Matthias Springstein (M.Eng.)

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Matthias Springstein

Meine Forschungsschwerpunkte liegen in dem webgestützten Lernen von visuellen Konzepten und inkrementellen Lernverfahren. Dabei geht es um die fortwährende Erschließung von Wissen mithilfe benutzer-generierter Inhalte aus Datenquellen wie Flickr oder YouTube. 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