Researchers and students at Pattern Recognition Lab (LME) work on the development and implementation of algorithms to classify and analyze patterns like images or speech. The research is mostly interdisciplinary and is focussed on medical- and health engineering. The LME has close national and international collaborations with other universities, research institutes and industrial partners. 

A summary of the projects at the Pattern Recognition Lab is available for download as a comprehensive brochure (PDF). 

• Research Areas
  

  • Pattern Recognition & Machine Learning

    

    Pattern Recognition deals with the automatic classification and analysis of sensor input data. In this area we have work groups in Speech Recognition and Understanding, Computer Vision, Multiple Criteria Optimization, Image Analysis, Image Segmentation, and Image Fusion.

    Medical Image Processing

    

    The research area medical image processing investigates formation and analysis of images in medicine. Currently the groups Analytic Reconstruction and Consistency, Computed Tomography: Algebraic Reconstruction and Motion, Magnetic Resonance Imaging, Phase-Contrast Imaging, and Ophthalmic Imaging are working on such topics.

    Big Data Applications

    

    With the sheer amount of "big data", new opportunities are available also for pattern recognition and machine learning. Examples are deep learning and precision learning. In this area, we have the groups of Learning Approaches for Medical Big Data Analysis, Population Modelling, and Enterprise Computing.

  Available Theses
  

  Extension of an audio-recordings database with features for similarity search (Master Arbeit) Betreuer: Maier, Andreas; Meyer-Wegener, Klaus

  Recent Publications
  

  Choi, Jang-hwan; McWalter, Emily; Datta, Sanjit; Müller, Kerstin; Maier, Andreas; Gold, Garry; Levenston, Marc; Fahrig, Rebecca: In Vivo 3D Measurement of Time-dependent Human Knee Joint Compression and Cartilage Strain During Static Weight-Bearing In: ORS 2016 Annual Meeting

  Preuhs, Alexander; Maier, Andreas; Manhart, Michael; Kowarschik, Markus; Hoppe, Elisabeth; Fotouhi, Javad; Navab, Nassir; Unberath, Mathias: Symmetry Prior for Epipolar Consistency In: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

  Davari, AmirAbbas; Oezkan, Hasan Can; Maier, Andreas; Riess, Christian: Fast and Efficient Limited Data Hyperspectral Remote Sensing Image Classification via GMM-Based Synthetic Samples In: IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING (JSTARS)

  Yoon, Seung Su; Hoppe, Elisabeth; Schmidt, Michaela; Forman, Christoph; Puneet Sharma; Christoph Tilmanns; Maier, Andreas; Wetzl, Jens: Automatic Cardiac Resting Phase Detection for Static Cardiac Imaging Using Deep Neural Networks In: (Joint Annual Meeting ISMRM-ESMRMB (27th Annual Meeting & Exhibition)

  Schwinn, Leo; Haderlein, Tino; Nöth, Elmar; Maier, Andreas: Impact of Pathologies on Automatic Age Estimation In: DAGA 2019 - 45. Jahrestagung für Akustik

  Hoppe, Elisabeth; Wetzl, Jens; Forman, Christoph; Körzdörfer, Gregor; Schneider, Manuel; Speier, Peter; Schmidt, Michaela; Maier, Andreas: Free-Breathing, Self-Navigated and Dynamic 3-D Multi-Contrast Cardiac CINE Imaging Using Cartesian Sampling and Compressed Sensing In: Joint Annual Meeting ISMRM-ESMRMB (27th Annual Meeting & Exhibition)

  Preuhs, Alexander; Manhart, Michael; Hoppe, Elisabeth; Kowarschik, Markus; Maier, Andreas: Motion Gradients for Epipolar Consisntecy In: Fully 3D

  Köhler, Thomas; Bätz, Michel; Naderi, Farzad; Kaup, André; Maier, Andreas; Riess, Christian: Toward Bridging the Simulated-to-Real Gap: Benchmarking Super-Resolution on Real Data In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

  Fischer, Peter: Respiratory motion compensation in X-ray fluoroscopy In:

  Deitsch, Sergiu; Christlein, Vincent; Berger, Stephan; Buerhop-Lutz, Claudia; Maier, Andreas; Gallwitz, Florian; Riess, Christian: Automatic Classification of Defective Photovoltaic Module Cells in Electroluminescence Images In: Solar Energy
• Cooperations
  

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  LME-News
  

  Technik begeistert Schülerinnen beim Forscherinnen-Camp

  Im Team an einer kniffligen Fragestellung tüfteln, eine Vorlesung zum Thema Röntgen an der Uni hören, mit Radiologie-Spezialisten sprechen und die wichtigsten Stationen einer Ingenieurin bei der Siemens AG kennen lernten: Das...[more]

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  Auszeichnungen und Funktionen

  Prof. Dr. Joachim Hornegger, Lehrstuhl für Mustererkennung, übernimmt ab September 2007 eine Gastprofessur an der Stanford University, Kalifornien, USA. Weitere InformationenProf. Dr.-Ing. Joachim HorneggerTel.: 09131...[more]

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  Erlanger Nachrichten: Diagnose von Sprachfehlern

  An der Michael-Poeschke-Schule und im Erna-Zink-Kindergarten wurden heuer Sprachaufnahmen von Kindern im Alter von vier bis zwölf Jahren zur Unterstützung einer Forschungsprojekts zu Sprachstörungen und deren Therapie erstellt.In...[more]

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  Forschungsgelder für Banknotendruck

  Eine Forschungsstelle für drei Jahre hat sich der Lehrstuhl für Mustererkennung der Universität Erlangen-Nürnberg durch die Zusammenarbeit mit der Münchner Firma Giesecke & Devrient (G&D) gesichert. Mit dem kürzlich...[more]

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  Mittelfränkischer Tag: Platz vier beim Robocup

  Mechatronik- und Informatik-Studierende der Universität Erlangen-Nürnberg machten es wahr: In einem Praxisprojekt des Lehrstuhls für Mustererkennung entwickelten sie unter der Leitung der Doktoranden Benjamin Deutsch und Stefan...[more]

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  Roboter lernen Fußball spielen

  

  Mechatronik- und Informatik-Studierende der Universität Erlangen-Nürnberg machten den (Alb)traum eines jeden Fußballtrainers wahr: Fußball spielende Roboter. In einem Praxisprojekt des Lehrstuhls für Mustererkennung entwickelten...[more]

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