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Original title:
Modeling and Analyzing Dynamics of Visual Processes With Representation Learning
Translated title:
Modellierung und Analyse der Dynamik visueller Prozesse mittels Representation Learning
Author:
Sagel, Alexander
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Shen, Hao (Priv.-Doz. Dr.)
Referee:
Shen, Hao (Priv.-Doz. Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
DAT 001
Abstract:
This thesis discusses the problem of describing visual processes using semi-linear state space models. It investigates approaches to infer these models from data using techniques from representation learning, and proposes methods to apply them in tasks such as visual process recognition or video synthesis. These tasks typically involve problems like feature design and post-processing, which are also discussed.
Translated abstract:
Die vorliegende Dissertation behandelt die Beschreibung visueller Prozesse mittels semi-linearer Zustandsraummodelle. Insbesondere werden Ansätze des Representation Learnings untersucht, solche Modelle aus Daten zu lernen, und Techniken vorgestellt, sie in Bereichen wie Erkennung und Synthese visueller Prozesse anzuwenden. Diese Anwendungen umfassen typischerweise Probleme wie etwa Entwurf geeigneter Deskriptoren oder Nachbearbeitung mittels technischer Bildverbesserung, welche ebenfalls diskuti...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1613292
Date of submission:
16.06.2021
Oral examination:
23.03.2022
File size:
39548870 bytes
Pages:
174
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220323-1613292-1-8
Last change:
18.05.2022
 BibTeX