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Auflistung nach Autor:in "Wagner, Johannes"

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  • Konferenzbeitrag
    Emote to win: Affective interactions with a computer game agent
    (Informatik 2004 – Informatik verbindet – Band 1, Beiträge der 34. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), 2004) Kim, Jonghwa; Bee, Nikolaus; Wagner, Johannes; André, Elisabeth
    In this paper1, we introduce a game interface that is based on affective interactions between a player and a computer pet. As opposed to many traditional computer games, users are not expected to manipulate control devices in a skillful manner to win the game. Instead the basic idea is to elicit certain reactions of the pet via appropriate emotive user behaviors. For improved accuracy of emotion recognition, we employ a combined analysis of signals from two emotive expression channels: affective speech and physiological reactions.
  • Zeitschriftenartikel
    eXplainable Cooperative Machine Learning with NOVA
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 34, No. 2, 2020) Baur, Tobias; Heimerl, Alexander; Lingenfelser, Florian; Wagner, Johannes; Valstar, Michel F.; Schuller, Björn; André, Elisabeth
    In the following article, we introduce a novel workflow, which we subsume under the term “explainable cooperative machine learning” and show its practical application in a data annotation and model training tool called NOVA . The main idea of our approach is to interactively incorporate the ‘human in the loop’ when training classification models from annotated data. In particular, NOVA offers a collaborative annotation backend where multiple annotators join their workforce. A main aspect is the possibility of applying semi-supervised active learning techniques already during the annotation process by giving the possibility to pre-label data automatically, resulting in a drastic acceleration of the annotation process. Furthermore, the user-interface implements recent eXplainable AI techniques to provide users with both, a confidence value of the automatically predicted annotations, as well as visual explanation. We show in an use-case evaluation that our workflow is able to speed up the annotation process, and further argue that by providing additional visual explanations annotators get to understand the decision making process as well as the trustworthiness of their trained machine learning models.
  • Konferenzbeitrag
    Improved fuzzy vault scheme for alignment-free fingerprint features
    (BIOSIG 2015, 2015) Tams, Benjamin; Merkle, Johannes; Rathgeb, Christian; Wagner, Johannes; Korte, Ulrike; Busch, Christoph
    The fuzzy vault scheme is one of the most prominent tools for protecting fingerprint templates, typically being minutiae-based. However, there exist two major problems. Firstly, the fuzzy vault scheme is vulnerable to attacks correlating different templates of the same user. Secondly, auxiliary alignment data may leak information about the protected fingerprints which negatively affects security and privacy. In this paper, we tackle both problems. Our implementation uses alignment-free fingerprint features and fusions thereof, thereby removing the need to store alignment parameters. Furthermore, the features are passed through a quantization scheme and then dispersed in a maximal number of chaff, thereby thwarting correlation attacks.
  • Konferenzbeitrag
    Investigation of better portable graphics compression for iris biometric recognition
    (BIOSIG 2015, 2015) Hofbauer, Heinz; Rathgeb, Christian; Wagner, Johannes; Uhl, Andreas; Busch, Christoph
    In this paper we present the very first study on the effectiveness of the recently proposed Better Portable Graphics (BPG) image compression algorithm in the context of iris recognition. Original and pre-processed iris images of the IITDv1 iris database are compressed at various reasonable bitrates and the impact of BPG on recognition accuracy is estimated in a bilateral and unilateral compression scenario. In experiments we found that, compared to well-established image compression standards recommended for biometric data interchange, JPEG and JPEG 2000, BPG generally reveals the least impact on the recognition accuracy of two conventional feature extraction techniques. In addition, we observe that iris segmentation is least affected when employing BPG compression. Consequentially, we identify BPG as an adequate choice for image compression in iris recognition.
