Hauptaufgaben

• Design und Entwicklung von Algorithmen im digitalen Medien Bereich, insbesondere für Filmrestauration

 
Werdegang

Roland Mörzinger schloss sein Studium "Software Engineering für Medizin" an der Fachhochschule Hagenberg im Juli 2005 mit der Diplomarbeit "Detection of Grain and Noise for Regraining in Film and Video" ab.

Am Institut für Informationssysteme arbeitete Roland ab Oktober 2004 zuerst als Berufspraktikant, dann als Diplomand und seit August 2005 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Software Entwickler tätig.

Seine Interessensschwerpunkte umfassen u.a. Algorithmen im Bereich von Computer Vision, digitale und medizinische Bildverarbeitung und Computergrafik.

• IMPEx - Image Mining for Patent Exploration
• KNOW SASU - Semantische Analyse von Social Software Umgebungen mit multimedialem Inhalt
• KNOW SASU II
• SCOVIS - Self -configurable COgnitiveVIdeo Supervision

• A framework for unsupervised mesh based segmentation of moving
• Automatic Image Annotation using Visual Content and Folksonomies
• Automatic Image Annotation using Visual Content and Folksonomies (Journal)
• Automatic Inter-image Homography Estimation from Person Detections
• Automatic Quality Analysis For Film And Video Restoration
• AUTOMATIC REGION OF INTEREST DETECTION IN TAGGED IMAGES
• Establishing Correspondence in distributed cameras by observing humans
• Film Grain Synthesis and its Application to Re-graining
• Improving Person Detection in Videos by Automatic Scene Adaptation
• JOANNEUM RESEARCH and Vienna University of Technology at TRECVID 2010
• K-Space at TRECVid 2006
• K-Space at TRECVid 2007
• Rapid and Reliable Detection of Film and Grain Noise
• Real-time Detection of Unusual Regions in Image Streams
• Recommending tags for pictures based on text, visual content and user context
• SAM - An Interoperable Metadata Model for Multimodal Surveillance Applications
• Tools for Semi-automatic Monitoring of Industrial Workflows
• Towards Fully Automatic Image Segmentation Evaluation
• TRECVid 2007 High Level Feature Extraction experiments at JOANNEUM RESEARCH
• TRECVid 2008 High Level Feature Extraction experiments at JOANNEUM RESEARCH
• Unsupervised Mesh based Segmentation