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Dr.-Ing. Sandro Esquivel
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Aktuelles
Weitere Informationen dazu findet ihr in den entsprechenden UnivIS-Einträgen.
Lehrveranstaltungen
WS 2020/21 | Übung zu: Informatik I (2F/NF) | ![]() |
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Betreuung: Praktikum IT-Sicherheit | ![]() |
Projekte
Aktuell | FLINT ‒ Forschung und Lehre: Innovation, Netzwerk und Transfer | ![]() |
Themen für Bachelorarbeiten
Visualisierungs-Tools zur Unterstützung der Lehre
Für Informatik-Lehrveranstaltungen haben sich Visualisierungs-Tools für die Vermittlung der Inhalte als hilfreich erwiesen, mit denen sich verschiedene grundlegende Algorithmen aus den jeweiligen Bereichen schrittweise simulieren und zusammen mit den entsprechenden Datenstrukturen visualisieren lassen, z. B.:
- Algorithmen und Datenstrukturen: Visualisierung von Such- und Sortieralgorithmen auf Listen, Bäumen und Graphen
- Betriebs- und Kommunikationssysteme: Visualisierung von Prozessabläufen in Multitasking-Systemen und Scheduling-Algorithmen für Prozesse, Festplatten- oder Speicherzugriffe
- Einführung in die Bildverarbeitung: Visualisierung von Algorithmen für 2D-Rasterzeichnungen (Linien, Kreise, Kurven, Polygone), zur Bildsegmentierung, Konturberechnung oder Detektion von Geraden
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, eine GUI-basierte Anwendung zu entwickeln, mit der sich solche Visualisierungs-Tools zu konkreten Algorithmen aus verschiedenen Themenbereichen möglichst einheitlich und mit geringem Aufwand erstellen und anpassen lassen, und die als Plattform zur Ausführung dieser Tools dient. Die Beschreibung der zu visualisierenden Algorithmen soll dabei möglichst über Skripting möglich sein (z. B. mit JEXL), so dass Algorithmen später mit geringem Aufwand modifiziert werden können.
Die Anwendung kann als Stand-Alone Java-Anwendung oder als Webanwendung umgesetzt werden (wobei die Ausführung der Tools dann möglichst nur clientseitig stattfinden sollte) und kann in einer weiteren Bachelorarbeit um eine Android-App ergänzt werden, in der die über das Framework entwickelten Tools lokal ausgeführt werden können.
Benötigte Vorkenntnisse:
- Java-Programmierung
- Grundlagen der Webentwicklung, Entwicklung von Android-Apps oder Cross-Platform Development
- Thematische Vorkenntnisse in ADS, BSKS und/oder 2D-Bildverarbeitung
Abgeschlossene Arbeiten:
- Michel Spils: Visualization of Algorithms Written in Python Within Java and Android Apps
Feedback-Tools zur Unterstützung von Lehrveranstaltungen
In Lehrveranstaltungen haben sich digitale Audience Response Systeme etabliert, mit denen die Studierenden direkte Rückmeldungen liefern können und so aktiv in die Veranstaltung eingebunden werden können, z. B.:
- "Klickersysteme" für anonyme Umfragen und Multiple-Choice-Fragen
- Chatwalls zum Sammeln von Fragen und Hinweisen an die Lehrperson
- Live-Feedback zum Verlauf (z. B. zu Lautstärke, Tempo, Verständlichkeit)
- Stimmungsbarometer
In dieser Bachelorarbeit sollen für Klein- und Großgruppenveranstaltungen sinnvolle Feedback-Tools ausgewählt, implementiert und in einem modularen Framework zusammengestellt werden. Ziel ist die Entwicklung einer GUI-basierten Anwendung, in der sich solche Tools in einer gemeinsamen Oberfläche kombinieren, anpassen und bedienen lassen.
Die Anwendung soll als Webanwendung (unter Verwendung eines Web-Frameworks wie z. B. Spring) umgesetzt werden und kann in einer weiteren Bachelorarbeit durch eine Android-App, Hybrid-App oder Cross-Platform-App ergänzt werden, über welche die Studierenden die Tools direkt nutzen können.
Benötigte Vorkenntnisse:
- Java-Programmierung
- Grundlagen der Webentwicklung, Entwicklung von Android-Apps oder Cross-Platform Development
Abgeschlossene Arbeiten:
- Florian Scheurer: Entwicklung eines webbasierten Audience Response Systems ‒ Vergleich von GraphQL und REST zur Datenabfrage
- Felix von der Heide: Entwicklung einer Mobile App für ein Audience Response System ‒ Strukturierter Vergleich der Frameworks Flutter und Android
Interaktive Dokumentenscanner-App
In dieser Bachelorarbeit soll eine Android-App zum Digitalisieren von maschinengeschriebenen Dokumenten (z. B. Rechnungen oder Zahlungsbelege) entwickelt werden.
