Dr. Helmut Grabner

Tätigkeit an der ZHAW als

Dozent

https://www.zhaw.ch/idp

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte, Spezialkenntnisse

Machine Learning
Deep Learning
Computer Vision
Entrepreneurship

Computer Vision meets Art: webcamaze.engineering.zhaw.ch

Aus- und Fortbildung

1999-2008: Graz University of Technology, PhD

Beruflicher Werdegang

2008-2014: Post-Doc Researcher at ETH Zurich
2012-2015: CTO & co-founder upicto GmbH
2015-2019: Lead Computer Vision Eng, CTO Office at Logitech

Mitglied in Netzwerken

• CV
• LinkedIn
• My old homepage at ETH Zurich

• To be liked or not to be liked – what makes a photo interesting? / Co-ProjektleiterIn / Projekt laufend
• Towards Explainable Artificial Intelligence and Machine Learning in Credit Risk Management / Teammitglied / Projekt laufend
• Artificial Intelligence to improve venture capital decision making / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• UNY id – Bewegungs- und verhaltensbasierte Personenidentifikation / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• Intelligenter Weinbau / Co-ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• Apalion KISS / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen

• Weber, Maurice; Renggli, Cedric; Grabner, Helmut; Zhang, Ce,

  2020.

  Observer dependent lossy image compression [Paper].

  In:

  42nd German Conference on Pattern Recognition (DAGM-GCPR), virtual, 28 September - 1 October 2020.

  Verfügbar unter: https://arxiv.org/abs/1910.03472

• Inan, Berkay; Cernak, Milos; Grabner, Helmut; Tukuljac, Helena Peic; Pena, Rodrigo C. G.; Ricaud, Benjamin,

  2019.

  Evaluating audiovisual source separation in the context of video conferencing [Paper].

  In:

  Proceedings Interspeech 2019.

  Interspeech 2019, Graz, Austria, 15-19 September 2019.

  International Speech Communication Association (ISCA).

  S. 4579-4583.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21437/Interspeech.2019-2671

• Bödi, Linda Helen; Grabner, Helmut,

  2020.

  Learning to ignore : fair and task independent representations.

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-21602

TEST OF TIME AWARD: Koenderink Prize ( www.thecvf.com ) At the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018 in Munich the paper "H. Grabner, Ch. Leistner, and H. Bischof. Semi-supervised On-line Boosting for Robust Tracking" was awarded the prestigious Koenderink Prize, given to `fundamental contributions in computer vision that stood the test of time'.

Google Scholar: scholar.google.com/citations

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