2024), S. 10982-10994
Toward robust and unconstrained full range of rotation head pose estimation
Hempel, Thorsten; Abdelrahman, Ahmed A.; Al-Hamadi, Ayoub
In: IEEE transactions on image processing / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE, Bd. 33 (2024), S. 2377-2387, insges. 11 S.
Exploring facial cues - automated deception detection using artificial intelligence
Dinges, Laslo; Fiedler, Marc-André; Hamadi, Ayoub al-; Hempel, Thorsten; Abdelrahman, Ahmed; Weimann, Joachim; Bershadskyy, Dmitri; Steiner, Johann
In: Neural computing & applications - London : Springer, Bd. 36 (2024), Heft 24, S. 14857-14883
Hybrid sparrow search-exponential distribution optimization with differential evolution for parameter prediction of solar photovoltaic models
Abd El-Mageed, Amr A.; Al-Hamadi, Ayoub; Bakheet, Samy; Abd El-Rahiem, Asmaa
In: Algorithms - Basel : MDPI, Bd. 17 (2024), Heft 1, Artikel 26, insges. 34 S.
Fine-grained gaze estimation based on the combination of regression and classification losses
Abdelrahman, Ahmed A.; Hempel, Thorsten; Khalifa, Aly; Al-Hamadi, Ayoub
In: Applied Intelligence, Springer Science and Business Media LLC, Bd. 54, Heft 21, S. 10982-10994
Towards efficient and robust face recognition through attention-integrated multi-level CNN
Khalifa, Aly; Abdelrahman, Ahmed A.; Hempel, Thorsten; Al-Hamadi, Ayoub
In: Multimedia Tools and Applications, Springer Science and Business Media LLC
A review of visual SLAM for robotics - evolution, properties, and future applications
Al-Tawil, Basheer; Hempel, Thorsten; Abdelrahman, Ahmed; Al-Hamadi, Ayoub
In: Frontiers in robotics and AI - Lausanne : [Verlag nicht ermittelbar], Bd. 11 (2024), insges. 18 S.
Towards efficient and robust face recognition through attention-integrated multi-level CNN
Khalifa, Aly; Abdelrahman, Ahmed A.; Hempel, Thorsten; Al-Hamadi, Ayoub
In: Multimedia tools and applications - Dordrecht [u.a.] : Springer Science + Business Media B.V . - 2024, insges. 23 S. [Online first]
2023
Uncovering lies - deception detection in a rolling-dice experiment
Dinges, Laslo; Fiedler, Marc-André; Al-Hamadi, Ayoub; Abdelrahman, Ahmed A.; Weimann, Joachim; Bershadskyy, Dmitri
In: Image Analysis and Processing – ICIAP 2023 , 1st ed. 2023. - Cham : Springer Nature Switzerland ; Foresti, Gian Luca, S. 293-303 - ( Lecture notes in computer science; volume 14233)
Digital technology and mental health during the COVID-19 pandemic - a narrative review with a focus on depression, anxiety, stress, and trauma
Guest, Paul C.; Vasilevska, Veronika; Hamadi, Ayoub; Eder, Julia; Falkai, Peter; Steiner, Johann
In: Frontiers in psychiatry - Lausanne : Frontiers Research Foundation, Bd. 14 (2023), Artikel 1227426, insges. 13 S.
Hybrid bag-of-visual-words and FeatureWiz selection for content-based visual information retrieval
Bakheet, Samy; Al-Hamadi, Ayoub; Soliman, Emadeldeen; Heshmat, Mohamed
In: Sensors - Basel : MDPI, Bd. 23 (2023), Heft 3, Artikel 1653, insges. 24 S.
Classification networks for continuous automatic pain intensity monitoring in video using facial expression on the X-ITE Pain Database
Othman, Ehsan; Werner, Philipp; Saxen, Frerk; Al-Hamadi, Ayoub; Gruss, Sascha; Walter, Steffen
In: Journal of visual communication and image representation - Orlando, Fla. : Academic Press, Bd. 91 (2023), Artikel 103743
An automatic and multi-modal system for continuous pain intensity monitoring based on analyzing data from five sensor modalities
Othman, Ehsan; Hamadi, Ayoub; Wendemuth, Andreas
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechik 2023, 1 Online-Ressource (xxi, 155 Seiten, 7,42 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 137-155]
Kamerabasierte Messung von Vitalparametern mit verbesserter Störsicherheit
Rapczyński, Michał; Hamadi, Ayoub
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 2023, 1 Online-Ressource (xxiv, 174 Seiten, 14,06 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 159-173]
Automated deception detection from videos - using end-to-end learning based high-level features and classivication approaches
Dinges, Laslo; Al-Hamadi, Ayoub; Hempel, Thorsten; Abdelrahman, Ahmed; Weimann, Joachim; Bershadskyy, Dmitri
In: De.arxiv.org - [Erscheinungsort nicht ermittelbar] : Arxiv.org . - 2023, Artikel 2307.06625, insges. 29 S.
Experimental economics for machine learning - a methodological contribution
Bershadskyy, Dmitri; Dinges, Laslo; Fiedler, Marc-André; Hamadi, Ayoub; Ostermaier, Nina; Weimann, Joachim
In: Magdeburg: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg: Fakultät für Wirtschaftswissenschaft, 2023, 1 Online-Ressource (27 Seiten, 0,68 MB) - (Working paper series; Otto von Guericke Universität Magdeburg, Faculty of Economics and Management; 2023, no. 08)
2022
A fingerprint-based verification framework using Harris and SURF feature detection algorithms
Bakheet, Samy; Al-Hamadi, Ayoub; Youssef, Rehab
In: Applied Sciences - Basel: MDPI, Bd. 12 (2022), 1, insges. 16 S.
Robot System Assistant (RoSA) - towards intuitive multi-modal and multi-device human-robot interaction
Strazdas, Dominykas; Hintz, Jan; Khalifa, Aly; Abdelrahman, Ahmed A.; Hempel, Thorsten; Hamadi, Ayoub
In: Sensors - Basel: MDPI, Bd. 22 (2022), Heft 3, Artikel 923, insges. 24 S.
Fast and precise binary instance segmentation of 2D objects for automotive applications
Ganganna Ravindra, Darshan; Dinges, Laslo; Al-Hamadi, Ayoub; Baranau, Vasili
In: Journal of WSCG - Plzen, Bd. 30 (2022), 1-2, S. 302-305
Automatisierte bild- und videobasierte Mimikanalyse für die Messung von Schmerzen und Facial Action Units
Werner, Philipp; Hamadi, Ayoub; Tönnies, Klaus
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 2022, 1 Online-Ressource (xvi, 179 Seiten, 10,89 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 159-178][Literaturverzeichnis: Seite 159-178]
2021
Facial video-based respiratory rate recognition interpolating pulsatile PPG rise and fall times
Fiedler, Marc-André; Rapzyński, Michał; Hamadi, Ayoub
In: IEEE Xplore digital library / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2021, S. 545-549
Semantic-aware environment perception for mobile human-robot interaction
Hempel, Thorsten; Fiedler, Marc-André; Khalifa, Aly; Al-Hamadi, Ayoub; Dinges, Laslo
In: IEEE Xplore digital library / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2021, S. 200-203
Using facial action recognition to evaluate user perception in aggravated HRC scenarios
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Hempel, Thorsten; Al Aghbari, Zaher
In: IEEE Xplore digital library / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2021, S. 195-199
Robot System Assistant (RoSA) - concept for an intuitive multi-modal and multi-device interaction system
Strazdas, Dominykas; Hintz, Jan; Khalifa, Aly; Al-Hamadi, Ayoub
In: Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE ; Nürnberger, Andreas, insges. 4 S.
Simultaneous prediction of valence/arousal and emotion categories and its application in an HRC scenario
Handrich, Sebastian; Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Werner, Philipp; Saxen, Frerk; Aghbari, Zaher
In: Journal of ambient intelligence and humanized computing - Berlin : Springer, Bd. 12 (2021), Heft 1, S. 57-73
Automatic vs. human recognition of pain intensity from facial expression on the X-ITE pain database
Othman, Ehsan; Werner, Philipp; Saxen, Frerk; Hamadi, Ayoub; Gruss, Sascha; Walter, Steffen
In: Sensors - Basel : MDPI, Bd. 21 (2021), Heft 9, Artikel 3273, insges. 19 S.