Die Anwendung soll der Einfachheit halber interaktiv den Aufbau und das Erscheinungsbild der zu erfassenden Dokumente lernen, z. B. indem die User über eine GUI festlegen können, welche Bereiche welche Informationen beinhalten.
Außerdem soll die App über eine automatische Texterkennung (OCR = optical character recognition) verfügen, um die gescannten Dokumente katalogisieren zu können. Die OCR soll dabei ebenfalls semi-interaktiv durch Unterstützung der User trainiert werden.
Die folgenden Features sollen untersucht und umgesetzt werden:
- Digitalisierung von Dokumenten per Smartphone-Kamera (inkl. Binarisierung und Ausrichtung)
- Interaktives Lernen der Dokumentenstruktur und Zeichenerkennung
- Exportieren der Dokumentenstruktur und Lerndaten zur Zeichenerkennung
- Automatische Texterfassung und Katalogisierung der Dokumente
Benötigte Vorkenntnisse:
- Java-Programmierung
- Grundlagen der Webentwicklung und/oder Entwicklung von Android-Apps
- 2D-Bildverarbeitung mit OpenCV
- Grundlagen des Maschinellen Lernens
Abgeschlossene Arbeiten:
- Corvin Kraasch: Semi-Automatic Character Recognition in Document Images Using Template Matching

Arbeiten
Veröffentlichungen und Vorträge
S. Esquivel, Y. Gao, T. Michels, L. Palmieri, R. Koch: Synchronized Data Capture and Calibration of a Large-Field-of-View Moving Multi-Camera Light Field Rig. Vortrag auf der 3DTV-CON 2016, Workshop "Light Field Capture and Processing", Hamburg, 2016. | ![]() BibTex |
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S. Esquivel, R. Koch: Multi-Camera Structure from Motion with Eye-to-Eye Calibration. In: Lecture Notes in Computer Science, Bd. 9358 (Tagungsband zur Konferenz GCPR '15), S. 29–40, 2015. Originalveröffentlichung erhältlich über www.springerlink.com. |
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S. Esquivel: Eye-to-Eye Calibration. Extrinsic Calibration of Multi-Camera Systems Using Hand-Eye Calibration Methods. In: Kiel Computer Science Series, Nr. 2015/4, Institut für Informatik, CAU Kiel, 2015. Dissertation, Technische Fakultät, CAU Kiel. Elektronische Veröffentlichung erhältlich über MACAU und KCSS. | ![]() |
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S. Esquivel, R. Koch: Structure from Motion Using Rigidly Coupled Cameras without Overlapping Views. In: Lecture Notes in Computer Science, Bd. 8142 (Tagungsband zur Konferenz GCPR '13), S. 11–20, 2013. Originalveröffentlichung erhältlich über www.springerlink.com. |
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S. Esquivel, R. Koch: Real-time Image-based Reconstruction of Pipes Using Omnidirectional Cameras. Vortrag auf der Graduiertentagung der Universität Siegen: "Annual Fall Presentations 2011", Siegen, 2011. | ![]() BibTex |
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S. Esquivel, R. Koch, H. Rehse: 3D Reconstruction of Sewer Shafts from Video. In: Go-3D 2010 »Go for Innovations« (Tagungsband zur Konferenz Go-3D '10), S. 97–109, 2010. | ![]() |
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S. Esquivel, R. Koch, H. Rehse: Time Budget Evaluation for Image-Based Reconstruction of Sewer Shafts. In: Real-Time Image and Video Processing, Bd. 7724 (Tagungsband zur Konferenz SPIE '10), S. 77240M–77240M-12, 2010. Originalveröffentlichung erhältlich über SPIE.org. |
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S. Esquivel, R. Koch, H. Rehse: Reconstruction of Sewer Shaft Profiles from Fisheye-Lens Camera Images. In: Lecture Notes in Computer Science, Bd. 5748 (Tagungsband zur Konferenz DAGM '09), S. 332–341, 2009. Originalveröffentlichung erhältlich über www.springerlink.org. |
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S. Esquivel, F. Woelk, R. Koch: Calibration of a Multi-Camera Rig from Non-Overlapping Views. In: Lecture Notes in Computer Science, Bd. 4713 (Tagungsband zur Konferenz DAGM '07), S. 82–91, 2007. Originalveröffentlichung erhältlich über www.springerlink.com. |
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Veröffentlichungen als Co-Autor | ||||
