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Daniel Maurer

Herr Dr.

Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme (VIS)

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Deutschland

Publikationen:

  1. 2019

    1. Men, Hui ; Lin, Hanhe ; Hosu, Vlad ; Maurer, Daniel ; Bruhn, Andrés ; Saupe, Dietmar: Visual Quality Assessment for Motion Compensated Frame Interpolation. In: Proceedings of the International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX) : IEEE, 2019, S. 1–6

  2. 2018

    1. Maurer, Daniel ; Marniok, Nico ; Goldluecke, Bastian ; Bruhn, Andrés: Structure-from-motion-aware PatchMatch for Adaptive Optical Flow Estimation. In: Ferrari, V. ; Hebert, M. ; Sminchisescu, C. ; Weiss, Y. (Hrsg.) ; Ferrari, V. ; Hebert, M. ; Sminchisescu, C. ; Weiss, Y. (Hrsg.): Computer Vision – ECCV 2018. ECCV 2018. Lecture Notes in Computer Science. Bd. 11212 : Springer International Publishing, 2018, S. 575–592
    2. Maurer, Daniel ; Stoll, Michael ; Bruhn, Andrés: Directional Priors for Multi-Frame Optical Flow. In: Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC) : BMVA Press, 2018, S. 106:1–106:13
    3. Maurer, Daniel ; Bruhn, Andrés: ProFlow: Learning to Predict Optical Flow. In: Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC) : BMVA Press, 2018
    4. Maurer, Daniel ; Ju, Yong Chul ; Breuß, Michael ; Bruhn, Andrés: Combining Shape from Shading and Stereo: A Joint Variational Method for Estimating Depth, Illumination and Albedo. In: International Journal of Computer Vision Bd. 126 (2018), S. 1342–1366

  3. 2017

    1. Maurer, Daniel ; Stoll, Michael ; Bruhn, Andrés: Order-adaptive Regularisation for Variational Optical Flow: Global, Local and in Between. In: Lauze, F. ; Dong, Y. ; Dahl, A. B. (Hrsg.) ; Lauze, F. ; Dong, Y. ; Dahl, A. B. (Hrsg.): Scale Space and Variational Methods in Computer Vision. SSVM 2017. Lecture Notes in Computer Science. Bd. 10302 : Springer International Publishing, 2017, S. 550–562
    2. Maurer, Daniel ; Stoll, Michael ; Volz, Sebastian ; Gairing, Patrick ; Bruhn, Andrés: A Comparison of Isotropic and Anisotropic Second Order Regularisers for Optical Flow. In: Lauze, F. ; Dong, Y. ; Dahl, A. B. (Hrsg.) ; Lauze, F. ; Dong, Y. ; Dahl, A. B. (Hrsg.): Scale Space and Variational Methods in Computer Vision. SSVM 2017. Lecture Notes in Computer Science. Bd. 10302 : Springer International Publishing, 2017, S. 537–549
    3. Stoll, Michael ; Maurer, Daniel ; Volz, Sebastian ; Bruhn, Andrés: Illumination-aware Large Displacement Optical Flow. In: Pelillo, M. ; Hancock, E. R. (Hrsg.) ; Pelillo, M. ; Hancock, E. R. (Hrsg.): Proceedings of International Conference on Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition (EMMCVPR). Lecture Notes in Computer Science. Bd. 10746 : Springer International Publishing, 2017, S. 139–154
    4. Stoll, Michael ; Volz, Sebastian ; Maurer, Daniel ; Bruhn, Andrés: A Time-Efficient Optimisation Framework for Parameters of Opitical Flow Methods. In: Jenssen, R. ; Sharma, P. ; Bianchi, F. M. (Hrsg.) ; Jenssen, R. ; Sharma, P. ; Bianchi, F. M. (Hrsg.): Proceedings of Scandinavian Conference on Image Analysis (SCIA). Lecture Notes in Computer Science. Bd. 10269 : Springer, 2017
    5. Stoll, Michael ; Maurer, Daniel ; Bruhn, Andrés: Variational Large Displacement Optical Flow Without Feature Matches. In: Pelillo, M. ; Hancock, E. R. (Hrsg.) ; Pelillo, M. ; Hancock, E. R. (Hrsg.): Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition. EMMCVPR 2017. Lecture Notes in Computer Science. Bd. 10746 : Springer International Publishing, 2017, S. 79–92
    6. Maurer, Daniel ; Bruhn, Andrés ; Stoll, Michael: Order-adaptive and Illumination-aware Variational Optical Flow Refinement. In: Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC) : BMVA Press, 2017, S. 150:1–150:13

  4. 2016

    1. Maurer, Daniel ; Ju, Yong-Chul ; Breuß, Michael ; Bruhn, Andrés: Combining shape from shading and stereo: a variational approach for the joint estimation of depth, illumination and albedo. In: Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC) : BMVA Press, 2016
    2. Ju, Yong-Chul ; Maurer, Daniel ; Breuß, Michael ; Bruhn, Andrés: Direct Variational Perspective Shape from Shading with Cartesian Depth Parametrisation. In: Breuß, M. ; Maragos, P. ; Wuhrer, S. (Hrsg.) ; Breuß, M. ; Maragos, P. ; Wuhrer, S. (Hrsg.): Perspectives on Shape From Shading. Mathematics and Visualization : Springer, 2016

  5. 2015

    1. Maurer, Daniel ; Ju, Yong-Chul ; Breuß, Michael ; Bruhn, Andrés: An Efficient Linearisation Approach for Variational Perspective Shape from Shading. In: Gall, J. ; Gehler, P. ; Leibe, B. (Hrsg.) ; Gall, J. ; Gehler, P. ; Leibe, B. (Hrsg.): German Conference on Pattern Recognition (GCPR 2015). Lecture Notes in Computer Science. Bd. 9358 : Springer, 2015
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