Junaid Ahmed Ghauri (M.Sc.)

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

E-Mail: junaid.ghauri@tib.eu

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Raum: 1.01

Mein Forschungsschwerpunkt ist die Analyse von Videodaten. In diesem Bereich fokussiere ich mich auf Video Summarization, Content Detection, Erkennung und zeitliche Segmentierung mittels verschiedener Methoden des maschinellen Lernens sowie Deep Learning. Eines meiner Ziele dabei ist die Erkennung von wichtigen Segmenten in Videodaten. Daher forsche ich zudem an Evaluationsmetriken für die SOI (Span of Importance or Interest). Bildklassifizierung und Document Retrieval für Patentdaten ist ebenfalls Teil meiner Forschung.

2023

  • J. A. Ghauri, E. Müller-Budack, and R. Ewerth:

    Classification of Visualization Types and Perspectives in Patents

    In: International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries, TPDL 2023, Zadar, Croatia, September 26-29, 2023. Springer, 2023.

    Accepted for Publication

  • https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.10471

2021

  • J. A. Ghauri, S. Hakimov, and R. Ewerth:

    Supervised Video Summarization Via Multiple Feature Sets with Parallel Attention

    In: 2021 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2021, Shenzhen, China, July 5-9, 2021, pp. 1–6s. IEEE, 2021.

    https://doi.org/10.1109/ICME51207.2021.9428318
  • H. Kanafani, J. A. Ghauri, S. Hakimov, and R. Ewerth:

    Unsupervised Video Summarization via Multi-source Features

    In: ICMR ’21: International Conference on Multimedia Retrieval, Taipei, Taiwan, August 21-24, 2021, pp. 466–470. ACM, 2021.

  • https://doi.org/10.1145/3460426.3463597

2020

  • J. A. Ghauri, S. Hakimov, and R. Ewerth:

    Classification of Important Segments in Educational Videos using Multimodal Features

    In: Proceedings of the CIKM 2020 Workshops co-located with 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2020), Galway, Ireland, October 19-23, 2020, 2699. CEUR-WS.org, 2020.

  • T. Windler, J. A. Ghauri, M. U. Syed, T. Belostotskaya, V. Chikukwa, and R. R. Drumond:

    End-to-End Motion Classification Using Smartwatch Sensor Data

    Archives of Data Science, Series A, 6(1), pp. 12, 2020.

2018

  • C. Im, J. A. Ghauri, J. Rothman, and T. Mandl:

    Deep Learning Approaches to Classification of Production Technology for 19th Century Books

    In: Proceedings of the Conference "Lernen, Wissen, Daten, Analysen", LWDA 2018, Mannheim, Germany, August 22-24, 2018, 2191, pp. 150–158. CEUR-WS.org, 2018.

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