| Name: | Jan Frederick Eick, M.Sc. |
| Raum: | Schwanseestraße 143, R. 2.36 |
| Telefon: | +49 (0) 36 43/58 37 23 |
| E-Mail: | |
| Sprechstunde: | Auf Anfrage |
| Lehre: | Applied Deep Learning for Computer Shape of you: 3D Semantic Segmentation of Point Cloud Data Generating 3D Interior Design for Point Cloud Scene Understanding and Room Layout Analysis |
| Forschung: | Semantische Segmentierung von Punktwolken, Stereokorrespondenz, Photogrammetrie |
Jan Frederick Eick ist seit Juli 2020 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachbereich Medieninformatik der Bauhaus-Universität Weimar.
Zuvor hat er sein Studium am Fachbereich Medieninformatik als MSc mit seiner Masterarbeit "Deep Learning based Stereo Matching for High-Resolution Images" abgeschlossen.
Seine Forschungsinteressen umfassen verschiedene Disziplinen der Computer Vision, insbesondere die automatisierte Segmentierung von 3D Punktwolken mit Methoden des Maschinellen Lernens.
Aktuelle Forschungsprojekte
- MetaReal - Immersive Kommunikation, Kollaboration und intelligente Dienste in einer digitalen Weltkopie
Veröffentlichungen
- Morgenthal, G., Eick, J. F., Rau, S., & Taraben, J. (2019). Wireless Sensor Networks Composed of Standard Microcomputers and Smartphones for Applications in Structural Health Monitoring. Sensors, 19(9), 2070. https://doi.org/10.3390/s19092070
Betreute Abschlussarbeiten
Master's theses:
El Mehdi Essadki: A Framework for Guided 3D Point Cloud Annotation, WiSe 2021/22
Huy Khanh Ha: Real-time multi-view marker-less motion capture of multiple humans, SoSe 2021
Bachelor's theses:
Martin Tippmann: Retrieval of 3D Point Cloud Submaps from 2D Query Images, WiSe 2022/23
Philipp Tornow: Unsupervised object extraction for semantic segmentation of bridge scenes, SoSe 2021