Robust hand gesture recognition using multiple shape-oriented visual cues
Bakheet, Samy; Hamadi, Ayoub
In: EURASIP journal on image and video processing / European Association for Speech, Signal and Image Processing - New York, NY : Hindawi Publishing Corp., Bd. 2021 (2021), Artikel 26, insges. 18 S.
Robo-HUD - interaction concept for contactless operation of industrial cobotic systems
Strazdas, Dominykas; Hintz, Jan; Hamadi, Ayoub
In: Applied Sciences - Basel : MDPI, Bd. 11 (2021), Heft 12, Artikel 5366, insges. 12 S.
A framework for instantaneous driver drowsiness detection based on improved HOG features and Naive Bayesian classification
Bakheet, Samy; Hamadi, Ayoub
In: Brain Sciences - Basel : MDPI AG, Bd. 11 (2021), Heft 2, Artikel 240
SFPD - simultaneous face and person detection in real-time for human-robot interaction
Fiedler, Marc-André; Werner, Philipp; Khalifa, Aly; Hamadi, Ayoub
In: Sensors - Basel : MDPI, Bd. 21 (2021), Heft 17, Artikel 5918, insges. 17 S.
2020
Deep facial expression recognition with occlusion regularization
Pandya, Nikul; Werner, Philipp; Hamadi, Ayoub
In: Advances in visual computing: 15th International Symposium on Visual Computing, ISVC 2020, San Diego, CA, USA, October 5-7, 2020 : proceedings / George Bebis [und 8 andere] (eds.): 15th International Symposium on Visual Computing, ISVC 2020, San Diego, CA, USA, October 5-7, 2020 : proceedings/ ISVC - Cham: Springer . - 2020, insges. 11 S.
Facial cction unit recognition in the wild with multi-task CNN self-Ttaining for the EmotioNet Challenge,
Werner, Philipp; Saxen, Frerk; Hamadi, Ayoub
In: IEEE Xplore digital library / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2020, S. 1649-1652
SLAM-based multistate tracking system for mobile human-robot interaktion
Hempel, Thorsten; Al-Hamadi, Ayoub
In: Image analysis and recognition ; Part 1/ ICIAR - Cham: Springer; Campilho, Aurélio Part 1 . - 2020, S. 368-376
Simultaneous prediction of valence/arousal and emotions on AffectNet, Aff-Wild and AFEW-VA
Handrich, Sebastian; Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Werner, Philipp; Al Aghbari, Zaher
In: Procedia computer science - Amsterdam [u.a.]: Elsevier, Bd. 170 (2020), S. 634-641
Von der Fremdbeurteilung des Schmerzes zur automatisierten multimodalen Messung der Schmerzintensität - narrativer Review zum Stand der Forschung und zur klinischen Perspektive
Frisch, Stephan; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Traue, Harald C.; Gruss, Sascha; Walter, Steffen
In: Der Schmerz: Organ der Deutschen Gesellschaft zum Studium des Schmerzes, der Österreichischen Schmerzgesellschaft und der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Schmerztherapie - Berlin: Springer, Bd. 34 (2020), 5, S. 376-387
Pixel-wise motion segmentation for SLAM in dynamic environments
Hempel, Thorsten; Hamadi, Ayoub
In: IEEE access/ Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY: IEEE, Bd. 8 (2020), S. 164521-164528
Multimodale Erkennung von Schmerzintensität und -modalität mit maschinellen Lernverfahren
Walter, Steffen; Al-Hamadi, Ayoub; Gruss, Sascha; Frisch, Stephan; Traue, Harald C.; Werner, Philipp
In: Der Schmerz: Organ der Deutschen Gesellschaft zum Studium des Schmerzes, der Österreichischen Schmerzgesellschaft und der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Schmerztherapie - Berlin: Springer, Bd. 34 (2020), 5, S. 400-409
Robots and wizards - an investigation into natural HumanRobot Interaction
Strazdas, Dominykas; Hintz, Jan; Felßberg, Anna-Maria; Al-Hamadi, Ayoub
In: IEEE access / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE, Bd. 8 (2020), S. 207635-207642
Fusion-based approach for respiratory rate recognition from facial video images
Fiedler, Marc-André; Rapczyński, Michal; Al-Hamadi, Ayoub
In: IEEE access/ Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY: IEEE, Bd. 8 (2020), S. 130036-130047
Chord-length shape features for license plate character recognition
Bakheet, Samy; Al-Hamadi, Ayoub
In: Journal of Russian laser research - New York, NY [u.a.]: Consultants Bureau, Bd. 41 (2020), 1, S. 156-170
Finding K most significant motifs in big time series data
Al Aghbari, Zaher; Hamadi, Ayoub
In: Procedia computer science - Amsterdam [u.a.]: Elsevier, Bd. 170 (2020), S. 595-601
2019
Multimodale Schmerzerkennung mittels Algorithmen der künstlichen Intelligenz
Frisch, Stephan; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Gruss, Sascha; Walter, Steffen
In: Der Schmerz - Berlin: Springer, Volume 33 (2019), Suppl. 1, Poster P04.05, Seite S49
Twofold-multimodal pain recognition with the X-ITE pain database
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Gruss, Sascha; Walter, Steffen
In: IEEE Xplore digital library / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2019, S. 290-296
Face attribute detection with MobileNetV2 and NasNet-Mobile
Saxen, Frerk; Werner, Philipp; Othman, Ehsan; Handrich, Sebastian; Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub
In: ISPA 2019: 11th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis, Dubrovnik, Croatia, September 23-25, 2019/ International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis - Piscataway, NJ: IEEE, 2019; Lončarić, Sven . - 2019, S. 176-180[Konferenz: ISPA 2019, Dubrovnik, Croatia, September 23-25, 2019]
Verhinderung der Überwindung von Gesichtserkennung durch kamerabasierte Vitalparameterschätzung
Rapczynski, Michal; Lang, Christopher; Al-Hamadi, Ayoub
In: Berlin: Gesellschaft z. Förderung angewandter Informatik, insges. 10 S., 2019[Tagung: FWS19, Berlin, 02. Oktober 2019]
Generalizing to unseen head poses in facial expression recognition and action unit intensity estimation
Werner, Philipp; Saxen, Frerk; Al-Hamadi, Ayoub; Yu, Hui
In: 14th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition - Piscataway, NJ: IEEE, insges. 8 S., 2019[Konferenz: FG 2019, Lille, France, 14-18 May, 2019]
Improvement of data-driven 3-D surface quality inspection by deformation simulation
von Enzberg, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: [Piscataway, NJ]: IEEE; IEEE ICSIPA (6.:2019), insges. 1 S.[Konferenz: IEEE ICSIPA 2019, Malaysia, September 17-19, 2019]
Cross-database evaluation of pain recognition from facial video
Al-Hamadi, Ayoub; Othman, Ehsan; Werner, Philipp; Saxen, Frerk; Walter, Steffen
In: ISPA 2019 - Piscataway, NJ: IEEE; International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (11.:2019), S. 181-186[Konferenz: ISPA 2019, Dubrovnik, Croatia, September 23-25, 2019]
Simultaneous prediction of valence/arousal and emotion categories in real-time
Handrich, Sebastian; Dinges, Laslo; Saxen, Frerk; Hamadi, Ayoub; Wachmuth, Sven
In: Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Signal and Image Processing Applications (IEEE ICSIPA 2019): Kuala Lumpur, Malaysia, September 17-19, 2019 / ICSIPA ; IEEE Signal Processing Society, Malaysia Chapter: Kuala Lumpur, Malaysia, September 17-19, 2019/ IEEE ICSIPA - [Piscataway, NJ]: IEEE, 2019; IEEE ICSIPA (6.:2019) . - 2019, insges. 1 S.[Konferenz: IEEE ICSIPA 2019, Malaysia, September 17-19, 2019]
Automatic recognition methods supporting pain assessment$aa survey
Werner, Philipp; Lopez-Martinez, Daniel; Walter, Steffen; Al-Hamadi, Ayoub; Gruss, Sascha; Picard, Rosalind W.
