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Prof. Dr.-Ing. Markus Mayer

Fakultät Angewandte Informatik

Professor:innen

Professor

K 006

0991/3615-8324

Sprechzeiten

Bei offener Bürotür: Eintreten und fragen, ob ich Zeit habe! Falls ich nicht im Büro anwesend bin, vereinbaren Sie bitte einen Termin per Mail.

Sortierung:

Kernkompetenzen

  • Medizinische Bildverarbeitung
  • Signalverarbeitung (Audio & Bild Prozessierung und Aufbereitung)
  • Mustererkennung (Registrierung, Segmentierung)
  • Maschinelles Lernen (Data Mining, Klassifikation und Regression)

Forschungs- und Lehrgebiete

Vorlesungen:

  • Programmierung I & II (AIN-B)
  • Statistik (AIN-B)
  • Maschinelles Lernen (AIN-B)
  • Projektmanagement (AIN-B)
  • KI in der Industrie (KI-B)
  • KI (WI-B)
  • Theoretische Grundlagen der KI (AID-M)

Vita

Lebenslauf:

  • 2007: Abschluss des Studiums Informatik (mit Nebenfach Musikwissenschaft) an der FAU Erlangen
  • 2007-2012: Doktorand am Lehrstuhl für Mustererkennung an der FAU Erlangen.
  • 2012-2022: Entwickler bei Arnold & Richter Cine Technik (Arri) in München, zuletzt Senior Image Science Engineer.
  • 2022 (cont.): Professor an der Technischen Hochschule Deggendorf

Auszeichnungen:

  • 2008: International Travel Grant des “Association for Research in Vision and Ophthalmology (ARVO) Annual Meeting 2008”
  • 2011: Student Award der “Erlangen Graduate School of Advanced Optical Technologies (SAOT)“
  • 2016: Patent mit Kollegen des LME Erlangen und des MIT Boston: “Method and apparatus for motion correction and image enhancement for optical coherence tomography”
  • 2018: Abschluss der Promotion mit dem Titel “Automated Glaucoma Detection with Optical Coherence Tomography”
  • Reviewer für eine Vielzahl an anerkannten Fachzeitschriften und Forschungsorganisationen (u.a. IEEE Transaction on Medical Imaging, SPIE Journal of Biomedical Optics…)

Sonstiges

Offene Bachelor- & Masterarbeiten:

  • AFFAIR – A Framework for arbitrary image registration
  • Neural network loudspeaker equalization and phase correction
  • Neural Network Sound Synthesis
  • Asados – An Android synthesizer App for Drone and Overtone Singing
  • The “Mondrian” image compression
  • Promus – A Probabilistic Music Sequencer
  • Lirema – Live Recorded Music Annotation

Laufende Bachelor- & Masterarbeiten (ohne Firmenkooperation):

  • Optimization of noise for neural network confusion

Diese Themen stellen eventuell nicht den aktuellsten Stand dar - bitte schreiben Sie mir eine Mail für genauere Informationen. Meine Themenstellungen stammen im Allgemeinen aus folgenden Forschungsgebieten:

  • Medizinische Bildverarbeitung
  • Maschinelles Lernen und Statistic in der Musik
  • Interessante und creative Herausforderungen aus der Signal- und Bildverarbeitung und dem Maschinellen Lernen