Publications

Hard is the Task, the Samples are Few: A German Chiasmus Dataset
Felix Schneider and Sven Sickert and Phillip Brandes and Sophie Marshall and Joachim Denzler.
Language Technology Conference: Human Language Technologies as a Challenge for Computer Science and Linguistics (LTC). Pages 255-260. 2023.
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Metaphor Detection for Low Resource Languages: From Zero-Shot to Few-Shot Learning in Middle High German
Felix Schneider and Sven Sickert and Phillip Brandes and Sophie Marshall and Joachim Denzler.
LREC Workshop on Multiword Expression (LREC-WS). Pages 75-80. 2022.
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Data-Driven Detection of General Chiasmi Using Lexical and Semantic Features
Felix Schneider and Phillip Brandes and Björn Barz and Sophie Marshall and Joachim Denzler.
SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature. Pages 96-100. 2021.
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Detecting Scenes in Fiction Using the Embedding Delta Signal
Felix Schneider and Björn Barz and Joachim Denzler.
KONVENS Shared Task on Scene Segmentation. 2021.
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Fusionskonzept zur Reibwertschätzung auf Basis von Wetter- und Fahrbahnzustandsinformationen
Waldemar Jarisa and Roman Henze and Ferit Kücükay and Felix Schneider and Joachim Denzler and Bernd Hartmann.
VDI-Fachtagung Reifen - Fahrwerk - Fahrbahn. 2019. Best Paper Award
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Abstract: Die Fahrsicherheit ist ein zentrales Entwicklungsziel in der Automobilindustrie, welches mit dem automatisierten Fahren vor neuen Herausforderungen steht. Um die Fahrsicherheit zu gewährleisten, bedarf es einer genauen Kenntnis der unmittelbaren Fahrumgebung. Die Fahrumgebung setzt sich dabei aus mehreren Komponenten zusammen. Neben der Straß{}entopologie und den Verkehrsteilnehmern kommt der Kenntnis über den Fahrbahnzustand, in Form von trockenen, nassen oder schnee- und eisbedeckten Straß{}en, eine groß{}e Bedeutung zu. Im Rahmen dieser Arbeit werden in Kooperation mit der Friedrich-Schiller-Universität Jena und beauftragt durch die Continental AG Fusionskonzepte zur Fahrbahnzustandsklassifikation entwickelt, welche den Fahrbahnzustand, respektive den Reibwert, innerhalb der Gruppen trocken, nass und winterlich differenzieren. Grundlage für die Modellentwicklung sind Messdaten einer Messkampagne (ca. 6455 km) auf realen Straß{}en bei unterschiedlichsten Straß{}enzuständen und Witterungsbedingungen mit einem Versuchsträger des Instituts für Fahrzeugtechnik. Dieser ist in der Lage, auf unterschiedlichen Informationsebenen, bestehend aus digitalen Wetterkarten, Umfelddaten, Kamera- und Fahrdynamikinformationen sowie optional auch Laserdaten, den Fahrbahnzustand zu klassifizieren. Dabei wird jeweils ein Klassifikationsalgorithmus auf Basis der Frontkamera- als auch der Surround-View-Kamerabilder im rechten Auß{}enspiegel verwendet. Die aufgezeichneten Signale werden mit einander fusioniert, um einerseits die Verfügbarkeit und andererseits die Genauigkeit der Fahrbahnzustandsklassifikation zu gewährleisten. Hierzu werden die Möglichkeiten zur frühen Fusion von Kamerabildern unter Berücksichtigung von Kontextwissen, wie z. B. Luft- oder Fahrbahntemperatur mittels Deep-Learning-Ansätzen untersucht. Abschließ{}end wird der Zusammenhang zwischen dem tatsächlichen Fahrbahnzustand und einer maximalen Kraftschlussausnutzung anhand einer repräsentativen Anzahl von ABS-Bremsungen evaluiert.

Aquaplaning - a potential hazard also for Automated Driving
Bernd Hartmann and Thomas Raste and Matthias Kretschmann and Manuel Amthor and Felix Schneider and Joachim Denzler.
ITS automotive nord e.V. (Hrsg.), Braunschweig. 2018.
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Modelling ocean parameters through Graphical Models
Felix Schneider and Yanira Guanche and Joachim Denzler.
MTS/IEEE OCEANS Conference Aberdeen. Pages 1-6. 2017.
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