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Forschung an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg

Forschungsdatenbank: Projekte

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Forschungsprojekte (109)

Biolab II - Evaluation biometrischer Verifikationssysteme

Das Projekt setzt die Forschungsarbeiten und den Testbetrieb des Projekts Biolab fort. Neben bestehenden Forschungsschwerpunkten widmet sich das Projekt auch neuen Ansätzen in der Biometrie, wie der Entwicklung von Qualitätsmetriken für synthetische Charaktere und dem Einsatz von Time-of-Flight-Kameras zur Detektion von Überwindungsangriffen.

Projektleitung an der H-BRS

Prof. Dr. Robert Lange Prof. Dr. Norbert Jung
INNERVATE

Deutschland spielt eine führende Rolle in der Automobilindustrie, und Fahrzeuge müssen zur Gewährleistung der Verkehrssicherheit Tests wie den Elchtest durchlaufen, bei dem Dynamik und Fahrverhalten geprüft werden. Das Projekt INNERVATE hat zum Ziel, den Zulassungsprozess durch den Einsatz von KI-Technologien zu beschleunigen. Dabei wird die Datenerfassung optimiert, und die zertifizierende Person wird durch ein interaktives "über die Schulter"-Lernverfahren unterstützt, um den Prozess effizienter zu gestalten.

Projektleitung an der H-BRS

Professor im Ruhestand / retired professor Dr. Paul G. Plöger
Zentrum Assistive Technologien Rhein-Ruhr

Das Projekt Zentrum für Assistive Technologien Rhein-Ruhr (ZAT Rhein-Ruhr) ist eine umfassende Initiative, die sich auf die Schaffung eines nachhaltigen Ökosystems für assistive Technologien konzentriert. Es umfasst die Entwicklung der Infrastruktur, ethische Überlegungen, öffentliches Engagement und finanzielle Nachhaltigkeit, alles mit dem Ziel, die Forschung und Entwicklung, die Lehre und den Transfer von assistiven Technologien zu verbessern und so deren Breitenwirkung zu gewährleisten. Der Schwerpunkt der ZAT liegt auf pro-adaptiven Lösungen (Hilfsmittel, die “proaktiv die Anpassungsfähigkeit angehen”) in den Bereichen Arbeit, Wohnen, Gesundheit, Mobilität und Bildung. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit der Hochschule Rhein-Waal, der Hochschule Niederrhein und der Universität Duisburg-Essen durchgeführt. Das nordrhein-westfälische Ministerium für Kultur und Wissenschaft (MKW) fördert das Projekt mit 2,7 Millionen Euro für einen Zeitraum von drei Jahren.

Projektleitung an der H-BRS

Prof. Dr. Teena Chakkalayil Hassan Iman Awaad
Biometrie-Forschung

Das Projekt ergänzt die im Drittmittelprojekt „Biolab“ durchgeführten Arbeiten um hochschulspezifische Fragestellungen. Ziel ist, für Folgeprojekte im Rahmen des Biometrie-Evaluations-Zentrums (BEZ) anschlussfähig zu bleiben. Dabei sollen bestehende Ansätze aufgegriffen, optimiert und implementiert werden. Von besonderer Bedeutung sind hierbei die Evaluation bestehender biometrischer Systeme und die systematische Auswertung der Evaluationsergebnisse in Bezug auf Performanz und Schwachstellenanalyse. Ferner sollen geeignete künstliche Nachbildungen biometrischer Merkmale angefertigt und damit die Zuverlässigkeit der biometrischen Systeme gegenüber Präsentationsangriffen beurteilt werden. Auch Weiterentwicklung der biometrischen Systeme sollen durchgeführt werden. Die erzielten Ergebnisse werden in entsprechenden Veröffentlichungen der wissenschaftlichen Fachgruppe zugänglich gemacht. Durchführungsort ist das BEZ am Campus Sankt Augustin.

Projektleitung an der H-BRS

Prof. Dr. Norbert Jung Prof. Dr. Robert Lange
ROPOD

Objectives Develop and implement a disruptive concept for automatically guided vehicles (AGVs) that lowers the still existing barrier in logistics by offering • cost-effective, automated or semi-automated indoor transportation of goods, • while coping with existing legacy in terms of size, shape, and weight of goods and containers, • without imposing disruptive changes in existing logistic solutions, such as rebuilding entire warehouses or switching to new containers or storage technology.