In: IEEE transactions on affective computing - New York, NY: IEEE, S. 1-1, 2019[Early Access]
Predicting group contribution behaviour in a public goods game from face-to-face communication
Othman, Ehsan; Saxen, Frerk; Bershadskyy, Dmitri; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Weimann, Joachim
In: Sensors - Basel : MDPI - Volume 19 (2019), 12, Artikelnummer 2786 [Special Issue: Sensors for affective computing and sentiment analysis]
Effects of video encoding on camera based heart rate estimation
Rapczynski, Michal; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub
In: IEEE transactions on biomedical engineering: a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society/ Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY: IEEE, 1964, Bd. 66.2019, 12, S. 3360-3370
Multi-modal signals for analyzing pain responses to thermal and electrical stimuli
Gruss, Sascha; Geiger, Mattis; Werner, Philipp; Wilhelm, Oliver; Traue, Harald C.; Al-Hamadi, Ayoub; Walter, Steffen
In: JoVE - [S.l.], 2019, 146, Art.-Nr. e59057, insgesamt 12 Seiten
2018
On analogical comparison of ant colony's selectivity decision for migration to an optimal nest site versus reconstruction problem solution by a mouse inside figure 8 maze
Mustafa, Hassan M. H.; Tourkia, Fadhel B.; Al-Hamadi, Ayoub
In: 1st International Conference on Computer Applications & Information Security: ICCAIS' 2018, Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia, 04-06 April 2018 - [Piscataway, NJ]: IEEE[Konferenz: 1st International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS), Riyadh, Saudi Arabia, 4-6 April 2018]
Intention-based anticipatory interactive systems
Wendemuth, Andreas; Böck, Ronald; Nürnberger, Andreas; Hamadi, Ayoub; Brechmann, André; Ohl, Frank W.
In: SMC 2018: 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics$d7-10 October 2018, Miyazaki, Japan : proceedings/ IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics - Piscataway, NJ: IEEE, 2018; Hata, Yutaka . - 2018, S. 2579-2584[Konferenz: 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC, Miyazaki, Japan, 7-10 October 2018]
Real vs. fake emotion challenge - learning to rank authenticity from facial activity descriptors
Saxen, Frerk; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2017 IEEE International Conference on Computer Vision workshops: 22-29 October 2017, Venice, Italy : proceedings - Piscataway, NJ: IEEE, S. 3073-3078, 2018[Konferenz: 2017 IEEE International Conference on Computer Vision workshops, Venice, Italy, 22-29 October 2017]
Landmark based head pose estimation benchmark and method
Werner, Philipp; Saxen, Frerk; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2017 IEEE International Conference on Image Processing: proceedings : 17-20 September 2017, China National Convention Center, Beijing, China - Piscataway, NJ: IEEE, S. 3909-3913, 2018[Konferenz: IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2017, Beijing, China, 17 - 20 September 2017]
Localizing body joints from single depth images using geodetic distances and random tree walk
Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2017 IEEE International Conference on Image Processing: proceedings : 17-20 September 2017, China National Convention Center, Beijing, China - Piscataway, NJ: IEEE, S. 146-150, 2018[Konferenz: IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2017, Beijing, China, 17 - 20 September 2017]
Towards a novel reidentification method using metaheuristics
Ljouad, Tarik; Amine, Aouatif; Al-Hamadi, Ayoub; Rziza, Mohammed
In: Recent Developments in Metaheuristics - Cham: Springer, S. 429-445, 2018 - (Operations Research; Computer Science Interfaces Series; 62)
Facial action unit intensity estimation and feature relevance visualization with random regression forests
Werner, Philipp; Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2017 Seventh International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII): 23-26 Oct. 2017 - [Piscataway, NJ]: IEEE, S. 401-406, 2018[Copyright: 2017; Konferenz: 7. International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, ACII, San Antonio, Tex., 23 - 26 October 2017]
Automatic recognition of common Arabic handwritten words based on OCR and N-GRAMS
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Elzobi, Moftah; Nürnberger, Andreas
In: IEEE Xplore digital library / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2018, S. 3625-3629 [Konferenz: 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Beijing, China]
Analysis of facial expressiveness during experimentally induced heat pain
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Walter, Steffen
In: 2017 Seventh International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW): 23-26 Oct. 2017 - [Piscataway, NJ]: IEEE, S. 176-180, 2018[Copyright: 2017; Konferenz: Seventh International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos, ACIIW, San Antonio, Tex., 23 - 26 October 2017]
Facial point localization via neural networks in a cascade regression framework
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Neumann, Heiko
In: Multimedia tools and applications: an international journal - Dordrecht [u.a.]: Springer Science + Business Media B.V, Bd. 77.2018, 2, S. 2261-2283
Vision-based human activity recognition using LDCRFs
Elmezain, Mahmoud; Al-Hamadi, Ayoub
In: International Arab journal of e-technology: IAJet - Amman: Arab Open University, Bd. 15.2018, 3, S. 389-395
Automatic arabic Document classification based on the HRWiTD algorithm
Othman, Ehsan; Al-Hamadi, Ayoub
In: Journal of software engineering and applications: JSEA - Irvine, Calif: Scientific Research Publ, Bd. 11.2018, 4, S. 167-179
Generative vs. Discriminative recognition models for off-line arabic handwriting
Elzobi, Moftah; Al-Hamadi, Ayoub
In: Sensors - Basel: MDPI, Vol. 18.2018, 9, Art. 2786, insgesamt 23 S.
Head movements and postures as pain behavior
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Limbrecht-Ecklundt, Kerstin; Walter, Steffen; Traue, Harald C.
In: PLOS ONE - San Francisco, California, US : PLOS - Vol. 13.2018, 2, Art. e0192767, insgesamt 17 S.
Aktives Zeilenkamerasystem zur schnellen und präzisen Rekonstruktion dreidimensionaler Oberflächen in der Produktion
Lilienblum, Erik; Al-Hamadi, Ayoub
In: Sensoren und Messsysteme: Beiträge der 19. ITG/GMA-Fachtagung 26.-27. Juni 2018 in Nürnberg - Berlin: VDE Verlag GmbH, S. 479-482
2017
Multi-modal information processing in companion-systems - a ticket purchase system
Siegert, Ingo; Schüssel, Felix; Schmidt, Miriam; Reuter, Stephan; Meudt, Sascha; Layher, Georg; Krell, Gerald; Hörnle, Thilo; Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub; Dietmayer, Klaus; Neumann, Heiko; Palm, Günther; Schwenker, Friedhelm; Wendemuth, Andreas
In: Companion technology - Cham : Springer ; Biundo-Stephan, Susanne *1955-* . - 2017, S. 493-500
Human bodypart classification using geodesic descriptors and random forests
Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub; Lilienblum, Erik; Liu, Zuofeng
In: IEEE Xplore digital library / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2017, S. 292-295
Low cost calibration of stereo line scan camera systems
Lilienblum, Erik; Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: Proceedings of the fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications : May 8-12, 2017, Toyoda Auditorium, Nagoya University, Nagoya, Japan - [Piscataway, NJ] : IEEE, S. 296-299 [Konferenz: 15. IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2017, Nagoya, Japan, 8 - 12 May 2017]
Continuous low latency heart rate estimation from painful faces in real time
Rapczynski, Michal; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR): Cancún Center, Cancún, México, December 4-8, 2016 - [Piscataway, NJ]: IEEE, S. 1165-1170, 2017[Copyright: 2016; Konferenz: 23rd International Conference on Pattern Recognition, ICPR, Cancún, México, December 4-8, 2016]
Facial action unit intensity estimation and feature relevance visualization with random regression forests
Werner, Philipp; Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: ResearchGATE : scientific neetwork : the leading professional network for scientists - Cambridge, Mass : ResearchGATE Corp, S. 401-406, 2017 [Konferenz: Conference: International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII) 2017]
Non-intrusive gesture recognition in real companion environments
Handrich, Sebastian; Rashid, Omer; Al-Hamadi, Ayoub
In: Companion technology - Cham : Springer ; Biundo-Stephan, Susanne *1955-* . - 2017, S. 321-343
Automated analysis of head pose, facial expression and affect
Niese, Robert; Al-Hamadi, Ayoub; Neumann, Heiko
In: Companion technology - Cham : Springer ; Biundo-Stephan, Susanne *1955-* . - 2017, S. 365-386
Analysis of facial expressiveness during experimentally induced heat pain
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Walter, Steffen
In: ResearchGATE : scientific neetwork : the leading professional network for scientists - Cambridge, Mass : ResearchGATE Corp, S. 176-180, 2017 [Konferenz: International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW 2017)]
Investigation of an augmented reality-based machine operator assistance-system
Saxen, Frerk; Köpsel, Anne; Adler, Simon; Mecke, Rüdiger; Al-Hamadi, Ayoub; Tümler, Johannes; Huckauf, Anke
In: Companion technology - Cham : Springer ; Biundo-Stephan, Susanne *1955-* . - 2017, S. 471-483
Human bodypart classification using geodesic descriptors and random forests
Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub; Lilienblum, Erik; Liu, Zuofeng
In: Proceedings of the fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications: May 8-12, 2017, Toyoda Auditorium, Nagoya University, Nagoya, Japan - [Piscataway, NJ]: IEEE, S. 318-321[Konferenz: 15. IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2017, Nagoya, Japan, 8 - 12 May 2017]
Recognition of human actions based on temporal motion templates
Bakheet, Samy; Al-Hamadi, Ayoub; Mofaddel, M. A.
