Marco Filax
M.Sc. Marco Filax
Chair of Software Engineering (CSE)
Marco Filax received the B.Sc. degree and the M.Sc. degree in Computational Visualistics from the Otto von Guericke University, Magdeburg, Germany, in 2011 and 2013. His thesis dealt with the problem of separating overlapping fingerprints. His fields of research include but are not limited to pattern recognition, computer vision, machine learning, and pervasive cameras.
2023
Book chapter
On challenging aspects of reproducibility in deep anomaly detection
Kirchheim, Konstantin; Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: Reproducible Research in Pattern Recognition , 1st ed. 2023. - Cham : Springer Nature Switzerland ; Kerautret, Bertrand, S. 57-66 - (Lecture notes in computer science; volume 14068) [Workshop: Fourth International Workshop on Reproducible Research in Pattern Recognition, RRPR 2022, Montreal, Canada, August 21, 2022]
2022
Book chapter
PyTorch-OOD - a library for Out-of-Distribution Detection based on PyTorch
Kirchheim, Konstantin; Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: Konferenz: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, CVPRW, Orleans, LA, USA, 19-20 June 2022, 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops/ IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference - Piscataway, NJ: IEEE . - 2022, S. 4350-4359
Book chapter
Multi-class hypersphere anomaly detection
Kirchheim, Konstantin; Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) , 2022 - [Piscataway, NJ] : IEEE, insges. 7 S. [Konferenz: 26th International Conference on Pattern Recognition, ICPR, Montreal, QC, Canada, 21-25 August 2022]
Peer-reviewed journal article
Semi-automatic acquisition of datasets for retail recognition
Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Ortmeier, Frank
In: Journal of WSCG - Plzen, Bd. 30 (2022), 1-2, S. 86-94
2021
Book chapter
Grocery recognition in the wild - a new mining strategy for metric learning
Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Ortmeier, Frank
In: VISAPP/ VISIGRAPP - [Sétubal]: SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda.; Farinella, Giovanni Maria . - 2021, S. 498-505
Book chapter
On the influence of viewpoint change for metric learning
Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA) - IEEE . - 2021, insges. 4 S.
2020
Book chapter
ENT endoscopic surgery and mixed reality - application development and integration
Gomes Ataide, Elmer Jeto; Fritzsche, Holger; Filax, Marco; Chittamuri, Dinesh; Potluri, Lakshmi Sampath; Friebe, Michael
In: Biomedical and clinical engineering for healthcare advancement - Hershey, PA: Medical Information Science Reference, 2020; Sriraam, N. . - 2020, S. 17-29
2019
Book chapter
SafeDeML: on integrating the safety design into the system model
Gonschorek, Tim; Bergt, Philipp; Filax, Marco; Ortmeier, Frank; Hoyningen-Hüne, Jan; Piper, Thorsten
In: Computer Safety, Reliability, and Security - Cham: Springer, 2019 . - 2019, S. 271-285 - (Programming and Software Engineering; 11698)[Konferenz: 38th International Conference, SAFECOMP 2019, Turku, Finland, September 11-13, 2019]
Book chapter
Integrating safety design artifacts into system development models using SafeDeML
Gonschorek, Tim; Bergt, Philipp; Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: Model-Based Safety and Assessment - Cham: Springer, 2019; Papadopoulos, Yiannis . - 2019, S. 93-106 - ( Lecture Notes in Computer Science; volume 11842)[Symposium: 6th International Symposium, IMBSA 2019, Thessaloniki, Greece, October 1618, 2019]
Book chapter
Data for image recognition tasks - an efficient tool for fine-grained annotations
Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Ortmeier, Frank
In: Proceedings of the 8th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. Volume 1 - [Setúbal]: SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda., 2019 . - 2019, S. 900-907[Konferenz: 8th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods,February 19-21, 2019, Prague, Czech Republic]
2018
Abstract
A very first glance on the safety analysis of self-learning algorithms for autonomous cars
Gonschorek, Tim; Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: Archive ouverte HAL - Paris: Centre National de la Recherche Scientifique, 2018, Art. hal-01878562, insgesamt 2 S.[Konferenz: 37th International Conference on Computer Safety, Reliability, & Security, SAFECOMP2018, Vasteras, Sweden, September 19-21, 2018]
Abstract
Predictive tracking control of a camera - head mounted display system subject to communication Constraints
Kogel, Markus; Andonov, Petar; Filax, Marco; Ortmeier, Frank; Findeisen, Rolf
In: 2018 European Control Conference (ECC): June 12-15, 2018, Limassol, Cyprus/ European Control Conference - Limassol, Cyprus, 2018; European Control Conference (17.:2018) . - 2018, S. 1035-1041
Book chapter
On the similarities of fingerprints and railroad tracks - using minutiae detection algorithms to digitize track plans