Projektleitung an der H-BRS

Prof. Dr. Erwin Prassler
DevToSCA

Developer-centric Tools for Side-Channel Analysis

Projektleitung an der H-BRS

Prof. Dr. Kerstin Lemke-Rust
MedISA

Medical Centre Employee Centered Information Security Awareness

Development of an Autonomous CameraViewpoint Management System in a Multi-CameraTraining Scenario

Online-Fernausbildung für Montage, Betrieb und Wartung ist in der Industrie vorteilhaft, um Zeit und Geld zu sparen, insbesondere wenn Konzerne Standorte auf mehreren Kontinenten haben (z.B. Automobilindustrie, Ölfirmen, etc.). Derzeit sind die Ferntrainingserfahrungen durch begrenzte Kameraperspektiven und das Fehlen geeigneter Navigationstechniken für die Kameraansicht je nach Aufgabe eingeschränkt. In diesem Promotionsprojekt entwickelt Doktorand Saugata Biswas ein autonomes Kamera-Sichtpunktmanagementsystem mit Hilfe eines Roboterarms in einem Multikamera-Trainingsszenario. Diese Doktorarbeit wird sich auf die Verbesserung der Online-Trainingserfahrung von Remote Trainees konzentrieren.

Augmenting Geometry in Implicit Neural Scene Representations

Computergenerierte Bilder sind in unserer modernen, visuellen Welt allgegenwärtig. Fertigung, Unterhaltung, Bildung und viele andere Branchen benötigen reale oder fiktive virtuelle 3D-Modelle, um eine Vielzahl unterschiedlicher Szenarien darzustellen. Die moderne Computergrafik erzeugt hochqualitative visuelle und sogar fotorealistischen Inhalten. Diese Qualität hat jedoch zwei große Nachteile: Zum einen ist die Berechnung vieler visueller Effekte auf der Grundlage traditioneller Methoden ineffizient und mit langen Berechnungszeiten verbunden. Zweitens steigt mit zunehmender Bildqualität die Forderung nach einer extrem feinen Geometrie, die die gewünschte Szene darstellt. Daher ist eine der zeitaufwändige und mühsame Nachbearbeitung von Hand erforderlich. Ob einzelne Objekte oder ganze Szenen, jedes kleine Detail wird von Hand positioniert, einschließlich Geometrie, Lichtquellen oder Objektmaterialien. Doktorand Daniel Bachmannn macht sich tiefengenerative Ansätze mit neuronalen Netzwerken, insbesondere dem neuronalen Rendering zunutze. Hier werden Merkmale wie z.B. Form oder Farbe von virtuellen Objekten oder Szenen als gelernte Gewichte kodiert, die von neuronalen Netzen gespeichert werden. Diese interne Repräsentation wird als neuronale Szenenrepräsentation (NSR) bezeichnet - eine nicht-diskretisierende, implizite Form der Speicherung von Szenendaten.

Affordance-based reasoning for robotics

Menschen sind in der Lage, Pläne zur Erreichung ihrer Ziele zu entwickeln und sie an Veränderungen in ihrer Umgebung anzupassen, indem sie ohne große Überlegungen Lösungen und Alternativen finden und Chancen nutzen. Trotz jahrzehntelanger Forschung sind künstliche Agenten, wie z.B. Roboter, nicht so robust und flexibel. Wenn wir uns ansehen, wie wir trotz der sich ständig verändernden Umgebungen und unseres eigenen Mangels an Allwissenheit die Dinge erledigen, stellen wir fest, dass dies meist dadurch erreicht wird, dass wir fehlende oder nicht verfügbare Objekte ersetzen und Annahmen über Objekte treffen, über die wir nur begrenzte Informationen haben. Doktorandin Iman Awaad hat sich zum Ziel gesetzt, Servicerobotern, die in häuslicher Umgebung arbeiten, die Nutzung dieser beiden Techniken zur Unterstützung menschlicher User zu ermöglichen.

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