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Development and Evaluation of a Portable BCI System for Remote Data Acquisition

Emde, T.

Graduate School of Neural Information Processing, Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, 2017 (mastersthesis)

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Brain-Computer Interfaces for patients with Amyotrophic Lateral Sclerosis

Fomina, T.

Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, 2017 (phdthesis)

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Causal models for decision making via integrative inference

Geiger, P.

University of Stuttgart, Germany, 2017 (phdthesis)

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Learning Optimal Configurations for Modeling Frowning by Transcranial Electrical Stimulation

Sücker, K.

Graduate School of Neural Information Processing, Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, 2017 (mastersthesis)

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2013


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Camera-specific Image Denoising

Schober, M.

Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, October 2013 (diplomathesis)

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2013

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Modelling and Learning Approaches to Image Denoising

Burger, HC.

Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, 2013 (phdthesis)

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Linear mixed models for genome-wide association studies

Lippert, C.

University of Tübingen, Germany, 2013 (phdthesis)

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Modeling and Learning Complex Motor Tasks: A case study on Robot Table Tennis

Mülling, K.

Technical University Darmstadt, Germany, 2013 (phdthesis)

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2012


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Scalable graph kernels

Shervashidze, N.

Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, October 2012 (phdthesis)

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2012

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Probabilistic Modelling of Expression Variation in Modern eQTL Studies

Zwießele, M.

Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, October 2012 (mastersthesis)

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Learning Motor Skills: From Algorithms to Robot Experiments

Kober, J.

Technische Universität Darmstadt, Germany, March 2012 (phdthesis)

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Structure and Dynamics of Diffusion Networks

Gomez Rodriguez, M.

Department of Electrical Engineering, Stanford University, 2012 (phdthesis)

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Blind Deconvolution in Scientific Imaging & Computational Photography

Hirsch, M.

Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, 2012 (phdthesis)

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Mining correlated loci at a genome-wide scale

Velkov, V.

Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany, 2012 (mastersthesis)

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2006


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Extraction of visual features from natural video data using Slow Feature Analysis

Nickisch, H.

Biologische Kybernetik, Technische Universität Berlin, Berlin, Germany, September 2006 (diplomathesis)

Abstract
Das Forschungsprojekt NeuRoBot hat das un{\"u}berwachte Erlernen einer neuronal inspirierten Steuerungsarchitektur zum Ziel, und zwar unter den Randbedingungen biologischer Plausibilit{\"a}t und der Benutzung einer Kamera als einzigen Sensor. Visuelle Merkmale, die ein angemessenes Abbild der Umgebung liefern, sind unerl{\"a}sslich, um das Ziel kollisionsfreier Navigation zu erreichen. Zeitliche Koh{\"a}renz ist ein neues Lernprinzip, das in der Lage ist, Erkenntnisse aus der Biologie des Sehens zu reproduzieren. Es wird durch die Beobachtung motiviert, dass die “Sensoren” der Retina auf deutlich k{\"u}rzeren Zeitskalen variieren als eine abstrakte Beschreibung. Zeitliche Langsamkeitsanalyse l{\"o}st das Problem, indem sie zeitlich langsam ver{\"a}nderliche Signale aus schnell ver{\"a}nderlichen Eingabesignalen extrahiert. Eine Verallgemeinerung auf Signale, die nichtlinear von den Eingaben abh{\"a}ngen, ist durch die Anwendung des Kernel-Tricks m{\"o}glich. Das einzig benutzte Vorwissen ist die zeitliche Glattheit der gewonnenen Signale. In der vorliegenden Diplomarbeit wird Langsamkeitsanalyse auf Bildausschnitte von Videos einer Roboterkamera und einer Simulationsumgebung angewendet. Zuallererst werden mittels Parameterexploration und Kreuzvalidierung die langsamst m{\"o}glichen Funktionen bestimmt. Anschließend werden die Merkmalsfunktionen analysiert und einige Ansatzpunkte f{\"u}r ihre Interpretation angegeben. Aufgrund der sehr großen Datens{\"a}tze und der umfangreichen Berechnungen behandelt ein Großteil dieser Arbeit auch Aufwandsbetrachtungen und Fragen der effizienten Berechnung. Kantendetektoren in verschiedenen Phasen und mit haupts{\"a}chlich horizontaler Orientierung stellen die wichtigsten aus der Analyse hervorgehenden Funktionen dar. Eine Anwendung auf konkrete Navigationsaufgaben des Roboters konnte bisher nicht erreicht werden. Eine visuelle Interpretation der erlernten Merkmale ist jedoch durchaus gegeben.

