Professur Neuroinformatik und Signalverarbeitung

Der Schwerpunkt der Professur „Signalverarbeitung und Neuroinformatik“ widmet sich den Wissensbasierten Systemen der Informatik, der Mustererkennung und den statistischen Methoden der Datenverarbeitung. Die Anwendungsgebiete sind vielfältig, weil die Methoden universellen Charakter tragen und nicht mehr als quantitative Beschreibungen einer Problemstellung erfordern. Seit mehr als zwanzig Jahre wurden die Methoden bei uns in der Biosignalanalyse angewendet. In den letzten Jahren sind industrielle Bildverarbeitung und Objekterkennung, Sensorsignalverarbeitung und Analyse betriebswirtschaftlicher Daten hinzugekommen. Insgesamt geht es darum, die volle Komplexität der menschlichen Betätigungsfelder mehr und mehr durch Informatiksysteme unterstützen zu lassen.

Für Studenten des Master-Studienganges „Multimedia Engineering“ werden sowohl die fundamentalen Grundlagen als auch die speziellen Methoden gelehrt. Neben allgemeinen Grundlagen der Informatik werden die Studenten des Bachelor-Studienganges „Informatik“ in die Grundlagen der Mustererkennung eingeführt. Ein Ziel der Mustererkennung ist es die Wahrnehmung, also Bemerken, Auswerten und Interpretieren von Informationen technisch umfassend zu lösen. Dies ist ein wichtiges Vorhaben zur umfassenderen Einbindung von Informatik-Systemen auf dem Weg zur Wissensgesellschaft.

In der angewandten Forschung leitet die Professur einen Forschungsschwerpunkt der Fachhochschule Schmalkalden mit der Bezeichnung „Adaptive Signalanalyse“. Wir sind national und international sehr gut vernetzt. Unser Anwendungsschwerpunkt liegt in der Humanfaktoren-Forschung. Insbesondere auf dem Gebiet der Analyse des Sekundenschlafs von Autofahrern, der Müdigkeitsüberwachung von Fahrzeugführern, den Testsystemen zur Überprüfung der Diensttauglichkeit und der Modellierung und Simulation des Schlafdrucks.

In unserem Fahrsimulationslabor können wir mit weitgehend selbst programmierten Systemen sehr flexibel unterschiedliche Fragestellungen bearbeiten, so beispielsweise Aufmerksamkeit, Ablenkung, Ermüdung und Drogennachweis. Einbaugeräte für Fahrzeuge wurden in unserem Labor in den letzten Jahren auf ihre Vor- und Nachteile hin untersucht. Außerdem haben wir eine große Datenbank von ca. 30.000 Mikroschlaf-Beispielen angelegt, die neben Biosignalen auch Fahrzeugvariablen und Videoaufnahmen enthält.
Zirka zwanzig verschiedene Testmethoden für die Diensttauglichkeit mit dem Schwerpunkt Vigilanz, d.h. Fähigkeit zur Daueraufmerksamkeit unter reizarmen Bedingungen, stehen uns im Vigilanztestlabor zur Verfügung. In bisherigen Projekten haben wir Geräte von mehreren Herstellern auf ihre Eigenschaften untersucht und zwei neue Konzepte in Pilotstudien auf ihre Wirksamkeit überprüft.
Für die Untersuchung zur Gebrauchstauglichkeit von Produkten, vornehmlich Software-Benutzerschnittstellen, werden in unserem Usability-Forschungslabor sowohl Blickverfolgungsmessungen (Eyetracking) als auch elektrophysiologische Ableitungen ausgewertet. Bisherige Projekte zielten auf neue Erkenntnisse für die Kommunikations- und Marketingforschung.

Wissenschaftliche Arbeitsgebiete

• Signalanalyse
• Zeitreihenvorhersage
• Mustererkennung
• Clusteranalyse
• Heteroassoziations-Analyse
• Multivariate, nichtlineare Regression
• Modellierung und Simulation

Anwendungsgebiete

• Humanfaktoren, Schwerpunkte: Aufmerksamkeit, Ablenkung, Vigilanz, Mikroschlaf
• Technologische Maßnahmen des Müdigkeits-Risikomanagements (Fatigue Risk Management)
• Industrielle Bildverarbeitung: Oberflächeninspektion, Objekterkennung, Zeichenerkennung, Eingebettete Intelligenz (technische Wahrnehmung)
• Sensorsignalverarbeitung: Ultraschall, Faseroptik, Beschleunigungssensoren, u. a.
• Bauingenieurwesen: Fahrsimulation für den Straßenentwurf