Prof. Dr. Jan Salmen

Dr.-Ing., Dipl.-Inf.

Fakultät für Informations-, Medien- und Elektrotechnik Institut für Medien- und Phototechnik (IMP)

Campus Deutz
Betzdorfer Straße 2
50679 Köln
Raum ZW 10-4 Postanschrift

+49 221-8275-4432
jan.salmen@th-koeln.de

Sprechstunden

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Funktionen

Studiengangsbeauftragter für den Master Medientechnologie
Mitglied im zentralen Studienbeirat

Lehrgebiete

Signaltheorie und Angewandte Mathematik (Bachelor Medientechnologie, 3. Semester) -> Signaltheorie und angewandte Mathematik
Bildverarbeitung (Bachelor Medientechnologie, 4. Semester) -> Vertiefung Bildverabeitung
Mustererkennung (Bachelor Medientechnologie, 5. Semester) -> Vertiefung Bildverarbeitung - Mustererkennung
Deep Learning und Objekterkennung (Master Medientechnologie, Sommersemester) -> Deep Learning und Objekterkennung

Forschungsgebiete

Echtzeitfähige Bildverarbeitung
Maschinelles Lernen in praktischen Anwendungen
Sportanalyse

+Publikationen

Evolutionary Optimization of Wavelet Feature Sets for Real-Time Pedestrian Classification
Salmen, J. ; Suttorp, T. ; Edelbrunner, J. ; Igel, C., 2007, Hg.: Proceedings of the IEEE Conference on Hybrid Intelligent Systems, S. 222–227
Real-Time Stereo Vision: Making more out of Dynamic Programming
Salmen, J. ; Schlipsing, M. ; Edelbrunner, J. ; Hegemann, S. ; Lueke, S., 2009, Hg.: Proceedings of the International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, S. 1096–1103
Efficient Update of the Covariance Matrix Inverse in Iterated Linear Discriminant Analysis
Salmen, J. ; Schlipsing, M. ; Igel, C., 2010, Hg.: Pattern Recognition Letters 31, S. 1903–1907
Real-Time Estimation of Optical Flow based on Optimized Haar Wavelet Features
Salmen, J. ; Caup, L. ; Igel, C., 2011, Hg.: Proceedings of the International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, S. 448–461
Video-Based Roll Angle Estimation for Two-Wheeled Vehicles
Schlipsing, M. ; Schepanek, J. ; Salmen, J., 2011, Hg.: Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, S. 876–881
The German Traffic Sign Recognition Benchmark: A multi-class classification competition
Stallkamp, J. ; Schlipsing, M. ; Salmen, J. ; Igel, C., 2011, Hg.: Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks, S. 1453–146
Man vs. Computer: Benchmarking Machine Learning Algorithms for Traffic Sign Recognition
Stallkamp, J. ; Schlipsing, M. ; Salmen, J. ; Igel, C., 2012, Hg.: Neural Networks 32, S. 323–332
Introduction to the Special Issue on Machine Learning for Traffic Sign Recognition
Stallkamp, J. ; Schlipsing, M. ; Salmen, J. ; Igel, C., 2012, Hg.: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 13(4), S. 1481–1483
Roll Angle Estimation for Motorcycles: Comparing Video and Inertial Sensor Approaches
Schlipsing, M. ; Salmen, J. ; Lattke, B. ; Schröter, K. ; Winner, H., 2012, Hg.: Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, S. 500–505
Google Street View Images Support the Development of Vision-Based Driver Assistance Systems
Salmen, J. ; Houben, S. ; Schlipsing, M., 2012, Hg.: Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, S. 891–895
Real-Time Stereo Vision: Optimizing Semi-Global Matching
Michael, M. ; Salmen, J. ; Stallkamp, J. ; Schlipsing, M., 2013, Hg.: Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, S. 1197–1202
Video-Based Trailer Articulation Estimation
Caup, L. ; Salmen, J. ; Muharemovic, I. ; Houben, S, 2013, Hg.: Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, S. 1179– 1184
Detection of traffic signs in real-world images: The German Traffic Sign Detection Benchmark
Houben, S. ; Stallkamp, J. ; Salmen, J. ; Schlipsing, M. ; Igel, C., 2013, Hg.: Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks, S. 1–8
Towards Autonomous Driving in a Parking Garage: Vehicle Localization and Tracking Using Environment-embedded Lidar Sensors
Ibisch, A. ; Stümper, S. ; Altinger, H. ; Neuhausen, M. ; Tschentscher, M. ; Schlipsing, M. ; Salmen, J. ; Knoll, A., 2013, Hg.: Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, S. 829–834
Comparing Image Features and Machine Learning Algorithms for Real-time Parking Space Classification
Tschentscher, M. ; Neuhausen, M. ; Koch, C. ; König, M. ; Salmen, J. ; Schlipsing, M., 2013, Hg.: Proceedings of the ASCE Conference on Computing in Civil Engineering, S. 363–370
Echtzeit-Videoanalyse im Fußball – Ein Live-System zum Spieler-Tracking
Schlipsing, M. ; Salmen, J. ; Igel, C., 2013, Hg.: Künstliche Intelligenz 27(3), S. 235–240
Adaptive Pattern Recognition in Real-time Video-based Soccer Analysis
Schlipsing, M. ; Salmen, J. ; Tschentscher, M. ; Igel, C., 2014, Hg.: Journal of Real-Time Image Processing, S. 1–17
Scalable Real-time Parking Lot Classification: An Evaluation of Image Features and Supervised Learning Algorithms
Tschentscher, M. ; Koch, C. ; König, M. ; Salmen, J. ; Schlipsing, M., 2015, Hg.: Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks, S. 1–8
Metabolic Power and Energy Expenditure in the German Bundesliga
Venzke, J. ; Weber, H. ; Schlipsing, M. ; Salmen, J. ; Platen, P., 2018, Hg.: Proceedings of the 23rd Annual Congress of the European College of Sport Science

+Lebenslauf

1991–2000	Gymnasium: Hildegardisschule Bochum
2000–2001	Zivildienst: Jugendherberge Essen-Werden
2001–2006	Studium: Kerninformatik mit Nebenfach VWL an der TU Dortmund
2006–2013	Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Neuroinformatik der Ruhr-Universität Bochum Leitung der Arbeitsgruppe "Echtzeitfähige Bildverarbeitung" ab 2008. Promotion 2013 zum Thema "Eine Systemarchitektur für effiziente videobasierte Fahrerassistenzsysteme"
2013–2018	Lehrbeauftragter Hochschule Ruhr West, Bottrop
2013–2014	Existenzgründer-Stipendium EXIST des BMWi
2014–2022	Geschäftsführender Gesellschafter ATHLENS GmbH, Bochum
seit 07/2022	Professur für "Computer Vision and Machine Learning"