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2006

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An Online-Computation Approach to Optimal Finite-Horizon State-Feedback Control of Nonlinear Stochastic Systems

Deisenroth, MP.

Biologische Kybernetik, Universität Karlsruhe (TH), Karlsruhe, Germany, August 2006 (diplomathesis)

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Object Classification using Local Image Features

Nowozin, S.

Biologische Kybernetik, Technical University of Berlin, Berlin, Germany, May 2006 (diplomathesis)

Abstract
Object classification in digital images remains one of the most challenging tasks in computer vision. Advances in the last decade have produced methods to repeatably extract and describe characteristic local features in natural images. In order to apply machine learning techniques in computer vision systems, a representation based on these features is needed. A set of local features is the most popular representation and often used in conjunction with Support Vector Machines for classification problems. In this work, we examine current approaches based on set representations and identify their shortcomings. To overcome these shortcomings, we argue for extending the set representation into a graph representation, encoding more relevant information. Attributes associated with the edges of the graph encode the geometric relationships between individual features by making use of the meta data of each feature, such as the position, scale, orientation and shape of the feature region. At the same time all invariances provided by the original feature extraction method are retained. To validate the novel approach, we use a standard subset of the ETH-80 classification benchmark.

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Kernel PCA for Image Compression

Huhle, B.

Biologische Kybernetik, Eberhard-Karls-Universität, Tübingen, Germany, April 2006 (diplomathesis)

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Gaussian Process Models for Robust Regression, Classification, and Reinforcement Learning

Kuss, M.

Biologische Kybernetik, Technische Universität Darmstadt, Darmstadt, Germany, March 2006, passed with distinction, published online (phdthesis)

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Semigroups applied to transport and queueing processes

Radl, A.

Biologische Kybernetik, Eberhard Karls Universität, Tübingen, 2006 (phdthesis)

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Local Alignment Kernels for Protein Homology Detection

Saigo, H.

Biologische Kybernetik, Kyoto University, Kyoto, Japan, 2006 (phdthesis)

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2003


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Real-Time Face Detection

Kienzle, W.

Biologische Kybernetik, Eberhard-Karls-Universitaet Tuebingen, Tuebingen, Germany, October 2003 (diplomathesis)

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2003

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Ladungsträgerdynamik in optisch angeregten GaAs-Quantendrähten:Relaxation und Transport

Pfingsten, T.

Biologische Kybernetik, Institut für Festkörpertheorie, WWU Münster, June 2003 (diplomathesis)

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Kernel Methods for Classification and Signal Separation

Gretton, A.

pages: 226, Biologische Kybernetik, University of Cambridge, Cambridge, April 2003 (phdthesis)

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Large margin Methods in Label Sequence Learning

Altun, Y.

Brown University, Providence, RI, USA, 2003 (mastersthesis)

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m-Alternative Forced Choice—Improving the Efficiency of the Method of Constant Stimuli

Jäkel, F.

Biologische Kybernetik, Graduate School for Neural and Behavioural Sciences, Tübingen, 2003 (diplomathesis)

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2001


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Variationsverfahren zur Untersuchung von Grundzustandseigenschaften des Ein-Band Hubbard-Modells

Eichhorn, J.

Biologische Kybernetik, Technische Universität Dresden, Dresden/Germany, May 2001 (diplomathesis)

Abstract
Using different modifications of a new variational approach, statical groundstate properties of the one-band Hubbard model such as energy and staggered magnetisation are calculated. By taking into account additional fluctuations, the method ist gradually improved so that a very good description of the energy in one and two dimensions can be achieved. After a detailed discussion of the application in one dimension, extensions for two dimensions are introduced. By use of a modified version of the variational ansatz in particular a description of the quantum phase transition for the magnetisation should be possible.

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2001

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Cerebellar Control of Robot Arms

Peters, J.

Biologische Kybernetik, Technische Univeristät München, München, Germany, 2001 (diplomathesis)

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On Unsupervised Learning of Mixtures of Markov Sources

Seldin, Y.

Biologische Kybernetik, The Hebrew University of Jerusalem, Israel, 2001 (diplomathesis)

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Support Vector Machines: Theorie und Anwendung auf Prädiktion epileptischer Anfälle auf der Basis von EEG-Daten

Lal, TN.

Biologische Kybernetik, Institut für Angewandte Mathematik, Universität Bonn, 2001, Advised by Prof. Dr. S. Albeverio (diplomathesis)

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