Computer Vision

Die Arbeitsgruppe Computer Vision beschäftigt sich mit der Gewinnung von verwertbarem Wissen aus Bildern. Um Computern die Erfassung, Repräsentation und Interpretation der visuellen Welt zu ermöglichen, adressieren wir mathematische Konzepte der Bildentstehung und -verarbeitung, KI-Methoden zur Erzeugung und Analyse von Bildern, Grundlagen visueller Informationsverarbeitung in neuronalen Netzen, und Softwarearchitekturen zur effizienten Verarbeitung und Bereitstellung von Bilddaten.

Unsere aktuellen Forschungsarbeiten umfassen Methoden zur Erkennung von Objekten, Texturklassifikation, 3D-Objektrekonstruktion und Bildsynthese. Die Anwendungsbereiche der entwickelten Verfahren reichen von optischer Inspektion und Vermessung über Automatisierungsaufgaben in Landwirtschaft und Fertigung sowie Robotik bis hin zu biomedizinischen Anwendungen.

Ein wichtiger Schwerpunkt ist die Analyse neurowissenschaftlicher Mikroskopbilder. In Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe "Big Data Analytics" am Institut für Neurowissenschaften und Medizin (INM-1) des Forschungszentrums Jülich tragen wir zur Entwicklung eines hochaufgelösten 3D-Atlas des menschlichen Gehirns bei, der einzelne Zellen und Nervenfasern erfasst und Hirnareale auf mikroskopischer Auflösung unterscheidet. Die zugrundeliegenden riesigen Bilddaten werden über unsere Toolsuite „siibra“ online in 3D visualisiert, über eine Python-Schnittstelle zugänglich gemacht, und auf den neuesten Supercomputern analysiert. Dabei tragen wir zur Entwicklung der europäischen Forschungsinfrastruktur EBRAINS bei, und sind Teil des Netzwerks „Helmholtz AI“ für KI-Entwicklung in der Wissenschaft. Durch die Analyse dieser Bilddaten erhalten wir Einblicke in die Architektur der Netzwerke im visuellen Kortex des menschlichen Gehirns, und hoffen so unser Verständnis der Grundprinzipien visueller Informationsverarbeitung zu verbessern.