In: British Journal of Applied Science & Technology: BJAST - London [u.a.]: Sciencedomain International, Vol. 20.2017,5, Article no. BJAST. 28318, insgesamt 11 Seiten
Assessment of iterative closest point registration accuracy for different phantom surfaces captured by an optical 3-D sensor in radiotherapy
Krell, Gerald; Nezhad, Nazila Saeid; Walke, Mathias; Hamadi, Ayoub; Gademann, Günther
In: Computational and mathematical methods in medicine - New York, NY [u.a.]: Hindawi, 2006, 2017, Art. 2938504, insgesamt 14 S.
Hand gesture recognition using optimized local Gabor features
Bakheet, Samy; Al-Hamadi, Ayoub
In: Journal of computational and theoretical nanoscience: for all theoretical and computational aspects in science, engineering, and biology - Stevenson Ranch, Calif.: American Scientific Publ., Bd. 14.2017, 3, S. 1380-1389[DOI: 10.1166/jctn.2017.6460]
Aktive 3D-Zeilensensorsysteme mit vergrößertem Höhenmessbereich
Al-Hamadi, Ayoub; Lilienblum, Erik
In: 3D-NordOst 2017: Tagungsband : 20. Anwendungsbezogener Workshop zur Erfassung, Modellierung, Verarbeitung und Auswertung von 3D-Daten : Berlin, 07./08. Dezember 2017/ Workshop 3D-NordOst - Berlin, Germany: Gesellschaft zur Förderung Angewandter Informatik e.V. (GFaI), 2017 . - 2017, S. 33-42[Konferenz: 3D-NordOst 2017, 07./08. Dezember 2017, Berlin]
2016
Der Einfluss von Hautfarbensegmentierung auf die kontaktfreie Schätzung von Vitalparametern
Rapczynski, Michal; Saxen, Frerk; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub
In: 22. Workshop Farbbildverarbeitung: 29.-30. September 2016, Ilmenau - Ilmenau: Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung, S. 75-83[Kongress: 22. Workshop Farbbildverarbeitung, Ilmenau, 29. - 30. Oktober, 2016]
Kontaktfreie kamerabasierte Messung der Herzrate in Echtzeit
Rapczynski, Michal; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub
In: 3D SENSATION - transdisziplinäre Perspektiven: innteract conference - Chemnitz: Verlag aw&l Wissenschaft und Praxis, S. 137-147, 2016[Kongress: innteract conference 2016, Chemnitz, 23. - 24. Juni, 2016]
Advancement in the head pose estimation via depzh-based face spotting
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Handrich, Sebastian
In: The 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence: December 6th - 9th, 2016, Athens, Greece - Piscataway, NJ: IEEE, insges. 6 S.[Kongress: 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, Athens, Greece, 6-9 December, 2016]
Multispektrale Vermessung der Haut zur Verbesserung kontaktloser Herzratenschätzung
Rapczynski, Michal; Zhang, Chen; Rosenberger, Maik; Al-Hamadi, Ayoub
In: 22. Workshop Farbbildverarbeitung: 29.-30. September 2016, Ilmenau / Karl-Heinz Franke, Rico Nestler, Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung e.V. (Hrsg.): 29.-30. September 2016, Ilmenau/ Workshop Farbbildverarbeitung - Ilmenau: Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung, 2016 . - 2016, S. 115-122[Kongress: 22. Workshop Farbbildverarbeitung: 29.-30. September 2016, Ilmenau / Karl-Heinz Franke, Rico Nestler, Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung e.V. (Hrsg.), Ilmenau, 29. - 30. Oktober, 2016]
A framework for joint facial expression recognition and point localization
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR): Cancún, México, December 4-8, 2016 - IEEE, S. 4125-4130[Beitrag auf USB-Stick]
"Bio Vid Emo DB" - a multimodal database for emotion analyses validated by subjective ratings
Zhang, Lin; Walter, Steffen; Ma, Xueyao; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Traue, Harald C.; Gruss, Sascha
In: The 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence: December 6th - 9th, 2016, Athens, Greece - Piscataway, NJ: IEEE, insges. 6 S.[Kongress: 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, Athens, Greece, 6-9 December, 2016]
Mimische Aktivität differenzierter Schmerzintensitäten - Korrelation der Merkmale von Facial Action Coding System und Elektromyographie
Limbrecht-Ecklundt, K.; Werner, Philipp; Traue, H. C.; Al-Hamadi, Ayoub; Walter, S.
In: Der Schmerz: Organ der Deutschen Gesellschaft zum Studium des Schmerzes, der Österreichischen Schmerzgesellschaft und der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Schmerztherapie - Berlin: Springer, Bd. 30.2016, 3, S. 248-256
A multiresolution approach to model-based 3-D surface quality inspection
Enzberg, Sebastian; Hamadi, Ayoub
In: IEEE transactions on industrial informatics - New York, NY: IEEE, 2005, Bd. 12.2016, 4, S. 1498-1507
Automatic pain assessment with facial activity descriptors
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Limbrecht-Ecklundt, Kerstin; Walter, Steffen; Gruss, Sascha; Traue, Harald
In: IEEE transactions on affective computing / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2016, insges. 14 S.
A discriminative framework for action recognition using f-HOL features
Bakheet, Samy; Al-Hamadi, Ayoub
In: Information - Basel: MDPI Publ, Bd. 7.2016, 4, S. 68
A hybrid cascade approach for human skin segmentation
Bakheet, Samy; Al-Hamadi, Ayoub
In: British Journal of Mathematics & Computer Science - London [u.a.]: Sciencedomain International, Bd. 17.2016, 6, insges. 14 S.
2015
Bio-visual fusion for person-independent recognition of pain intensity
Kächele, Markus; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Palm, Günther; Walter, Steffen; Schwenker, Friedhelm
In: Multiple Classifier Systems - Cham [u.a.] : Springer ; Schwenker, Friedhelm . - 2015, S. 220-230 - (Lecture notes in computer science; 9132)
Aktive 3D-Zeilensensorsysteme mit vergrößertem Höhenmessbereich
Lilienblum, Erik; Al-Hamadi, Ayoub
In: 3D-NordOst 2015: Tagungsband : 18. Anwendungsbezogener Workshop zur Erfassung, Modellierung, Verarbeitung und Auswertung von 3D-Daten : Teil des 3D-Veranstaltungs-Clusters Berlin : Berlin, 03./04. Dezember 2015 - Berlin: Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI), insges. 10 S.[Konferenz: 3D-NordOst 2015]
Utilizing the bezier descriptors for hand gesture recognition
Rashid, Omer; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2015 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2015, September 27-30, 2015, Québec City, Canada - Piscataway, NJ: IEEE, insges. 5 S.
Quantitative analysis of surface reconstruction accuracy achievable with the TSDF representation
Werner, Diana; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub
In: Computer Vision Systems - Cham [u.a.] : Springer ; Nalpantidis, Lazaros . - 2015, S. 167-176 - (Lecture notes in computer science; 9163)
Boosted human head pose estimation using kinect camera
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2015 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2015, September 27-30, 2015, Québec City, Canada - Piscataway, NJ: IEEE, insges. 5 S.
