Matthias Springstein (M.Eng.)

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Matthias Springstein

Meine Forschungsschwerpunkte liegen in dem webgestützten Lernen von visuellen Konzepten und inkrementellen Lernverfahren mit dem Ziel, den Aufwand des manuellen Erstellens und Annotierens von Beispieldaten zu minimieren und somit auch Klassifikationsmodelle einfach auf neue Domänen anpassen zu können. Hierzu ist fortwährende Erschließung von Informationen mithilfe benutzer-generierter Inhalte aus Datenquellen wie Flickr oder YouTube notwendig. Im Allgemeinen interessiere ich mich für Themen in den Bereichen Deep Learning, Konzepterkennung und monokulare Tiefenschätzung.

  • M. Mühling, N. Korfhage, E. Müller, C. Otto, M. Springstein, T. Langelage, U. Veith, R. Ewerth, B. Freisleben: 
    Deep learning for content-based video retrieval in film and television production. 
    In Multimedia Tools and Applications, 2017, 1-26. 
    https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-017-4962-9

  • R. Ewerth, M. Springstein, E. Müller, A. Balz, J. Gehlhaar, T. Naziyok, K. Dembczyński, E. Hüllermeier:
    Estimating Relative Depth in Single Images via Rankboost
    In: Proceedings of IEEE 18th International Conference on Multimedia & Expo (ICME), Hongkong, IEEE Press, 2017, 919-924.
    https://doi.org/10.1109/ICME.2017.8019434

  • E. Müller, M. Springstein, R. Ewerth: 
    "When was this picture taken?" – Image Date Estimation in the Wild
    In: Proceedings of 39th European Conference on Information Retrieval (ECIR), Aberdeen, UK, 2017, 619-625.
    https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-56608-5_57

  • R. Ewerth, M. Springstein, L.A. Phan-Vogtmann, J. Schütze: 
    "Are Machines Better in Image Tagging?" – A User Study Adds to the Puzzle
    In: Proceedings of 39th European Conference on Information Retrieval (ECIR), Aberdeen, UK, 2017, 186-198.
    https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-56608-5_15

  • M. Springstein, R. Ewerth: 
    On the Effects of Spam Filtering and Incremental Learning for Web-supervised Visual Concept Classification
    In: Proceedings of ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), New York, ACM, 2016, 377-380
    http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2912072