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  3. PollenFace - Gesichtserkennung zur Identifizierung von Bioaerosolpartikeln PollenFace - Gesichtserkennung zur Identifizierung von Bioaerosolpartikeln

PollenFace - Gesichtserkennung zur Identifizierung von Bioaerosolpartikeln

Identifizierung von Bioaerosolpartikeln wie Pollen und Sporen anhand digitaler holografischer Bilder mit demselben Ansatz wie bei der Gesichtserkennung.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.03.2022 - 31.08.2022

In der Übersicht

Wir sind auf der Suche nach einem neuen Verfahren zur Identifizierung von Aerosolpartikeln, mit dem sich Pollen und Sporen, die je nach Land oder Pflanzenart variieren, leicht identifizieren lassen. Unsere Idee ist es, von der traditionellen Bildklassifizierung zur Technologie der Gesichtserkennung überzugehen. Diese Technologie ermöglicht es Social-Media-Plattformen und Fotoverwaltungssoftware wie Facebook und Google Photos, Gesichter anhand eines einzigen Gesichts-Tags zu erkennen. Da wir holografische Bilder als Hauptbestandteil für die Identifizierung verwenden, sehen wir sehr gute Möglichkeiten für diesen Ansatz.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Algorithmic Business F&E
Finanzierung
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Simone Lionetti
Projektmitarbeiter/in
  • Pascal Baumann
  • Fabian Gröger

Publikationen

  • Artikel, Rezension; not peer reviewed (1)

    • Willi, Adrian; Baumann, Pascal; Erb, Sophie; Gröger, Fabian; Lionetti, Simone & Zeder, Yanick (14.06.2024). Self-Supervised and Few-Shot Learning for Robust Bioaerosol Monitoring. arXiv preprint,

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.03.2022 - 31.08.2022

Projektleitung

Simone Lionetti

Co-Head a.i. Applied AI Research Lab

+41 41 757 68 76

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