Full-body human pose estimation by combining geodesic distances and 3D-point cloud registration
Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems - Cham : Springer . - 2015, S. 287-298 - (Lecture notes in computer science; 9386)
Optical sensor tracking and 3D-reconstruction of hydrogen-induced cracking
Freye, Christian; Bendicks, Christian; Lilienblum, Erik; Al-Hamadi, Ayoub
In: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems - Cham : Springer . - 2015, S. 521-529 - (Lecture notes in computer science; 9386)
Aktives Zeilensensorsystem zur kontinuierlichen 3D-Oberflächenrekonstruktion von Endlosmaterialien
Lilienblum, Erik; Al-Hamadi, Ayoub
In: 3D-NordOst 2015 : Tagungsband : 18. Anwendungsbezogener Workshop zur Erfassung, Modellierung, Verarbeitung und Auswertung von 3D-Daten : Teil des 3D-Veranstaltungs-Clusters Berlin : Berlin, 03./04. Dezember 2015. - Berlin : Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI), insges. 12 S.Kongress: 3D-NordOst; 18 (Berlin) : 2015.12.03-04
Data fusion for automated pain recognition
Walter, Steffen; Gruss, Sascha; Kächele, Markus; Schwenker, Friedhelm; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Andrade, Adriano; Moreira, Gustavo
In: PervasiveHealth : 9th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare, Istanbul, Turkey, 20th - 23rd May 2015. - ICST, Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, S. 261-264
A structured light approach for 3-D surface reconstruction with a stereo line-scan system
Lilienblum, Erik; Al-Hamadi, Ayoub
In: IEEE transactions on instrumentation and measurement: IM : a publication of the Instrumentation and Measurement Society - New York, NY: IEEE, Bd. 64.2015, 5, S. 1266 - 1274
Head pose estimation on top of haar-like face detection - a study using the Kinect sensor
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Ghoneim, Ahmed
In: Sensors - Basel : MDPI, Bd. 15 (2015), Heft 9, S. 20945-20966
ASM based synthesis of handwritten arabic text pages
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Elzobi, Moftah; El-etriby, Sherif; Ghoneim, Ahmed
In: The ScientificWorld journal - Boynton Beach, Fla., 2000, 2015, Article ID 323575, insgesamt 18 S.
Static and dynamic interpretations of hand specific body language cues for HCI
Ahmad, Omer Rashid; Al-Hamadi, Ayoub; Wendemuth, Andreas
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 2015, xxviii, 142 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite [125]-142][Literaturverzeichnis: Seite [125]-142]
Regression-based head pose estimation in 2D images
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert
In: Proceedings of the 1st International Symposium on Companion-Technology (ISCT 2015): September 23rd - 25th, Ulm University, Germany, 2015; Biundo-Stephan, Susanne . - 2015, S. 161-166Kongress: International Symposium on Companion-Technology, ISCT 1 (Ulm : 2015.09.23-25)
2014
Detection and tracking approach using an automotive radar to increase active pedestrian safety
Heuer, Michael; Al-Hamadi, Ayoub; Rain, Alexander; Meinecke, Marc-Michael
In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium proceedings, 2014: 8 - 11 June 2014, Dearborn, Michigan, USA [postponed from] Ypsilanti MI, USA - Piscataway, NJ: IEEE, S. 890-893Kongress: IVS 25 (Dearborn, Mich. : 2014.06.08-11
A structured light approach for 3d surface reconstruction with a stereo line-scan system
Lilienblum, Erik; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2014 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2014) ; 2 - Piscataway, NJ: IEEE, 2014 . - 2014, S. 1171-1176Kongress: I2MTC (Montevideo : 2014.05.12-15)
Multimodal automatic pain recognition via video signals and biopotentials
Walter, Steffen; Gruss, Sascha; Hazer, D.; Traue, Harald C.; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Moreira da Silva, G.; Andrade, A. O.
In: Tecnologia, técnicas e tendências em engenharia biomédica - Bauru: Canal, S. 201-210, 2014
Superpixels for skin segmentation
Saxen, Frerk; Al-Hamadi, Ayoub
In: 20. Workshop Farbbildverarbeitung: 25. - 26. September 2014, Wuppertal ; [Tagungsband] - Ilmenau, S. 153-159Kongress: Workshop Farbbildverarbeitung 20 (Wuppertal : 2014.09.25-26)
Simultaneous multi-camera calibration based on phase-shift measurements on planar surfaces
Rapczynski, Michal; Lilienblum, Erik; Enzberg, Sebastian; Hamadi, Ayoub
In: 2014 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2014) ; 1 - Piscataway, NJ: IEEE, 2014 . - 2014, S. 175-180Kongress: I2MTC (Montevideo : 2014.05.12-15)
Pedestrain tracking with occlusion Using a 24 GHz automotive radar
Heuer, Michael; Al-Hamadi, Ayoub; Rain, Alexander; Meinecke, Marc-Michael; Rohling, Hermann
In: 2014 15th International Radar Symposium (IRS 2014): Gdask, Poland, June 16 - 18, 2014/ eds. Anna Kurowska; ...: Gdańsk, Poland, June 16 - 18, 2014/ eds. Anna Kurowska; ... - Warsaw: Warsaw Univ. of Technology, 2014; Kurowska, Anna . - 2014, S. 73-76Kongress: IRS 15 (Gdańsk, Poland : 2014.06.16-18)
Multiple camera approach for SLAM based ultrasonic tank roof inspection
Freye, Christian; Bendicks, Christian; Lilienblum, Erik; Al-Hamadi, Ayoub
In: Image Analysis and Recognition / Campilho , Aurélio - Cham [u.a.] : Springer ; Campilho, Aurélio . - 2014, S. 453-460 - (Lecture Notes in Computer Science; 8814) Kongress: ICIAR 2014 11 Vilamoura, Portugal 2014.10.22-24
Gabor wavelet recognition approach for off-line handwritten arabic using explicit segmentation
Elzobi, Moftah; Al-Hamadi, Ayoub; Al Aghbari, Zaher; Dings, Laslo; Saeed, Anwar
In: Image Processing and Communications Challenges 5 / S. Choras , Ryszard - Heidelberg : Springer International Publishing ; S. Choras, Ryszard . - 2014, S. 245-254
Color-based skin segmentation - an evaluation of the state of the art
Saxen, Frerk; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2014 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2014, October 27-30, 2014, Paris, France - Piscataway, NJ: IEEE, S. 4467-4471Kongress: ICIP 2014 (Paris, France : 2014.10.27-30)[Beitrag auf CD-ROM]
Truncated signed distance function - experiments on voxel size
Werner, Diana; Al-Hamadi, Ayoub; Werner, Philipp
In: Image Analysis and Recognition / Campilho , Aurélio - Cham [u.a.] : Springer ; Campilho, Aurélio . - 2014, S. 357 - 364 - (Lecture notes in computer science; 8815) Kongress: ICIAR 2014 11 Vilamoura, Portugal 2014.10.22-24
Automatic pain recognition from video and biomedical signals
Werner, Philipp; Walter, Steffen; Al-Hamadi, Ayoub; Gruss, Sascha; Niese, Robert; Traue, Harald C.
In: 22nd International Conference on Pattern Recognition - Piscataway, NJ : IEEE . - 2014, S. 4582-4587
A defect recognition system for automated inspection of non-rigid surfaces
Enzberg, Sebastian; Hamadi, Ayoub
In: 22nd International Conference on Pattern Recognition: 24-28 August 2014, Stockholm, Sweden ; proceedings - Piscataway, NJ: IEEE, 2014 . - 2014, S. 1812-1816
Automatic heat rate estimation from painful faces
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Walter, Steffen; Gruss, Sascha; Traue, Harald C.
In: 2014 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2014, October 27-30, 2014, Paris, France - Piscataway, NJ: IEEE, S. 1947-1951Kongress: ICIP 2014 (Paris, France : 2014.10.27-30)[Beitrag auf CD-ROM]
Automatic pain quantification using autonomic parameters
Walter, Steffen; Gruss, Sascha; Limbrecht-Ecklundt, Kerstin; Traue, Harald C.; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Diniz, Nicolai; Moreira da Silva, Gustavo; Andrade, Adriano O.
In: Psychology & neuroscience - Rio de Janeiro : Departamento de Psicologia, Bd. 7 (2014), Heft 3, S. 363-380
Application of neural networks' modeling on optimal analysis and evaluation of e-learning systems' performance (time response approach)
Abdul Hamid, Zedan M.; Al-Ghamdi, Saeed A.; Mustafa, Hassan M. H.; Al-Hamadi, Ayoub; Al-Bassiouni, Abdel Aziz M.
In: Elixir - [S.l.] : [s.n.], Bd. 70 (2014), S. 24063-24067
Image-based methods for interaction with head-worn worker-assistance systems
Saxen, Frerk; Rashid, Omar; Al-Hamadi, Ayoub; Adler, Simon; Kernchen, Alexa; Mecke, Rüdiger
In: Journal of Intelligent Learning Systems and Applications: JILSA - Irvine, Calif: Scientific Research Publ, Bd. 6.2014, 3, S. 141-152
Comparative learning applied to intensity rating of facial expressions of pain
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert
In: International journal of pattern recognition and artificial intelligence: IJPRAI - Singapore [u.a.]: World Scientific Publ. Co, Vol. 28.2014, 5, Art. 1451008, insgesamt 26 S.
