Die Forschungsschwerpunkte des Lehrstuhls sind maschinelles Lernen, Sehen und Wahrnehmen. Es werden Verfahren i.d.R. für Bild, Video und Multimediadaten (= Daten von unterschiedlichen Quellen und unterschiedlicher Art) entwickelt. Auch Data Mining und Analytics auf Produktionsdaten werden durchgeführt, weil sie wie Sensordaten (=Wahrnehmung) behandelt werden können. Ein besonderer Schwerpunkt ist die 2D und 3D Erkennung von Menschen (Pose) und deren Aktionen sowie die Auswertung der Güte von Bewegungen (z.B. im Weit-/Dreisprung, Schwimmen und Skispringen für unserer Olympioniken). Auch für medizinische Daten (MRT, Koloskopievideos) entwickeln wir automatische Verfahren zur Erkennung von medizinischen Befunden sowie für die automatische Erstellung von textuellen Befunden (engl. Report Generation)

• Angewandtes Maschinelles Lernen (Applied Machine Learning, e.g., deep neural networks, bayesian networks, random forests)
• Maschinelles Sehen (Computer Vision) wie multimodale Detektion, Lokalisation und Erkennung von Menschen, Objekten und Ereignissen sowie industrielle visuelle und multimodale Materialprüfung
• Data Mining von multimodalen Daten (z. B. Produktionsdaten)
• Indizierung und Suche in Bild, Video und multimodalen Dokumenten