Daniel Soukup

Suchergebnisse

• 2023

  Encoding semantic attributes - Towards explainable AI in industry

  Schneider, S. A., Antensteiner, D., Soukup, D. & Scheutz, M., 10 Aug. 2023, PETRA '23: Proceedings of the 16th International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments. Association for Computing Machinery (ACM), S. 518–527 10 S.

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  • Anomaly Detection 100%
  • Explainable Artificial Intelligence 100%
  • semantic description 100%
  • Interactive System 50%
  • Convolutional Neural Network 50%
• 2022

  Analysis of Future Potential of Autoencoders in Industrial Defect Detection

  Schneider, S. A. (Vortragende:r), Antensteiner, D., Soukup, D. & Scheutz, M., 2022, Proceedings of the 17th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. S. 282-289 8 S.

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• Autoencoders - A comparative Analysis in the Realm of Anomaly Detection

  Schneider, S. A. (Vortragende:r), Antensteiner, D., Soukup, D. & Scheutz, M., 2022, 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). S. 1985-1991 7 S.

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• 2019

  Actual impact of GAN augmentation on CNN classification performance

  Pinetz, T. (Vortragende:r), Soukup, D. & Ruisz, J., 2019, Proceedings of the 8th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. S. 15-23 9 S.

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• On the Estimation of the Wasserstein Distance in Generative Models

  Pinetz, T. (Vortragende:r), Soukup, D. & Pock, T., 2019, Pattern Recognition, Proceedings of 41st DAGM German Conference, DAGM GCPR 2019. S. 156-170 15 S.

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• 2018

  Deep Learning as Substitute for CRF Regularization in 3D Image Processing

  Soukup, D. (Vortragende:r), Stolc, S. & Thanner, P., 2018, Technologien für die intelligente Automation - Kommunikation und Bildverarbeitung in der Automation. S. 290-301 12 S.

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• Reliably Decoding Autoencoders´Latent Spaces for One-Class-Learning Image Inspection Scenarios

  Soukup, D. (Vortragende:r) & Pinetz, T., 2018, Proceedings of the OAGM Workshop 2018, Medical Image Analysis. S. 90-93 4 S.

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• What is optimized in Wasserstein GANs?

  Pinetz, T. (Vortragende:r, Hauptvortrag), Soukup, D. (Autor:in, Hauptvortrag) & Pock, T. (Autor:in, Hauptvortrag), 2018, Proceedings of the 23rd Computer Vision Winter Workshop. 9 S.

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• 2017

  Mobile Hologram Verification With Deep Learning

  Soukup, D. (Vortragende:r) & Huber-Mörk, R., 2017, Proceedings of MVA2017. S. 1-6 6 S.

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• Using a U-Shaped Neural Network for minutiae extraction trained from refined, synthetic fingerprints

  Pinetz, T. (Vortragende:r), Soukup, D., Huber-Mörk, R. & Sablatnig, R., 2017, Proceedings of the ÖAGM & ARW Joint Workshop 2017, Vision Automation and Robotics. S. 146-151 6 S.

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• 2016

  Testing a Banknote Checking System

  Blaschitz, B. (Vortragende:r), Soukup, D., Penz, H., Krattenthaler, W. & Huber-Mörk, R., 2016, Joint Proceedings of the International Workshop on Quality Assurance in Computer Vision and the International Workshop on Digital Eco-Systems. 6 S.

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• 2015

  Analysis of optically variable devices using a photometric light-field approach

  Stolc, S. (Vortragende:r), Soukup, D. & Huber-Mörk, R., 2015, Media Watermarking, Security and Forensics 2015. SPIE, 9 S.

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• Invariant characterization of dovid security features using a photometric descriptor

  Stolc, S., Soukup, D. (Vortragende:r) & Huber-Mörk, R., 2015, Proceedings of the International Conference on Image Processing. 5 S.

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• On optimal illumination for DOVID description using photometric stereo

  Soukup, D. (Vortragende:r), Stolc, S. & Huber-Mörk, R., 2015, Proceedings of Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. Lecture Notes in Computer Science. Springer, 23 S.

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• 2014

  Convolutional Neural Networks for Steel Surface Defect Detection from Photometric Stereo Images

  Huber-Mörk, R. (Vortragende:r) & Soukup, D., 2014, Advances in Visual Computing, Part 1, Lecture Notes in Computer Science. Springer, S. 668-677 10 S.

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• Depth and all-in-focus images obtained by multi-line-scan light-field approach

  Stolc, S. (Vortragende:r), Huber-Mörk, R., Holländer, B. & Soukup, D., 2014, Proceedings of SPIE-IS&T Electronic Imaging - Image Processing: Machine Vision Applications VII. SPIE, 16 S.

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• Depth Estimation within a Multi-Line-Scan Light-Field Framework

  Huber-Mörk, R. (Vortragende:r), Soukup, D., Stolc, S. & Holländer, B., 2014, Advances in Visual Computing, Part 1, Lecture Notes in Computer Science. Springer, S. 471-481 11 S.

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• Shape from Refocus

  Huber-Mörk, R. (Vortragende:r), Stolc, S., Soukup, D. & Holländer, B., 2014, Advances in Visual Computing, Part 1, Lecture Notes in Computer Science. Springer, S. 153-162 10 S.

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• 2012

  Cross-Channel Co-Occurence Matrices for Robust Characterization of Surface Disruptions in 2 1/2 D Rail Image Analysis

  Soukup, D. (Vortragende:r) & Huber-Mörk, R., 2012, Proceedings of Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, Lecture Notes in Computer Science. Springer, S. 469-474 6 S.

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• 2009

  Image Super-Resolution for Line Scan Cameras based on a Time Delay Super-Resolution Principle

  Huber-Mörk, R. (Vortragende:r) & Soukup, D., 2009, Conference Proceedings of ISPA 2009. 6 S.

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• 2008

  A modular non-negative matrix factorizatio for parts-based object recognition using subspace representation

  Bajla, I. & Soukup, D. (Vortragende:r), 2008, Electronic Imaging 2008 "Image Processing: Machine Vision Applications" (Volume 6813). SPIE, 9 S.

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• 2007

  Non-Negative matrix factorization: a study on influence of matrix sparseness and subspace distance metrics on image object recognition

  Bajla, I. & Soukup, D., 2007, SPIE Proceedings "Quality Control by Artificial Vision". 12 S.

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