Frame-based facial expression recognition using geometrical features
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert; Elzobi, Moftah
In: Advances in human-computer interaction - New York, NY: Hindawi, 2014, Art. 408953, insgesamt 13 S.
Active pedestrain safety and road surface estimation - an overview of the ARTRAC initiative
Häkli, Janne; Nummila, Kai; Meinecke, Marc-M.; Heuer, Michael; Al-Hamadi, Ayoub; Rohling, Herrmann; Sorowka, Peter
In: 10th ITS European Congress: Helsinki, Finland, 16 - 19 June 2014 - [Brussels]: ERTICO - ITS Europe, 2014, Paper Nr. TP 0111, insgesamt 9 S.Kongress: ITS European Congress 10 (Helsinki : 2014.06.16-19)
Wireless communication techniques for half-automated evaluation of automotive active pedestrain safety systems
Heuer, Michael; Al-Hamadi, Ayoub; Meinecke, Marc-Michael; Schneider, Eugen; Rohling, Hermann; Sorowka, Peter
In: CERGAL 2014: International Symposium on Certification of GNSS Systems & Services, Dresden, Germany 08 - 09 July 2014 ; proceedings - German Inst. of Navigation, 2014 . - 2014, insges. 9 S.Kongress: CERGAL (Dresden : 2014.07.08-09)
Projection of the modified cuckoo search metaheuristic into the multiple pedestrain tracking problem
Ljouad, Tarik; Al-Hamadi, Ayoub; Amine, Aouatif; Rziza, Mohammed
In: International Conference on Metaheuristics and Nature Inspired Computing, META'14: October 27th-31th 2014, Marrakech, Morocco - Marrakech, insges. 2 S.Kongress: META'14 (Marrakech, Morocco : 2014.10.27-31)[Beitrag auf CD-ROM]
Synthetic-based validation of segmentation of handwritten arabic words
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Elzobi, Moftah; El-Etriby, Sherif
In: Manuscript cultures: mc - Hamburg: Univ., SFB 950, 2008 . - 2014, 7, S. 10-18
2013
A multi-agent mobile robot system with enviroment perception and HMI capabilities
Tornow, Michael; Al-Hamadi, Ayoub; Borrmann, Vinzenz
In: 2013 IEEE International Conference on Signal & Image Processing Applications (ICSIPA 2013). - Piscataway, NJ : IEEE, insges. 6 S.
An observation model for high resolution radar data in the context of an automotive pedestrian safety system
Heuer, Michael; Al-Hamadi, Ayoub; Meinecke, M.-M.
In: 14th International Radar Symposium (IRS), 2013. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 714-719Kongress: IRS; 14 (Dresden) : 2013.06.19-21
Upper-body pose estimation using geodesic distances and skin-color
Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: Advanced concepts for intelligent vision systems. - Cham [u.a.] : Springer, S. 150-161, 2013 - (Lecture notes in computer science; 8192)Kongress: ACIVS 2013; 15 (Poznań) : 2013.10.28-31
Tracking of a handheld ultrasonic sensor for corrision control on pipe segment surfaces
Bendicks, Christian; Lilienblum, Erik; Freye, Christian; Al-Hamadi, Ayoub
In: Advanced concepts for intelligent vision systems - Cham [u.a.]: Springer . - 2013, S. 342-353 - (Lecture notes in computer science; 8192)Kongress: ACIVS 2013 15 (Poznań : 2013.10.28-31)
A coded 3d calibration method for line-scan cameras
Lilienblum, Erik; Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd
In: Pattern Recognition / Weickert , Joachim - Berlin, Heidelberg : Springer ; Weickert, Joachim *1965-* . - 2013, S. 81-90 - (Lecture notes in computer science; 8142) Kongress: GCPR 35 Saarbrücken 2013.09.03-06
Automatic realtime user performance-driven avatar animation
Behrens, Stephanie; Al-Hamadi, Ayoub; Redweik, Eicke; Niese, Robert
In: IEEE SMC 2013. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 2694-2699Kongress: SMC 2013; (Manchester, UK) : 2013.10.13-16
Gestic-based human machine interface for robot control
Tornow, Michael; Al-Hamadi, Ayoub; Borrmann, Vinzenz
In: IEEE SMC 2013. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 2706-2711Kongress: SMC 2013; (Manchester, UK) : 2013.10.13-16
The effectiveness of using geometrical features for facial expression recognition
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert
In: Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Cybernetics (CYBCONF 2013). - IEEE, S. 122-127Kongress: CYBCONF; (Lausanne, Switzerland) : 2013.06.13-15
Using speaker group dependent modelling to improve fusion of fragmentary classifier decisions
Siegert, Ingo; Glodek, Michael; Panning, Axel; Krell, Gerald; Schwenker, Friedhelm; Al-Hamadi, Ayoub; Wendemuth, Andreas
In: Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Cybernetics (CYBCONF 2013) : Lausanne, Switzerland, 13-15 June, 2013. - IEEE, S. 132-137Kongress: CYBCONF; (Lausanne, Switzerland) : 2013.06.13-15
Automatic user-specific avatar parametrisation and emotion mapping
Behrens, Stephanie; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert; Redweik, Eicke
In: Advanced concepts for intelligent vision systems - Cham [u.a.]: Springer . - 2013, S. 192-202 - (Lecture notes in computer science; 8192)Kongress: ACIVS 2013 15 (Poznań : 2013.10.28-31)
A robust method for human pose estimation based on geodesic distance feature
Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: IEEE SMC 2013. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 906-911Kongress: SMC 2013; (Manchester, UK) : 2013.10.13-16
On optimality of teaching quality for a mathematical topic using Neural Networks (with a case study)
Al-Ghamdi, S. A.; Mustafa, H. M. H.; Al-Hamadi, Ayoub; Kortam, M. H.; Mal-Bassiouni, A.
In: IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2013. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 422-430Kongress: EDUCON; (Berlin) : 2013.03.13-15
The BioVid heat pain database
Walter, Steffen; Gruss, Sascha; Ehleiter, Hagen; Tan, Junwen; Traue, Harald C.; Crawcour, Stephen; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Andrade, Adriano O.; Moreira da Silva, Gustavo
In: Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Cybernetics (CYBCONF 2013). - IEEE, S. 128-131Kongress: CYBCONF; (Lausanne, Switzerland) : 2013.06.13-15
An observation model for high resolution radar data in the context of an automotive pedestrian safety system
Heuer, Michael; Al-Hamadi, Ayoub; Meinecke, Marc-Michael
In: Proceedings // International Radar Symposium - IRS 2013 ; Vol. 1. - Göttingen : Cuvillier, insges. 6 S.Kongress: IRS; 14 (Dresden) : 2013.06.19-21
A new approach for hand augmentation based on patch modelling
Ahmad, Omer Rashid; Al-Hamadi, Ayoub
In: Advanced concepts for intelligent vision systems. - Cham [u.a.] : Springer, S. 162-171, 2013 - (Lecture notes in computer science; 8192)Kongress: ACIVS 2013; 15 (Poznań) : 2013.10.28-31
Accurate, fast and robust realtime face pose estimation using Kinect camera
Niese, Robert; Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub
In: IEEE SMC 2013. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 487-490Kongress: SMC 2013; (Manchester, UK) : 2013.10.13-16
Simulation of improved academic achievement for a mathematical topic using neural networks modeling
Al-Ghamdi, Saeed A.; Mustafa, Hassan M. H.; Al-Bassiouni, Abdel Aziz M.; Al-Hamadi, Ayoub
In: World of computer science and information technology journal. - [S.l.], Bd. 3.2013, 4, S. 77-84
Toward real-world activity recognition - an SVM based system using fuzzy directional features
Sadek, Samy; Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd
In: WSEAS transactions on information science and applications/ World Scientific and Engineering Academy and Society - Athens: WSEAS, 2004, Bd. 10.2013, 4, S. 116-127
Affine-invariant feature extraction for activity recognition
Sadek, Samy; Hamadi, Ayoub; Krell, Gerald; Michaelis, Bernd
In: ISRN machine vision - New York, NY: International Scholarly Research Network, 2012, 2013, Article ID 215195, insgesamt 7 S.
