A Riemannian Modification of Artifact Subspace Reconstruction for EEG Artifact Handling

Artifact Subspace Reconstruction (ASR) is an adaptive method for the online or offline correction of artifacts comprising multichannel electroencephalography (EEG) recordings. It repeatedly computes a principal component analysis (PCA) on covariance matrices to detect artifacts based on their statistical properties in the component subspace. We adapted the existing ASR implementation by using Riemannian geometry for covariance matrix processing. EEG data that were recorded on smartphone in both outdoors and indoors conditions were used for evaluation (N = 27). A direct comparison between the original ASR and Riemannian ASR (rASR) was conducted for three performance measures: reduction of eye-blinks (sensitivity), improvement of visual-evoked potentials (VEPs) (specificity), and computation time (efficiency). Compared to ASR, our rASR algorithm performed favorably on all three measures. We conclude that rASR is suitable for the offline and online correction of multichannel EEG data acquired in laboratory and in field conditions

Robuste Detektion, Verfolgung und Wiedererkennung von Personen in Videodaten mit niedriger Auflösung

Mit der zunehmenden Menge an Bilddaten im Videoüberwachungssektor wächst die Chance, Straftaten besser aufklären zu können. Allerdings ist dafür ein immenser Aufwand für die Auswertung der Bilder erforderlich, die oft nicht mehr vollständig ohne Computerunterstützung durch Personen gesichtet werden können. Diese Arbeit umfasst Methoden und Verbesserungen auf Basis neuartiger Personenrepräsentationen für die Detektion, Verfolgung und erscheinungsbasierte Wiedererkennung von Personen

Robuste Detektion, Verfolgung und Wiedererkennung von Personen in Videodaten mit niedriger Auflösung

Mit der zunehmenden Menge an Bilddaten im Videoüberwachungssektor wächst die Chance, Straftaten besser aufklären zu können. Allerdings ist dafür ein immenser Aufwand für die Auswertung der Bilder erforderlich, die oft nicht mehr vollständig ohne Computerunterstützung durch Personen gesichtet werden können. Diese Arbeit umfasst Methoden und Verbesserungen auf Basis neuartiger Personenrepräsentationen für die Detektion, Verfolgung und erscheinungsbasierte Wiedererkennung von Personen