Klockmann, Maximilian; Filax, Marco; Ortmeier, Frank; Reib, Martin
In: 13th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems , 2018 - Piscataway, NJ : IEEE, S. 311-316
Article in conference proceedings
VIOL: Viewpoint invariant object localizator viewpoint invariant planar features in man-made environments
Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: VISAPP - [Setúbal, Portugal]: SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda., S. 581-588, 2018[Konferenz: 13th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications, VISIGRAPP 2018, Funchal, Madeira, Portugal, January 27-29, 2018]
2017
Book chapter
Building models we can rely on - requirements traceability for model-based verification techniques
Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Ortmeier, Frank
In: Model-Based Safety and Assessment - Cham: Springer, 2017 . - 2017, S. 3-18 - (Lecture Notes in Computer Science; 10437)[Symposium: 5th International Symposium, IMBSA 2017, Trento, Italy, September 11-13, 2017]
Book chapter
QuadSIFT: unwrapping planar quadrilaterals to enhance feature matching
Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Ortmeier, Frank
In: WSCG 2017 : 25th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, WSCG 2017, Plzen, Czech Republic, May 29 - June 2, 2017 ; short paper proceedings - Plzen : Vaclav Skala - Union Agency, S. 7-16 [Konferenz: 25th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, WSCG 2017, Plzen, Czech Republic, May 29 - June 2, 2017]
Peer-reviewed journal article
Effiziente Sicherheitsnachweisführung mithilfe modellbasierter Systemanalyse
Bitsch, Friedemann; Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Ortmeier, Frank; Schumacher, Rolf
In: Signal + Draht : SD - Hamburg : DVV Media Group, 6, 2017
Article in conference proceedings
A verification environment for critical systems - integrating formal methods into the safety development life-cycle
Gonschorek, Tim; Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: ResearchGATE: scientific neetwork ; the leading professional network for scientists - Cambridge, Mass.: ResearchGATE Corp., insges. 1 S., 2017[Symposium: 5th International Symposium on Model-Based Safety and Assessment, IMBSA2017, Trento, 11-13 September 2017]
2016
Book chapter
Correct formalization of requirement specifications - a V-model for building formal models
Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Ortmeier, Frank
In: Reliability, Safety, and Security of Railway Systems. Modelling, Analysis, Verification, and Certification - Cham : Springer , 2016, S. 106-122 - (Lecture Notes in Computer Science; 9707) [Kongress: 1st International Conference, RSSRail 2016, Paris, France, June 28-30, 2016]
Peer-reviewed journal article
Bringing formal methods on the rail - Modellbasierte Systemanalyse in der Sicherheitsnachweisführung
Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Hebecker, Tanja; Lipaczewski, Michael; Madalinski, Agnes; Ortmeier, Frank; Fietze, Mario; Schumacher, Rolf
In: Der Eisenbahningenieur: EI : internationale Fachzeitschrift für Schienenverkehr & Technik - Hamburg: DVV Media Group, S. 24-27, 2016
2014
Book chapter
VECS - verification enviroment for critical systems - tool supported formal modeling an verification
Gonschorek, Tim; Filax, Marco; Lipaczewski, Michael; Ortmeier, Frank
In: IMBSA 2014: short & tutorial proceedings of the 4th international symposium on model based safety assessment - Magdeburg: Univ., S. 63-64
Book chapter
Bringing VECS to the World - challenges and accomplishments in teaching of formal model analysis
Lipaczewski, Michael; Filax, Marco; Ortmeier, Frank
In: European Conference on Software Engineering Education - ECSEE 2014: 27th and 28th November 2014, Seeon Monastery - Aachen: Shaker, S. 217-228Kongress: ECSEE 2014 27 (Seeon Monastery, Germany : 2014.11.27-28)
Book chapter
On traceability of informal specifications for model-based verification
Filax, Marco; Gonschorek, Tim; Lipaczewski, Michael; Ortmeier, Frank
In: IMBSA 2014: short & tutorial proceedings of the 4th international symposium on model based safety assessment - Magdeburg: Univ., S. 11-18
Current projects
Fine-Grained Recognition of Retail Products
Duration: 01.01.2015 bis 30.09.2024
Grocery recognition in supermarkets comprises several challenges as groceries embed small inter-class and intra-class variance. Small inter-class variance is given because different products share substantial visual similarities. Datasets typically contain real-world images and reference images, which induces intra-class variance. The visual appearances of products change over time, and their number continuously grows because designs are reworked or new products are published. Standard object classification methods are inapplicable at scale because models need to be fine-tuned continuously to relax these changing conditions.