On tutoring quality improvement of a mathematical topic using neural networks
Abdulhamid, Zedan M.; Mustafa, Hassan M. H.; Al-Hamadi, Ayoub
In: Elixir. - [S.l.], Bd. 57.2013, S. 14003-14008
Reversible data hiding by integer wavelet transform with lossless EZW bit-stream
Ahmad, Mostafa A.; Meligy, Aly M.; Hashim, Amal H.; Al-Hamadi, Ayoub
In: International journal of computer applications. - [S.l.] : Foundation of Computer Science, Bd. 66.2013, 2, S. 8-15
Performance and algorithmic analogy of behavioral learning phenomenon in neural network versus ant colony optimization systems
Mustafa, Hassan M. H.; Al-Hamadi, Ayoub; Al-Shenawy, Nada M.; Al-Ghamdi, Saeed A.; Al-Bassiouni, AbdelAziz M.
In: International journal of advanced research. - [S.l.], Bd. 1.2013, 6, S. 313-319
Implicit sequence learning in recurrent neural networks
Glüge, Stefan; Wendemuth, Andreas; Al-Hamadi, Ayoub
In: Magdeburg, Univ., Fak. für Elektrotechnik und Informationstechnik, Diss., 2013, VIII, 132 S.
Vision-based representation and recognition of human activities in image sequences
Bakheet, Samy Sadek Mohamed; Al-Hamadi, Ayoub
In: Magdeburg, Univ., Fak. für Elektrotechnik und Informationstechnik, Diss., 2013, XVIII, 197 S., graph. Darst.
An approach for arabic handwriting synthesis based on active shape models
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Elzobi, Moftah
In: 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2013): Washington, DC, August 25-28, 2013 - Piscataway, NJ: IEEE, 2013 . - 2013, S. 1292-1296Kongress: ICDAR 12 (Washington, DC : 2013.08.25-28)
Towards pain monitoring - facial expression, head pose, a new database, an automatic system and remaining challenges
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert; Walter, Steffen; Gruss, Sascha; Traue, Harald C.
In: Proceedings of the British Machine Vision Conference 2013. - BMVA, insges. 13 S.
A Hidden Markov model-based approach with an adaptive threshold model for off-line arabic handwriting recognition
Elzobi, Moftah; Al-Hamadi, Ayoub; Dings, Laslo; Elmezain, Mahmoud; Saeed, Anwar
In: 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2013). - Piscataway, NJ : IEEE, S. 945-949Kongress: ICDAR; 12 (Washington, DC) : 2013.08.25-28
A locale group based line segmentation approach for non uniform skewed and curved arabic handwritings
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Elzobi, Moftah
In: 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2013): Washington, DC, August 25-28, 2013 - Piscataway, NJ: IEEE, 2013 . - 2013, S. 803-806Kongress: ICDAR 12 (Washington, DC : 2013.08.25-28)
2012
Recognizing gestural actions
Rashid, Omer; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2012). - Piscataway, NJ : IEEE, S. 2682-2686Kongress: SMC 2012; (Seoul, Korea) : 2012.10.14-17
An active shape model based approach for Arabic handwritten character recognition
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Elzobi, Moftah
In: 2012 11th International Conference on Signal Processing, ICSP 2012: October 21 - 25, 2012, Beijing, China / eds.: Yuan Baozong ... - Piscataway, NJ: IEEE; Yuan, Baozong . - 2012, insges. 4 S.Kongress: ICSP 11 (Beijing : 2012.10.21-25)
Multimodal affect recognition in spontaneous HCI environment
Panning, Axel; Siegert, Ingo; Al-Hamadi, Ayoub; Wendemuth, Andreas; Rösner, Dietmar; Frommer, Jörg; Krell, Gerald; Michaelis, Bernd
In: 2012 IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing (ICSPCC 2012) : Hong Kong, China, 12-15 August 2012 ; proceedings. - Piscataway, NJ : IEEE, insges. 6 S.Kongress: ICSPCC; (Hong Kong) : 2012.08.12-15
Effective geometric features for human emotion recognition
Saeeb, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert; Elzobi, Moftah
In: 2012 11th International Conference on Signal Processing, ICSP 2012. - Piscataway, NJ : IEEE, insges. 4 S.Kongress: ICSP; 11 (Beijing) : 2012.10.21-25
Arabic handwriting recognition using Gabor wavelet transform and SVM
Elzobi, Moftah; Al-Hamadi, Ayoub; Saeeb, Anwar; Dings, Laslo
In: 2012 11th International Conference on Signal Processing, ICSP 2012. - Piscataway, NJ : IEEE, insges. 4 S.Kongress: ICSP; 11 (Beijing) : 2012.10.21-25
An SVM approach activity recognition based on chord-length-function shape features
Sadek, Samy; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd; Sayed, Usama
In: ICIP 2012. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 765-768Kongress: ICIP 2012; (Orlando, Fla.) : 2012.09.30-10.03
Pain recognition and intensity rating based on comparative learning
Werner, Philipp; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert
In: ICIP 2012. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 2313-2316Kongress: ICIP 2012; (Orlando, Fla.) : 2012.09.30-10.03
Fast computation of dense and reliable depth maps from stereo images
Tornow, Michael; Grasshoff, Michael; Nguyen-Thien, Nghia; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd
In: Machine vision. - InTech, S. 47-72, 2012
Image-based gesture recognition for user interaction with mobile companion-based assistance systems
Saxen, Frerk; Rashid, Omer; Al-Hamadi, Ayoub; Adler, Simon; Kernchen, Alexa; Mecke, Rüdiger
In: Proceedings of the 2012 4th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR). - Piscataway, NJ : IEEE, S. 200-203Kongress: SoCPaR; (Brunei) : 2012.12.10-13[Beitrag auf CD-ROM]
Facial feature point detection using simplified Gabor wavelets and confidence-based grouping
Panning, Axel; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd
In: 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2012). - Piscataway, NJ : IEEE, S. 2687-2692Kongress: SMC 2012; (Seoul, Korea) : 2012.10.14-17
Neutral-independent geometric features for facil expression recognition
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Niese, Robert
In: Proceedings of the 2012 4th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR). - Piscataway, NJ : IEEE, S. 79-83Kongress: SoCPaR; (Brunei) : 2012.12.10-13[Beitrag auf CD-ROM]
Flow modeling and skin-based gaussian pruning to recognize gestrural actions using HMM
Rashid, Omer; Al-Hamadi, Ayoub
In: ICPR 2012. - IEEE Computer Society, S. 3488-3491Kongress: ICPR; 21 (Tsukuba, Japan) : 2012.11.11-15
Human action recognition via affine moment invariants
Sadek, Samy; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd; Sayed, Usama
In: ICPR 2012. - IEEE Computer Society, S. 218-221Kongress: ICPR; 21 (Tsukuba, Japan) : 2012.11.11-15
Multi hypotheses based object tracking in HCI environments
Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub
In: ICIP 2012. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 1981-1984Kongress: ICIP 2012; (Orlando, Fla.) : 2012.09.30-10.03
Sharpness improvement of warped document images for top view book scanners
Battrawy, Ramy; Schnitzlein, Markus; Nowack, Dietmar; Krell, Gerald; Al-Hamadi, Ayoub
In: The 8th International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems. - Piscataway, NJ : IEEE, S. 818-824, 2012Kongress: SITIS 2012; 8 (Sorrento, Italy) : 2012.11.25-29
LDCRFs-based hand gesture recognition
Elmezain, Mahmoud; Al-Hamadi, Ayoub
In: 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2012). - Piscataway, NJ : IEEE, S. 2670-2675Kongress: SMC 2012; (Seoul, Korea) : 2012.10.14-17
Multi-modal fusion framework with particle filter for speaker tracking
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Heuer, Michael
In: International journal of future generation communication and networking. - Taejŏn : SERSC, Bd. 5.2012, 4, S. 65-76
IESK-ArDB - a database for handwritten Arabic and an optimized topological segmentation approach
Elzobi, Moftan; Al-Hamadi, Ayoub; Al Aghbari, Zaher; Dings, Laslo
In: International journal on document analysis and recognition. - Berlin : Springer, insges. 14 S., 2012
Chord-length shape features for human activity recognition
Sadek, Samy; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd; Sayed, Usama
In: ISRN machine vision. - New York, NY : International Scholarly Research Network, insges. 9 S., 2012
Facial expression recognition based on geometric and optical flow features in colour image sequences
Niese, Robert; Al-Hamadi, Ayoub; Farag, Ali; Neumann, Heiko; Michaelis, Bernd
In: IET computer vision. - London : IET, Bd. 6.2012, 2, S. 79-89
Multi-object tracking in dynamic scenes by integrating statistical and cognitive approaches
Pathan, Saira Saleem; Rashid, Omer; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd
In: International journal of computer science issues. - Mahebourg : SoftwareFirst, Bd. 9.2012, 4, S. 180-189
An integrated HCI framework for interpreting meaningful expressions
Rashid, Omer; Al-Hamadi, Ayoub
In: International journal of computer science issues. - Mahebourg : SoftwareFirst, Bd. 9.2012, 5, S. 411-421
Behavior understanding in non-crowded and crowded scenes
Pathan, Saira Saleem; Michaelis, Bernd; Hamadi, Ayoub al-
In: Magdeburg, Univ., Fak. für Elektrotechnik und Informationstechnik, Diss., 2012, XXIV, 176 S.
