Otto Johannsen-Preis (Bachelorarbeit) im Herbst 2024
wird an Lennart Schiweck verliehen
Lennart Schiweck erhält für seine Bachelorarbeit an der Fakultät Informatik den Otto Johannsen-Preis im Herbst 2024:
„Improving Deep Active Learning for Human Activity Recognition: The Impact of Video-Sensor Data Fusion on Labeling Efficiency“
Die Bachelorarbeit von Herrn Lennart Schiweck mit dem Titel „Improving Deep Active Learning for Human Activity Recognition: The Impact of Video-Sensor Data Fusion on Labeling Efficiency“ wurde für ihre außergewöhnliche fachliche Tiefe und wissenschaftliche Relevanz ausgezeichnet.
In seiner Arbeit entwickelte Herr Schiweck ein Framework zur Verbesserung der Labeling-Effizienz für die Erkennung menschlicher Aktivitäten durch die Fusion von Video- und Trägheitssensordaten. Er untersuchte mehrere Datenfusionstechniken und identifizierte einen besonders effizienten Ansatz, um die unterschiedlichen Modalitäten optimal zu kombinieren. Dieses Framework erzielte deutliche Verbesserungen in der überwachten Klassifikation im Vergleich zum Originalansatz des untersuchten Datensatzes.
Der Schwerpunkt der Arbeit lag auf der Anwendung dieses Frameworks im Bereich des aktiven Lernens. Herr Schiweck zeigte, wie Datenfusionstechniken in aktiven Lernprozessen eingesetzt werden können, um die Effizienz der Datenannotation zu steigern. Durch den Einsatz von Methoden wie Label Propagation optimierte er zudem den aktiven Lernzyklus und erzielte weitere Verbesserungen.
Ein Teil der Ergebnisse wurde gemeinsam mit Bosch Sensortec auf dem ACVR-Workshop der ECCV (European Conference on Computer Vision 2024) in Mailand präsentiert und wird in den Springer Proceedings veröffentlicht.
Die Arbeit verbindet wissenschaftliche Präzision mit praktischer Relevanz und liefert wertvolle Impulse für Forschung und industrielle Anwendungen. Sie verdeutlicht das Potenzial moderner Datenfusionstechniken und aktiver Lernverfahren für die effiziente Verarbeitung multimodaler Daten und trägt maßgeblich zur Weiterentwicklung datengetriebener Technologien im Bereich des maschinellen Lernens bei.