  • Konferenzbeitrag
    A preliminary study on the feasibility of storing fingerprint and iris image data in 2D-barcodes
    (Biosig 2016, 2016) Buchmann, Nicolas; Rathgeb, Christian; Wagner, Johannes; Busch, Christoph; Baier, Harald
  • Zeitschriftenartikel
    Social Signal Interpretation (SSI)
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 25, No. 3, 2011) Wagner, Johannes; Lingenfelser, Florian; Bee, Nikolaus; André, Elisabeth
    The development of anticipatory user interfaces is a key issue in human-centred computing. Building systems that allow humans to communicate with a machine in the same natural and intuitive way as they would with each other requires detection and interpretation of the user’s affective and social signals. These are expressed in various and often complementary ways, including gestures, speech, mimics etc. Implementing fast and robust recognition engines is not only a necessary, but also challenging task. In this article, we introduce our Social Signal Interpretation (SSI) tool, a framework dedicated to support the development of such online recognition systems. The paper at hand discusses the processing of four modalities, namely audio, video, gesture and biosignals, with focus on affect recognition, and explains various approaches to fuse the extracted information to a final decision.
  • Zeitschriftenartikel
    Wie geht es dem akademischen Mittelbau?
    (Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 4, 2022) Gleirscher, Mario; Lenk, Kerstin; Loebel, Jens-Martin; Petersen, Tom; Wagner, Johannes
    Zum sogenannten Mittelbau zählen Doktoranden und Doktorandinnen, Postdocs, Nachwuchsgruppenleiter und -leiterinnen, Junior- und Tenure-Track-Professoren und -Professorinnen. Insbesondere Promovierende sowie Postdoktoranden und Postdoktorandinnen sind, noch mehr als früher, von den komplexen strukturellen und finanziellen Problematiken des Wissenschafts- und Lehrbetriebs betroffen, und das in vielerlei Hinsicht über Fächer hinweg. Der Flaschenhals auf dem Weg zur Professur oder einer anderweitig verstetigten Forschungs- oder Lehrstelle führt in der akademischen Karriere zu prekären Beschäftigungsverhältnissen. Die schwierige Vereinbarkeit von Familie und akademischer Karriere erzeugt eine zusätzliche Benachteiligung, insbesondere von Wissenschaftlerinnen. Mangelnde Qualitätssicherung sowie fehlende zuverlässige und vertrauenswürdige Prozesse erschweren die Aufdeckung und Aufarbeitung von Konflikten während der Promotionsphase und der Zeit des Postdoktorats. Der Beirat des wissenschaftlichen Nachwuchses (GI-WiN) der Gesellschaft für Informatik e. V. (GI) fordert und empfiehlt in einem Positionspapier ( https://doi.org/10.1007/s00287-020-01250-x ) mehrere Maßnahmen zur Stabilisierung von Karriere- und Beschäftigungssituation des Mittelbaus. Der vorliegende Artikel fasst die Ergebnisse einer Umfrage zur Ergänzung und empirischen Untermauerung dieser Empfehlungen zusammen. Die vorliegende Umfrage wurde mit dem Anspruch erhoben, Daten aus allen Fachbereichen – nicht nur der Informatik – zu sammeln. In den Ergebnissen zeigte sich, dass diesen vielfältigen Herausforderungen begegnet werden muss, die in Nicht-MINT-Fächern und MINT-Fächern ähnlich empfunden werden. Die Schaffung von unbefristeten Stellen für die Phase nach der Promotion wurde im Rahmen der Umfrage als besonders wünschenswert angesehen. Vorgeschlagen wurde auch die Abschaffung von Lehrstühlen und die Einführung einer Departmentstruktur. Des Weiteren wurde die Trennung von Begutachtung und Betreuung vor allem bei der Promotion angeregt. Die letzten 2 Jahre im Zeichen der COVID-19-Pandemie waren für einen großen Teil der Betroffenen von fehlendem fachlichen Austausch und sowohl beruflichen als auch privaten Zusatzbelastungen geprägt. Diese Ergebnisse können über die genannten Fachbereiche hinaus eine Entscheidungsgrundlage für eine gerechtere Wissenschaftspolitik liefern und bessere Arbeits- und Karrierebedingungen für den wissenschaftlichen Nachwuchs erwirken.