Maximiliane Gruber

Maximiliane Gruber, M. Sc.

Department of Electrical-Electronic-Communication Engineering
Chair of Multimedia Communications and Signal Processing (Prof. Dr. Kaup)

Room: Room 06.035
Cauerstr. 7
91058 Erlangen

Office hours

n.V.

Research

I am working within the field of intelligent video analytics and investigate the influence of various image characteristics on machine vision systems. Such image characteristics depend on the employed image acquisition system (e.g. noise, blur, coding), and on environmental coditions (e.g. light, weather, location). The goal of my work is to reduce the “domain gap” between training and test data in these cases. In my investigations, I regard the machine vision system as black box.

Typical machine vision scenarios comprise object detection and tracking for autonomous driving, license plate recognition, and optical character recognition. Application to further domains like medical imaging are possible.

Offered Thesis

I offer theses in the field of intelligent video analytics at any time.

Completed and Ongoing Theses

Master’s Theses

  • “Emulation of Image Coding Artifacts Employing Adversarial Learning”

Bachelor’s Theses

  • “Document Image Quality Assessment for Text Recognition Systems”
  • “Emulation of Image Artifacts by Learning in the Frequency Domain”
  • “Setup of a demonstrator for depth estimation employing a stereo camera and a LIDAR”

Research Internships and Project Theses

  • “Image quality analysis from decoded video frames”
  • “Modeling of environmental influences in Blender using Python”
  • “Assessment of the Influence of Video Coding on Text Recognition”
  • “Development of a Confidence Metric based on the Quality of Coded Video Sequences”

Awards

  • : Siemens-Masterpreis (Siemens) – 2020

Teaching

Tutorial (TUT)

  • Tutorium zu Signale und Systeme I

    • 1 SWS
    • Date:
      • Thu 10:15-11:45, Room 05.025 (exclude vac) (Course Tutorium zu Signale und Systeme I (TUTSISY I)) ICS
      • Thu 14:15-15:45, Room 0.154-115 (exclude vac) (Course Tutorium zu Signale und Systeme I (TUTSISY I)) ICS
      • Wed 12:15-13:45, Room 0.151-115 (exclude vac) (Course Tutorium zu Signale und Systeme I (TUTSISY I)) ICS
      • Fry 10:15-11:45, Room 0.154-115 (exclude vac) (Course Tutorium zu Signale und Systeme I (TUTSISY I)) ICS

Lecture (VORL)

  • Signals and Systems I

    In der Lehrveranstaltung werden grundlegende Kenntnisse über Stromkreise mit
    Widerstand, Kapazität und Induktivität vorausgesetzt, ebenso Kenntnisse über
    komplexe Zeiger und Übertragungseigenschaften einfacher linearer Netzwerke.
    Diese können beispielsweise durch die beiden Module "Grundlagen der
    Elektrotechnik I" und "Grundlagen der Elektrotechnik II" oder durch die
    Kombination der Module "Einführung in die Informations- und
    Kommunikationstechnik" und "Elektronik und Schaltungstechnik" erworben
    werden. Für Studenten ohne diese Vorlesungen (beispielsweise im Studiengang
    Computational Engineering) können die notwendigen Vorkenntnisse auch im
    Selbststudium anhand der Kapitel 2 über Physikalische Grundlagen elektrischer
    Schaltungen und Kapitel 3 über Passive Netzwerke aus dem Buch von Oehme,
    Huemer, Pfaff, "Elektronik und Schaltungstechnik", Hanser Verlag, München
    2007 erworben werden.

    • 2,5 SWS; ECTS studies
    • Date:
      • Mon 16:15-17:45, Room H11 (exclude vac) ICS
      • Tue 16:15-17:45, Room H4 (exclude vac) ICS

Publications

2022

2021