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

  Bier, Bastian; Goldmann, Florian; Zaech, Jan-Nico; Fotouhi, Javad; Hegeman, Rachel; Grupp, Robert; Armand, Mehran; Osgood, Greg; Navab, Nassir; Maier, Andreas; Unberath, Mathias: Learning to detect anatomical landmarks of the pelvis in X-rays from arbitrary views In: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

  Amrehn, Mario; Strumia, Maddalena; Kowarschik, Markus; Maier, Andreas: Interactive Neural Network Robot User Investigation for Medical Image Segmentation In: Bildverarbeitung für die Medizin (BVM)

  Jaremenko, Christian; Ravikumar, Nishant; Affronti, Emanuela; Merklein, Marion; Maier, Andreas: Determination of Forming Limits in Sheet Metal Forming using Deep Learning In: Materials

  Zarei, Shahab; Stimpel, Bernhard; Syben, Christopher; Maier, Andreas: User Loss A Forced-Choice-Inspired Approach to Train Neural Networks Directly by User Interaction In: Bildverarbeitung für die Medizin 2019

  Chen, Shuqing; Gehrer, Simone; Kaliman, Sara; Ravikumar, Nishant; Becit, Abdurrahman; Aliee, Maryam; Dudziak, Diana; Merkel, Rudolf; Smith, Ana-Sunćana; Maier, Andreas: Semi-Automatic Cell Correspondence Analysis Using Iterative Point Cloud Registration In: Bildverarbeitung für die Medizin 2019

  Wels, Michael; Lades, Félix; Muehlberg, Alexander; Suehling, Michael: General Purpose Radiomics for Multi-Modal Clinical Research In: Medical Imaging 2019: Computer-Aided Diagnosis

  Breininger, Katharina; Hanika, Moritz; Weule, Mareike; Kowarschik, Markus; Pfister, Marcus; Maier, Andreas: 3D-Reconstruction of Stiff Wires from a Single Monoplane X-Ray Image In: Workshop Bildverarbeitung für die Medizin

  Stromer, Daniel; Vetter, Andreas; Oezkan, Hasan Can; Probst, Christian; Maier, Andreas: Enhanced Crack Segmentation (eCS): A Reference Algorithm for Segmenting Cracks in Multicrystalline Silicon Solar Cells In: IEEE Journal of Photovoltaics

  Stimpel, Bernhard; Syben, Christopher; Würfl, Tobias; Breininger, Katharina; Lommen, Jonathan; Dörfler, Arnd; Maier, Andreas: Projection Image-to-Image Translation in Hybrid X-Ray/MR Imaging In: SPIE Medical Imaging 2019
• Cooperations
  

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  LME-News
  

  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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  Meldungen und Termine

  Montag/Dienstag, 2./3. Juli 2007, 8.50 bis 18.00 Uhr, Am Wolfsmantel 33, Erlangen-TennenloheDer Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung) der Universität Erlangen-Nürnberg ist am 2. und 3. Juli Gastgeber einer internationalen...[more]

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  Meldungen und Termine

  Sieben Nachwuchswissenschaftler der Universität Erlangen-Nürnberg werden an der diesjährigen Tagung der Nobelpreisträger in Lindau teilnehmen. Sie gehören damit zu den 560 jungen Forschern, die zwischen dem 1. und dem 6. Juli...[more]

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