Persönlicher Status und Werkzeuge

Prof. Dr. Gerhard Rigoll

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Das Arbeitsgebiet von Prof. Rigoll (*1958) beinhaltet das gesamte Spektrum der Mustererkennung für die multimodale Mensch-Maschine-Interaktion, mit den Teilgebieten Sprachverarbeitung, audiovisuelle Informationsverarbeitung, Handschrifterkennung, Gestik- und Mimikerkennung, Gesichtsdetektion und -erkennung, Objektverfolgung und interaktive grafische Systeme. In diesen Bereichen ist er Autor und Co-Autor von mehr als 400 Veröffentlichungen und hat in zahlreichen Programmkomitees, sowie als Gutachter im In- und Ausland mitgewirkt.

Nach dem Studium der Technischen Kybernetik in Stuttgart war er für das dortige Fraunhofer-Institut tätig, wo er 1986 mit einer Arbeit über automatische Spracherkennung promovierte. Danach war er bis 1988 Postdoctoral Fellow am IBM Thomas Watson Research Center in Yorktown Heights/USA und nach der Habilitation in Stuttgart von 1991-1993 Gastwissenschaftler am NTT Human Interface Laboratory in Tokio/Japan. Von 1993 bis 2001 war er Professor für Technische Informatik an der Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, bevor er 2002 an die TUM berufen wurde.

Wichtigste Auszeichnungen

  • DAGM-Preis der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung (2000)
  • IEEE Senior Membership; Acoustics, Speech, and Signal Processing Society (1998)
  • Heisenberg-Stipendium der DFG (1993)
  • FpF-Preis für die beste Dissertation der Stuttgarter Fraunhofer-Institute (1987)

Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

Schenk J, Rigoll G: Mensch-Maschine-Kommunikation, Grundlagen von sprach- und bildbasierten Benutzerschnittstellen. Berlin: Springer-Verlag, 2010.

Abstract

Rigoll G, Schuller B, Müller R, Ablassmeier M, Reifinger S, Poitschke T: “Speech Communication and Multimodal Interfaces”. In: Advanced Man-Machine Interaction. Editor: Kraiss KF. 2005; 141 – 190.

Rigoll G: “Combination of Hidden Markov Models and Neural Networks for Hybrid Statistical Pattern Recognition”. In: Hybrid Methods in Pattern Recognition. Editor: Kandel, Bunke. 2001; 113 - 143.

Eickeler S, Müller S, Rigoll G: “Recognition of JPEG Compressed Face Images Based on Statistical Methods”. Image and Vision Computing Journal, Special Issue on Facial Image Analysis. 2000; 18(4): 279-287.

Abstract

Rigoll G: “Maximum Mutual Information Neural Networks for Hybrid Connectionist-HMM Speech Recognition Systems”. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, Special Issue on Neural Networks for Speech Processing. 1994; 2(1): 175-184.

Abstract