Institut für Informatik der Humboldt-Universität zu Berlin am Lehrstuhl Signalverarbeitung / Mustererkennung (Frau Prof. Dr.-Ing. Beate Meffert)
Signal processing and pattern recognition group of the computer science department of the Humboldt-Universität zu Berlin.


Uwe Knauer (knauer AT informatik.hu-berlin.de)
Doktorand
Tätigkeiten
History of teaching and scientific meetings

Arbeitsgebiete
Activities and research interests
  • Mitglied der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung (DAGM)
  • Mitglied der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF)
    Publikationen und Vorträge
    Publications and talks
    1. U. Knauer, ASN.1 Packed Encoding Rules - Untersuchungen zum Einsatz eines alternativen Kodierungsverfahrens, Studienarbeit, 2002. Dowload
    2. U. Knauer, Automatische Vermessung gewalzter Stahlringe für die Qualitätssicherung, Diplomarbeit, 2003. Download
    3. R. Reulke, U. Knauer (Eds.), Proceedings of the 2. Panoramic Photogrammetry Workshop, Berlin, Germany, 2005. Link
    4. B. Meffert, R. Blaschek, U. Knauer, R. Reulke, A. Schischmanow, F. Winkler, Monitoring Traffic by Optical Sensors, Proc. 2nd International Conference on Intelligent Computing and Information Systems, Cairo, Egypt, 2005, 9-14. Download Abstract
    5. M. Himmelsbach, U. Knauer, F. Winkler, B. Meffert, F. Zautke, K. Bienefeld, Automatische Auswertung des Ausräumverhaltens der Honigbiene (Poster), 52. Jahrestagung der Arbeitsgemeinschaft der Bieneninstitute, Halle, Germany, 2005.
    6. U. Knauer, M. Himmelsbach, F. Winkler, F. Zautke, K. Bienefeld, B. Meffert, Application of an Adaptive Background Model for Monitoring Honeybees, Proc. 5th IASTED International Conference on Visualization, Imaging, & Image Processing, Benidorm, Spain, 2005, 46-50. Download Paper
    7. U. Knauer, R. Reulke, B. Meffert, Fahrzeugerkennung und -verfolgung mittels mehrdimensionaler Histogrammanalyse, Proc. Farbbildverarbeitung 2005, Berlin, Germany, 2005. Download Paper
    8. U. Knauer, T. Dammeier, B. Meffert, The Structure of Road Traffic Scenes as Revealed by Unsupervised Analysis of the Time Averaged Optical Flow, Proc. 17th International Conference on the Applications of Computer Science and Mathematics in Architecture and Civil Engineering, Weimar, Germany, 2006. Download Paper
    9. R. Reulke, U. Eckardt, B. Flach, U. Knauer, K. Polthier (Eds.), Combinatorial Image Analysis, Proc. 11th International Workshop, Berlin, Germany, 2006.
    10. B. Meffert, R. Blaschek, U. Knauer, Traffic Monitoring: Optical sensing system improves traffic flow evaluation, Laser Focus World Online Article, 2007.Download Paper
    11. U. Knauer, F. Zautke, K. Bienefeld, B. Meffert, A Comparison of Classifiers for Prescreening of Honeybee Brood Cells, Proc. ICVS 2007, Bielefeld, Germany, 2007.Download Paper ICVS 2007
    12. U. Knauer, K. Bienefeld, B. Meffert, Möglichkeiten der Bildverarbeitung für Verhaltensbeobachtungen von Bienenvölkern. Vortrag, 54. Jahrestagung der deutschen Bieneninstitute, Veitshöchheim, 27.3.2007. Download Slides 
Veitshöchheim 2007
    13. U. Knauer, R. Stein, B. Meffert, Detection of opened brood cells at an early stage. Proc. of 52. Internationales Wissenschaftliches Kolloquium, Illmenau, Germany, 2007.Download Paper IWK 2007
    14. U. Knauer, K. Bienefeld, B. Meffert, Potential of digital image processing for the observation of honeybee behavior (Abstract). Apidologie 38(5), 2007, 491.Download Abstract Jahrestagung
    15. U. Knauer, S. Mankiewiecz, G. Lüth, B. Meffert, Situationsabhängige Kombination eines gradientenbasierten Objekttrackings mit Farbinformation. 15. Workshop Farbbildverarbeitung, Berlin, Germany, 2009. Download Artikel
    16. U. Knauer, B. Meffert, Evaluation based combining of classifiers for monitoring honeybees. IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, Snowbird, USA, 2009.
    17. U. Knauer, T. Schüttler, C. Schöning, K. Bienefeld, B. Meffert, Combining detection algorithms for robust tracking of honeybees. Jahrestagung der deutschen Bieneninstitute 2010.
    18. U. Knauer, B. Meffert, Fast computation of region homogeneity with application in a surveillance task. ISPRS Technical Commission V Symposium, Newcastle, GB, 2010.
    19. U. Knauer, U. Seiffert, An Approach for Automated Registration of Hyperspectral Images for Boresight Calibration. 33. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF, Freiburg, Germany, 2013.
    20. U. Knauer, U. Seiffert, Cascaded Reduction and Growing of Result Sets for Combining Object Detectors, Lecture Notes in Computer Science vol. 7872, Proceedings of 11th International Workshop on Multiple Classifier Systems, Springer, Nanjing, China, 2013.
    21. U. Knauer, U. Seiffert, A Comparison of Late Fusion Methods for Object Detection, IEEE International Conference on Image Processing, Melbourne, Australia, 2013.
    22. U. Knauer, A. Backhaus, U. Seiffert, Beyond Standard Metrics - On the Selection and Combination of Distance Metrics for an Improved Classification of Hyperspectral Data, Workshop on Self Organizing Maps, Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, Mittweida, Germany, 2014.
    23. U. Knauer, A. Backhaus, U. Seiffert, Fusion Trees for Fast and Accurate Classification of Hyperspectral Data with Ensembles of Gamma-divergence based RBF Networks, Neural Computing and Applications, Springer, DOI:10.1007/s00521-014-1634-9, 2014.
    24. U. Knauer, U. Seiffert, Fast Image Segmentation with Boosted Random Forests, Integral Images, and Features on Demand, IEEE Symposia Series on Computational Intelligence, Orlando, USA, 2014.
    25. U. Knauer, D. Kilias, U. Seiffert, Fast Segmentation of Hyperspectral Images by Combining Textural and Spectral Information, 35. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF, Cologne, Germany, 2015.
    26. U. Knauer, E. Edwards, A. McGrath, W. Lieff, J. M. Hacker, Udo Seiffert, Towards grape-vine management based on mapping of airborne hyperspectral images, 9th International Symposium on Mobile Mapping Technology , Sydney, Australia, 2015.
    27. U. Knauer, A. Backhaus, U. Seiffert, Evaluation of Fusion Methods for Gamma-divergence based Neural Network Ensembles, IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining, Capetown, South Africa, 2015.
    28. U. Knauer, A. Matros, T. Petrovic, T. Zanker, E. S. Scott, U. Seiffert, Improved classification accuracy of powdery mildew infection levels of vine grapes by spatial-spectral analysis of hyperspectral images, accepted for publication in Journal Plant Methods, 2017.

    Uwe Knauer
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    Erstellt am 5.5.2003, zuletzt geändert am 21.04.2017