In this project, we leverage the burden of requiring all classes to be known at training time using methods derived from face recognition techniques and meta-knowledge derived from additional sensor information. The setting is based on recognizing groceries in unknown supermarkets, e.g., without substantial infrastructural changes. The core idea is to extend face-recognition methods and fine-tune known architectures to distinguish the fine-grained visual differences of grocery products. The required training images are semi-automatically generated using sensor data acquired with modern smart glasses, e.g., the user’s trajectory and a model of the environment. Product candidates in real-world images are found using a sliding window approach, which uses the observation that products are arranged on shelves.
Completed projects
Echtzeit Vor-Ort-Aufklärung und Einsatzmonitoring (EVOK) - Teilvorhaben: Konzeption eines echtzeitfähigen Vor-Ort-Aufklärungssystems
Duration: 01.02.2019 bis 31.12.2022
In EVOK soll ein System zur echtzeitfähigen Lagedarstellung erarbeitet werden, dass die Erstellung eines 3D-Modells der Umgebung während eines laufenden Einsatzes erlaubt. In diesem Modell können darüber hinaus die aktuellen Positionen der Einsatzkräfte dargestellt werden. Dies soll in einer für jede Nutzergruppe spezifisch zugeschnittenen Weise visualisiert werden. Dazu wird neben speziellen Softwarealgorithmen auch die entsprechende Hardware, u. a. einsatztaugliche Sensoren, entwickelt und angepasst. Letztere sollen dabei so kompakt sein, dass sie sowohl an autonomen Aufklärungssystemen als auch an der Ausrüstung der Spezialkräfte montiert werden können.
Das im Projekt entwickelte System stellt eine technische Neuerung dar, die direkt am Praxisbedarf ausgerichtet ist. Die Anforderungen echter Einsätze fließen während der gesamten Projektlaufzeit in die Entwicklung ein. Die Visualisierung von Einsatzort und Position der Einsatzkräfte kann dazu beitragen, Gefahren zu minimieren und Einsätze effizient zu gestalten. Somit wird die Sicherheit der Einsatzkräfte und betroffener Personen erheblich erhöht.
Entwicklung von Technologien für intelligente, kollaborative, interaktive Displays für den Outdoor-Bereich (i-Display)
Duration: 01.01.2019 bis 30.04.2022
In diesem Projekt sollen eine Stele entwickelt werden, die a) sowohl Indoor als auch Outdoor einsetzbar ist, die b) Nutzerinteraktionen erlaubt - im Besonderen solche die über reine Touch-Gesten hinausgehen - und die c) durch Vernetzung und Kollaboration mit anderen Stelen Kontext- und Historie-abhängig Information darstellen kann.
Im Outdoorbereich sind die Stelen starken Temperatur-, Feuchtigkeits- und Luftdruckschwankungen ausgesetzt (an einem Tag bis zu 50°C Differenz). Dies erfordert besonders abgehärtete IT und Sensorik. Durch unterschiedlichste zu erwartende Lichtverhältnisse, sind ggf. Wetter-/Kontext abhängig Darstellungen von Information und Interaktionsmetaphern notwendig.
Für Nutzerinteraktion existieren konzeptionell vielfältige Metaphern - von Sprache über Gesten bis hin zu biometrischen Signalen. Für die Stelen stellen sich hier besondere Herausforderungen durch die Wetterlage, die potenziell großen Mengen schnell wechselnder Betrachter und natürlich des Datenschutzes.
Zur Kollaboration ist es notwendig, dass die Stelen Informationen miteinander austauschen und in Korrelation setzen können. Dazu muss beispielsweise ein gemeinsames Bild der Umgebungen (z.B. wo steht welche Stele, wer steht wo) erstellt werden. Im Besonderen für die Historie-abhängige Darstellung spielt der Datenschutz eine essenzielle Rolle, da es sich hier oft um Nutzer-bezogene Daten handelt und gleichzeitig nicht einfach zu entscheiden ist, wer gerade mit der Stele interagiert.