Y. Gao, S. Esquivel, R. Koch, J. Keinert: A Novel Self-Calibration Method for a Stereo-ToF System Using a Kinect v2 and Two 4k GoPro Cameras. In: International Conference on 3D Vision (3DV '17), 2017. | ||||
Y. Gao, S. Esquivel, R. Koch, M. Ziegler, F. Zilly, J. Keinert: A Novel Kinect v2 Registration Method for Large-Displacement Environment Using Camera and Scene Constraints. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP '17), 2017. | ||||
Y. Gao, M. Ziegler, F. Zilly, S. Esquivel, R. Koch: A Linear Method for Recovering the Depth of Ultra HD Cameras Using a Kinect v2 Sensor. In: IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA '17), 2017. |
Eigene Arbeiten
Dissertation | Eye-to-Eye Calibration – Extrinsische Kalibrierung von Mehrkamerasystemen mittels Hand-Auge-Kalibrierverfahren | 2015 | ![]() |
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Diplomarbeit | Kalibrierung von starr gekoppelten Mehrkamerasystemen mit nicht-überlappenden Sichtbereichen | 2007 | ![]() |
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Studienarbeit | Implementierung von Entscheidungsbäumen zur Objekterkennung in Echtzeit | 2006 | ![]() |
Archiv
Mitarbeit an Projekten
European Training Network on Full Parallax Imaging (gefördert durch die Marie Skłodowska-Curie-Maßnahmen im Rahmen des EU Forschungs- und Innovationsprogramms Horizon 2020) |
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Effiziente Rekonstruktion und Darstellung großflächiger dynamischer Lichtfelder (gefördert durch die DFG – Deutsche Forschungsgemeinschaft) |
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Intelligentes 3D-Aufmaß – Bildverarbeitung und Automatisierung (gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand) |
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MoSeS – Modularisierte Softwaresysteme zur sensorgesteuerten Informationsverarbeitung (im Kompetenzverbund Software Systems Engineering) |
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Automatische Vermessung von Kanalschächten (mit IBAK Helmut Hunger GmbH & Co. KG) | ![]() |
Automatische 3D-Rekonstruktion zur Inspektion von Kanalrohren (mit IBAK Helmut Hunger GmbH & Co. KG) | |
Kalibrierung eines fahrzeugmontierten Mehrkamerasystems ohne überlappende Sichtbereiche (mit Daimler AG) | ![]() |
Vergangene Lehrveranstaltungen
SS 2020 | Vorlesung: Algorithmische Methoden in der Praxis | ![]() |
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Betreuung: Softwareprojekt | ![]() |
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Betreuung: Praktikum IT-Sicherheit | ![]() |
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WS 2019/20 | Übung zu: Informatik I (2F/NF) | ![]() |
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Betreuung: Praktikum IT-Sicherheit | ![]() |
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SS 2019 | Übung zu: Betriebs- und Kommunikationssysteme | ![]() |
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Betreuung: Softwareprojekt | ![]() |
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Betreuung: Praktikum IT-Sicherheit | ![]() |
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WS 2018/19 | Vorlesung: Einführung in die Bildverarbeitung | ![]() |
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Übung zu: Informatik I (2F/NF) | |||
Betreuung: Softwareprojekt | |||
SS 2018 | Vorlesung: Betriebs- und Kommunikationssysteme | ||
Betreuung: Softwareprojekt | |||
WS 2017/18 | Vorlesung: Einführung in die Bildverarbeitung | ||
Übung zu: Informatik I (2F/NF) | |||
Betreuung: Softwareprojekt | |||
SS 2017 | Übung zu: Betriebs- und Kommunikationssysteme | ||
WS 2016/17 | Vorlesung: Einführung in die Bildverarbeitung | ||
SS 2016 | Übung zu: Betriebs- und Kommunikationssysteme | ||
Übung zu: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung | |||
WS 2015/16 | Übung zu: Informatik für Nebenfächler | ||
Seminar: Visuelle Modellierung »Deep Learning« |
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WS 2014/15 | Übung zu: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung | ||
WS 2013/14 | Seminar: Visuelle Modellierung »Time-of-Flight-Kameras und Microsoft Kinect« |
