K1 VRVis – Visualization, Rendering and Visual Analysis Research Center (98840)

  • 8010

    Inffeldgasse 16 Graz

    Österreich

Organisationsprofile

Organisationsprofil

Vision: Das VRVis Forschungszentrum ist das führende Zentrum anwendungsorientierter Forschung Österreichs im Bereich Virtual Reality und Visualisierung und ist eine international anerkannte Forschungseinrichtung. Mission: Virtual Reality und Visualisierung stellen Schlüsseltechnologien für die Weiterentwicklung der Informationsverarbeitung dar. Als Brücke zwischen wissenschaftlicher Forschung und unternehmerischer Praxis trägt das VRVis in besonderem Maße dem Technologietransfer zwischen Hochschulen und Industrie Rechnung und verschafft damit der österreichischen Wirtschaft Wettbewerbsvorteile. Ziele: Das übergeordnete Ziel von VRVis ist die Stärkung der Innovationskraft und der Wettbewerbsfähigkeit der in österreich tätigen Unternehmen, die Virtual Reality und Visualisierungs Technologien einsetzen. Kurzbeschreibung: City Modeling, 3D Visualisierung, Advanced Digital Microscopy

Fingerprint Tauchen Sie ein in die Recherchenthemengebiete, in denen K1 VRVis – Visualization, Rendering and Visual Analysis Research Center (98840) aktiv ist. Diese Themengebiet-Etiketten stammen von den Werken der Mitglieder dieser Organisation. Gemeinsam bilden sie einen einzigartigen Fingerabdruck.

cultural heritage Erd- und Umweltwissenschaften
Pooling Mathematik
visualization Erd- und Umweltwissenschaften
artifact Erd- und Umweltwissenschaften
Complementarity Mathematik
Pyramid Mathematik
Feature Extraction Mathematik
Feature extraction Ingenieurwesen & Materialwissenschaft

Netzwerk Kürzliche externe Kooperation auf Landesebene. Details anzeigen, indem Sie auf die Punkte klicken.

Forschungsoutput 1978 2018

What have we learned from deep representations for action recognition?

Feichtenhofer, C., Pinz, A., Wildes, R. & Zisserman, A., 2018, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandForschungBegutachtung

Detect to Track and Track to Detect

Feichtenhofer, C., Pinz, A. & Zisserman, A., 22 Okt 2017, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandForschungBegutachtung

Editorial: Photogrammetry and Industry

Granshaw, S. I., Dowman, I., Förstner, W., Hoffmann, C., Leberl, F. & Walker, S., 2017, in : Photogrammetric Record. 32, 158, S. 74-92 19 S.

Publikation: Beitrag in einer FachzeitschriftEditorialForschung

Open Access

Preise

Incremental learning of object detectors using a visual shape alphabet

Andreas Opelt (Empfänger/-in), Axel Pinz (Empfänger/-in) & Andrew Zisserman (Empfänger/-in), 2006

Auszeichnung: Preise / Medaillen / Ehrungen

Detectors

Projekte 2001 2006

Object Reconstruction from Image Sequences

Leberl, F. & Klaus, A.

1/06/01 → …

Projekt: Foschungsprojekt

Creative Histories The Josefsplatz Experience

Sormann, M. & Karner, K.

1/06/0430/11/06

Projekt: Foschungsprojekt

UltraMap

Klaus, A., Gruber-Geymayer, B., Karner, K. & Zebedin, L.

1/02/0431/12/06

Projekt: Foschungsprojekt