Publikationen pro Jahr
Publikationen pro Jahr
Persönliches Profil
Forschungsinteresse
The research interests of Thomas Kaester lie in the field of computer vision, pattern recognition, machine learning, image processing, and computer graphics. In particular, he is interested in:
- big data and analysis
- object detection, tracking and recognition
- human-machine interaction
- medical image processing
- action detection and classification in videos
- computer animation and visualization
- the design of intelligent / cgnitive vision systems
- image and video retrieval (including short-term and long-term learning)
- industrial image processing
Strategische Forschungsbereiche und Zentren
- Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
Fingerprint
Fingerprints basieren auf einer Begriffsuche in Textquellen wie Abstracts oder Projektbeschreibungen, um einen Index gewichteter Hauptthemen jedes einzelnen Forschers zu erstellen.
- 1 Ähnliche Profile
Kooperationen und Spitzenforschungsbereiche der letzten fünf Jahre
Internationale Kooperationspartner der letzten fünf Jahre auf einen Blick - die Auswahl eines Punktes zeigt inhaltliche Details zur wissenschaftlichen Zusammenarbeit.
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Automated assessment of immunofixations with deep neural networks
Thiemann, C., Klitzke, B., Martinetz, P., Grüning, P., Käster, T., Barth, E., Kramer, J. & Martinetz, T., 01.10.2022, in: Journal of Laboratory Medicine. 46, 5, S. 331-336 6 S.Publikation: Beiträge in Fachzeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › Begutachtung
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An AI-based Framework for Diagnostic Quality Assessment of Ankle Radiographs
Mairhöfer, D., Laufer, M., Simon, P. M., Sieren, M., Bischof, A., Käster, T., Barth, E., Barkhausen, J. & Martinetz, T., 01.07.2021, Proceedings of the Fourth Conference on Medical Imaging with Deep Learning. Heinrich, M., Dou, Q., de Bruijne, M., Lellmann, J., Schläfer, A. & Ernst, F. (Hrsg.). PMLR, Band 143. S. 484-496 13 S. (Proceedings of Machine Learning Research).Publikation: Kapitel in Büchern/Berichten/Konferenzbänden › Konferenzbeitrag › Begutachtung
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Committees of deep feedforward networks trained with few data
Miclut, B., Kaester, T., Martinetz, T. & Barth, E., 23.06.2014, in: arXiv.org. 7 S.Publikation: Beiträge in Fachzeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung
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Key-point Detection with Multi-layer Center-surround Inhibition
Coleca, F., Zîrnovean, S., Käster, T., Martinetz, T. & Barth, E., 01.01.2014, Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision Theory and Application. Battiato, S. (Hrsg.). 1 Aufl. Lisbon, Portugal: SciTePress, Band Vol. 1. S. 386-393 8 S. (INSTICC Conference Proceedings).Publikation: Kapitel in Büchern/Berichten/Konferenzbänden › Konferenzbeitrag › Begutachtung
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How to make a small phone camera shoot like a big DSLR: creating and fusing multi-modal exposure series
Binder, T., Kriener, F., Wichner, C., Wille, M., Wellner, M., Kaester, T., Martinetz, T. & Barth, E., 09.03.2012, Human Vision and Electronic Imaging XVII. Rogowitz, B. E., Pappas, T. N. & de Ridder , H. (Hrsg.). SPIE, Band 8291. S. 8291 - 8291 - 10 10 S. (Proceedings of SPIE; Band 8291).Publikation: Kapitel in Büchern/Berichten/Konferenzbänden › Konferenzbeitrag › Begutachtung
Auszeichnungen
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Innovationspreis 2012
Martinetz, T. (Preisträger*in), Käster, T. (Preisträger*in) & Fischer, S. (Preisträger*in), 2012
Auszeichnung: Forschungspreise, wissenschaftliche Auszeichnungen