Interpretation of meaningful expressions by integrating gesture and posture modalities
Rashid, Omer; Al-Hamadi, Ayoub; Dietmayer, Klaus
In: International journal of computer information systems and industrial management applications. - Auburn, Wash : MIR Labs, Bd. 4.2012, S. 589-597
A fast statistical approach for human activity recognition
Sadek, Samy; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd; Sayed, Usama
In: International journal of computer information systems and industrial management applications. - Auburn, Wash : MIR Labs, Bd. 4.2012, S. 334-340
Stereo-camera-based urban environment perception using occupancy grid and object tracking
Nguyan, Thien-Nghia; Michaelis, Bernd; Al-Hamadi, Ayoub; Tornow, Michael; Meinecke, Marc-Michael
In: IEEE transactions on intelligent transportation systems. - New York, NY : Inst. of Electrical and Electronics Engineers, Bd. 13.2012, 1, S. 154-165
A new multi-camera based facial expression analysis concept
Niese, Robert; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd
In: Image Analysis and Recognition ; Pt. II. - Berlin [u.a.] : Springer, S. 64-71, 2012 - (Lecture notes in computer science; 7325)Kongress: ICIAR; 9 (Aveiro, Portugal) : 2012.06.25-27
Speaker tracking using multi-modal fusion framework
Saeed, Anwar; Al-Hamadi, Ayoub; Heuer, Michael
In: Image and signal processing. - Heidelberg [u.a.] : Springer, S. 539-546, 2012 - (Lecture notes in computer science; 7340)Kongress: ICISP; 5 (Agadir) : 2012.06.28-30
Improving of gesture recognition using multi-hypotheses object association
Handrich, Sebastian; Al-Hamadi, Ayoub; Rashid, Omer
In: Image and signal processing. - Heidelberg [u.a.] : Springer, S. 298-306, 2012 - (Lecture notes in computer science; 7340)Kongress: ICISP; 5 (Agadir) : 2012.06.28-30
2011
Machine vision based recognition of emotions using the circumplex model of affect
Niese, Robert; Hamadi, Ayoub; Heuer, Michael; Michaelis, Bernd; Matuszewski, Bogdan
In: 2011 International Conference on Multimedia Technology ; Vol. 7 - Piscataway, NJ: IEEE, 2011; Vol. 7 . - 2011, S. 6424-6427Kongress: ICMT (Hangzhou, China : 2011.07.26-28)
Human activity recognition via temporal moment invariants
Sadek, Samy; Hamadi, Ayoub; Elmezian, Mahmoud; Michaelis, Bernd; Sayed, Usama
In: IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology - Piscataway, NJ: IEEE, 2011 . - 2011, S. 79-84Kongress: ISSPIT 10 (Luxor, Egypt : 2010.12.15-18)[Beitrag auf CD-ROM]
Multi-modal fusion with particle filter for speaker localization and tracking
Heuer, Michael; Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd; Wendemuth, Andreas
In: 2011 International Conference on Multimedia Technology ; Vol. 7 - Piscataway, NJ: IEEE, 2011; Vol. 7 . - 2011, S. 6450-6453Kongress: ICMT (Hangzhou, China : 2011.07.26-28)
Robust methods for hand gesture spotting and recognition using Hidden Markov models and conditional random fields
Elmezian, Mahmoud; Hamadi, Ayoub; Sadek, Samy; Michaelis, Bernd
In: IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology - Piscataway, NJ: IEEE, 2011 . - 2011, S. 131-136Kongress: ISSPIT 10 (Luxor, Egypt : 2010.12.15-18)[Beitrag auf CD-ROM]
An action recognition scheme using fuzzy log-polar histogram and temporal self-similarity
Sadek, Samy; Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd; Sayed, Usama
In: EURASIP journal on advances in signal processing - Heidelberg: Springer, 2007 . - 2011, insges. 9 S.
Face detection and localization in color images - an efficient neural approach
Sadek, Samy; Al-Hamadi, Ayoub; Michaelis, Bernd; Sayed, Usama
In: Journal of software engineering and applications. - Irvine, Calif : Scientific Research Publ, Bd. 4.2011, 12, S. 682-687
Efficient KNN search by linear projection of image clusters
Al Aghbari, Zaher; Hamadi, Ayoub
In: International journal of intelligent systems: IJIS - New York,NY: Wiley, 1986, Bd. 26.2011, 9, S. 844-865
Offline automatic segmentation based recognition of handwritten arabic words
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Elzobi, Moftah; Al Aghbari, Zaher; Mustafa, Hassan
In: International journal of signal processing, image processing and pattern recognition: IJSIP - Daejeon: Science and Engineering Research Support Center (SERSC), 2008, Bd. 4.2011, 4, S. 131-144
Quantifying learning creativity through simulation and modeling of swarm intelligence and neural networks
Mustafa, Hassan M.; Al-Somani, Turki F.; Hamadi, Ayoub
In: International journal of online engineering: IJOE / Publisher: International Association of Online Engineering (IAOE): IJOE - Kassel: Kassel University Press GmbH, 2008, Bd. 7.2011, 2, S. 29-35
Hand-face-touch measure - a cue for human behavior analysis
Saeed, Anwar; Niese, Robert; Al-Hamadi, Ayoub; Panning, Axel
In: 2011 IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems (ICIS). - Piscataway, NJ : IEEE, S. 605-609
Aus technischen Gründen können nur 200 Publikationen angezeigt werden.
Mehr im Forschungsportal ansehen.
- University of Sharjah,(UAE), Prof. Dr. Zaher Al Aghbari
- Universität Ulm, Prof. Dr. Harald C. Traue
- Volkswagen AG, Konzernforschung; Forschung Virtuelle Technik/ Dr.-Ing. J. Tümler und Prof. S. Werner
- Fraunhofer IFF Magdeburg, Geschäftsfeld Virtual Engineering/ Dr.-Ing. R. Mecke
- Universität Ulm, Prof. Dr-Ing. Klaus Dietmayer
- Universität Ulm, Prof. Dr. phil. habil. Anke Huckauf
- Universität Ulm, Prof. Dr.-Ing. Heiko Neumann
- University of Louisville,(USA), Prof. Dr. Farag
- Volkswagen AG, Konzernforschung,; Forschung Virtuelle Technik
- Carl-Zeiss AG
- Fraunhofer IHH Berlin
- Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU
- Martin-Mechanic GmbH
- Pilz GmbH & Co. KG, Ostfildern
- Prof. Dr. Joachim Weimann
- Universität Bielefeld
- Universitätsklinik Ulm, Prof. Eberhard Barth
- Universitätsklinik Ulm, Prof Steffen Walter
- Universität Ulm, Prof. Steffen Walter
- University of Central Lancashire, UK
- ZBS e.V. / GBS GmbH Illmenau
- Bildverarbeitung und -verstehen
- Mustererkennung
- 3D-Vermessung und Oberflächeninspektion in 3D
Mensch-Maschine-Interaktion
- Gesten- und Mimikerkennung
- Aktions- und Eventerkennung
- Handschrifterkennung
Informationsfusion
- Umgebungs- und Situationsmodellierung
- Emotions- und Intentionserkennung
- Ayoub K. Al-Hamadi received his Masters Degree in Electrical Engineering & Information Technology in 1997 and his PhD. in Technical Computer Science at the Otto-von-Guericke-University of Magdeburg, Germany in 2001.
- Since 2003 he has been Junior-Research-Group-Leader at the Institute for Electronics, Signal Processing and Communications at the Otto-von-Guericke-University Magdeburg.
- In 2008 he became Professor of Neuro-Information Technology at the Otto-von-Guericke University Magdeburg.
- In May 2010 Prof. Al-Hamadi received the Habilitation in Artificial Intelligence and the Venia Legendi in the scientific field of "Pattern Recognition and Image Processing" from Otto-von-Guericke-University Magdeburg, Germany
- Prof. Al-Hamadi is the author of more than 300 articles in peer-reviewed international journals, conferences and books.