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SS 2013 | Übung zu: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung | ||
Seminar: Visuelle Modellierung | |||
WS 2012/13 | Übung zu: Informatik für Nebenfächler | ||
SS 2012 | Masterprojekt: Visuelle Modellierung »Structure from Motion« |
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Seminar: Visuelle Modellierung | |||
WS 2011/12 | Übung zu: Informatik für Nebenfächler | ||
Seminar: Visuelle Modellierung | |||
SS 2011 | Übung zu: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung | ||
Seminar: Visuelle Modellierung | |||
WS 2010/11 | Übung zu: Informatik für Nebenfächler | ||
Seminar: Visuelle Modellierung | |||
SS 2010 | Übung zu: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung | ||
WS 2009/10 | Seminar: Visuelle Modellierung »Autonome Navigation und Rekonstruktion von Stadtszenen« |
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Übung zu: Informatik III (Softwaretechnologie) | |||
SS 2009 | Übung zu: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung | ||
SS 2008 | Übung zu: Informatik II für Ingenieure |
Betreute Arbeiten
Bachelorarbeit | Corvin Kraasch | Semi-Automatic Character Recognition in Document Images Using Template Matching | 2020 | |
Bachelorarbeit | Michel Spils | Visualization of Algorithms Written in Python Within Java and Android Apps | 2020 | |
Bachelorarbeit | Florian Scheurer | Entwicklung eines webbasierten Audience Response Systems ‒ Vergleich von GraphQL und REST zur Datenabfrage | 2019 | |
Bachelorarbeit | Felix von der Heide | Entwicklung einer Mobile App für ein Audience Response System ‒ Strukturierter Vergleich der Frameworks Flutter und Android | 2019 | |
Masterarbeit | Florian Klöppner | Evaluierung von Bildvergleichsalgorithmen zur Erkennung von Abweichungen zwischen der Ausgabe eines PDF Rendering-Prozesses und Referenzdaten | 2018 | |
Masterarbeit | Thoren Horstmann | Entwicklung eines web-basierten Viewers für RGB-D-Lichtfelddaten unter Verwendung von WebGL | 2017 | |
Masterarbeit | Sascha Clausen | Photometric Stereo unter Verwendung mehrerer Kameras | 2016 | |
Masterarbeit | Luca Lovisa | Depth Image Based Modeling und Rendering dynamischer Szenen | 2016 | |
Masterarbeit | Jens-Uwe Bahr | Depth-Image Based Rendering Using Multiple Color and Depth Cameras | 2015 | |
Bachelorarbeit | David Brown | Merkmalsbasierte Objekterkennung anhand von Tiefen- und Farbbildern für ein mobiles Robotersystem | 2015 | |
Bachelorarbeit | David Gruner | Eine automatische Roboterarm-Ansteuerung zum Greifen beliebiger Objekte anhand von Entfernungskamerasensoren | 2015 | |
Diplomarbeit | Marcus Schmöhl | Automatische Erstellung von Grundrissen aus Panoramabildern | 2014 | |
Masterarbeit | Delf Neumärker | Linienbasierte 3D-Rekonstruktion aus Panoramabildern auf dem Raspberry Pi | 2014 | |
Bachelorarbeit | Daniel Grevismühl | Hardware-/Softwareentwurf eines Embedded System zur Panoramaaufnahme | 2014 | |
Masterarbeit | Robin Weiß | Aufbau, Kalibrierung und Einsatz eines Verbundsystems aus Kamera und Lasermessgerät | 2014 | |
Studienarbeit | Marcus Schmöhl | Interaktive 3D-Rekonstruktion von Innenräumen aus Panoramabildern | 2013 | |
Diplomarbeit | Florian Holdt | Poseschätzung in Manhattan-Welt-Szenen mittels Line Matching | 2013 | |
Diplomarbeit | Hauke Schade | Automatische 3D-Rekonstruktion von Innenräumen mit einer rotierenden Kamera | 2013 | |
Bachelorarbeit | Amir Kalali | Image Blending und Helligkeitsausgleich für Texturen von Kanalrohren | 2012 | |
Bachelorarbeit | Henry Grow | Bildregistrierung zur Texturierung zylinderförmiger Szenen mit einer Fisheye-Kamera | 2012 | |
Bachelorarbeit | Caroline Butschek | Pfadplanung für einen Greifarm auf einer mobilen Roboterplattform | 2012 | |
Bachelorarbeit | Karsten Rathlev | Entwicklung einer inversen Kinematik für die PowerCube Plattform | 2012 | |
Bachelorarbeit | Tobias Börding | Implementierung von Signalverarbeitungsmodulen in einem Java-Framework | 2010 | |
Bachelorarbeit | Jan Hoffmann | Visualisierung von Methoden der Signalverarbeitung zur Unterstützung der Lehre | 2010 |