Aylin Tastan und Afief D. Pambudi Erster und Zweiter in Student Paper Competition

Von den 143 Arbeiten, die aus der ganzen Welt für den Wettbewerb eingereicht wurden, wurden die fünf besten Arbeiten in einem strengen Überprüfungsverfahren durch das AESS Radar Systems Panel Student Paper Competition Committee als Finalisten ausgewählt. In der Endrunde präsentierte jeder Teilnehmer seine Arbeit in einer speziellen online Live-Videokonferenz vor der Jury.

In der preisgekrönten Arbeit von Aylin Tastan entwirft sie einen parameterfreien robusten Clustering-Algorithmus, um stark mit Ausreißern belastete Radardaten des menschlichen Gangs zu clustern. Sie extrahierte aus den Daten einen neuen Satz von Indikatoren, den sogenannten Features, und setzte einen graphen-basierten Algorithmus zur Erkennung von Ausreißern ein, wobei sie den Grad eines dünnen Graphen als Zusatzinformation verwendete. Dieser Grad kann auch für andere Zwecke, wie z.B. die Bestimmung von Gewichtungsfunktionen, wertvoll sein. Darüber hinaus liefert er potenzielle a-priori-Informationen für den Entwurf robuster, dünner Graphenmodelle.

Afief D. Pambudis zweitplatzierte Arbeit trägt dazu bei, die Detektionsgenauigkeit von Bodenradar zur Erkennung von Landminen zu verbessern. In dieser Arbeit gelang es, die Abhängigkeitsstruktur zwischen verschiedenen Bildern durch eine Copula-basierte Teststatistik erfolgreich in die Entscheidungsfindung zu integieren.

Die Arbeit von Afief D. Pambudi entstand in enger Zusammenarbeit mit Prof. Fauzia Ahmad von der Temple University, PA, USA und dem U.S. Army Research Laboratory.

Herzlichen Glückwunsch, Aylin und Afief!