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TU Berlin

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Lebenslauf

Lupe

1993 - 1999 Studium der Technischen Informatik an der TU-Berlin.
Schwerpunkte: Künstliche Intelligenz, Robotik, Nachrichtentechnik

1998 - 1999 Systemprogrammierer und Algorithmenentwickler am Fraunhofer Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik Berlin (IPK)

2000 - 2003 Entwicklungsingenieur bei der Cortologic-AG

2003 - 2004 Freiberuflicher Ingenieur (Entwicklung von Spracherkennungssystemen,
Embedded-Programmierung) www.speech-recog.de

2004 - 2009 Wissenschaftlicher Mitarbeiter der MDT

Forschung

  • Stochastik, nichtparametrische Dichteschätzung, nichtparametrische Regression, Ein-Klassen Klassifikation
  • Viterbi-Algorithmen, insbesondere Hidden-Markov-Models und Dynamic Time Warping Derivate
  • Signalverarbeitung, Vorverarbeitung für Mustererkennungszwecke
  • Embedded-Systems

Publikationen

Erfindung 102007036277.5: Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Mustererkennung
Zitatschlüssel DE102007036277
Autor Kühn, S and Gühmann, C
Jahr 2007
Wie herausgegeben Misc
Zusammenfassung Für vielfältige praktische Anwendungen werden leistungsfähige und effiziente Mustererkennungsverfahren zur Sequenzanalyse benötigt, beispielsweise in der Sprach-, Bild- und Handschrifterkennung, in der Gensequenzanalyse, bei der Detektion von Computerviren oder auch zur Erkennung klopfender Verbrennungen in Ottomotoren. Derzeit stellen Hidden Markov Models (HMMs) den Stand der Technik bei der Lösung solcher Aufgabenstellungen dar. Das neuartige Verfahren zur automatischen Mustererkennung ist wie die HMMs geeignet, verzerrte Muster in sequentiellen elektronischen Daten aufzufinden, Übertrifft diese aber in Performance, Einfachheit und Genauigkeit. Die Verbesserungen ergeben sich durch eine spezielle Aufbereitung des zur Parameterbestimmung gegebenen Beispieldatensatzes, so dass nicht länger auf einen komplizierten zweistufigen stochastischen Prozess zurückgegriffen werden muss.
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