ObViewSly 4.0 - Objektextraktion aus 3D-Massendaten der Geoinformation
Duration: 07.05.2019 bis 30.04.2022
Ziel des Projektes "ObViewSly 4.0" ist die Entwicklung einer neuartigen Methode zur semiautomatischen, interaktiven Ableitung von 3D-Geodatenprodukten aus Luftbildern.
Dabei soll dem Anwender die Möglichkeit gegeben werden, einfach und schnell 3D-Objekte aus Massendaten abzuleiten. Ein illustrierendes Beispiel zeigen die Abbildung 1 bis 3. Nach einer vorläufigen Marktrecherche ist ein solches Softwaresystem derzeit nicht verfügbar. Darüber hinaus soll eine automatische, flächenbezogene Ableitung von 3D-Geodatenprodukten erreicht werden, ohne dass Benutzerinteraktionen notwendig sind.
Die Markteinführung dieses Produktes soll in verschiedenen Schritten, je nach Versionsstand und Einsatzfähigkeit erfolgen. Folgende Teilziele sind in diesem Projekt vorgesehen:
STIMULATE - Solution Centre for Image Guided Local Therapies
Duration: 01.01.2015 bis 31.12.2019
Für eine Thermoablation von Wirbelsäulentumoren sollen im Rahmen des Projektes die neuen Methoden entwickelt werden, welche deutlich über den heutigen Stand der rein telemanipulierenden OP-Roboter hinausgehen. Ein zentrales Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Regelungs- und Bahnplanungsalgorithmus für die optimale Positionierung eines Ablationselektroden durch einen Roboter in einer autonomen Intervention an der Wirbelsäule. Die klinischen und technischen Anforderungen werden in der engen Abstimmung mit den Projektpartnern aus der Forschung und Industrie definiert. Die Ansätze zur optimalen Bahnplanung für einen Roboter werden in einer kliniknahen Laborumgebung entwickelt und untersucht. Die wesentliche Herausforderung besteht in der Kompensation und Minimierung der möglichen systematischen und nicht-systematischen Fehler. Vor allem führen die häufig auftretenden Fehler, wie z.B. bei der Registrierung des Roboters relativ zum Patienten und zu den bildgebenden Geräten (Angoigraphiegerät und eine externe Navigationssystem) oder durch die Nachgiebigkeit der Ablationelektroden und die Atmung des Patienten, zu einer hohen Ungenauigkeit in der Elektrodenplatzierung, welche reduziert werden soll. Damit wird im Rahmen des Projektes ein Konzept zur Online-Kompensation der möglichen Modellierungs- und Positionierungsfehler erarbeitet, um während einer Intervention auf die möglichen Störungen zu reagieren. Im Ergebnis wird dadurch eine höhere Genauigkeit der Ablationsdosierung, geringere Behandlungsdauer und reduzierte Röntgendosis für das behandelnde Personal als auch für die Patienten ermöglicht.
Computer-aided visual perception is one of the fundamental problems in computer vision research. Often, approaches aim to predict the likeliest predefined labels. These typically have been determined during a dataset's acquisition.
Decades of research were required to predict the likeliest (predefined) label with sufficient accuracy for everyday use. Although the currently available and often data-driven approaches work reasonably well, their ability to predict labels of objects is similar to that of a three-year-old child. These labels have a broad complexity, such as differentiating mammals (e.g., dogs or cats). Fine-grained objects (e.g., different dog breeds) pose new challenges because minute differences separate one object label from another. More research must be conducted with open datasets without obligating the closed dataset requirement (i.e., having a complete set of labels during the implementation).
We refer to this category of problems as fine-grained recognition problems. This research investigates the current state of the art in fine-grained open-world recognition (i.e., retail product recognition) and aims to improve its accuracy. We research approaches for overcoming the shortage of fine-labeled datasets by exploiting metaknowledge of the environment and demonstrate how these approaches can be applied to acquire datasets at a significant scale. We also research different approaches for recognizing the identifier of fine-grained retail products in real-world scenarios. Moreover, we aim to reduce the number of manually required annotations during training.
This topic is under ongoing research. For questions refer to Marco Filax.
