Publikationen
Wolfgang K. Konen

 

Veröffentlichungen Neuroinformatik, Data Mining, Prognose, Muster- und Gesichtserkennung. 1

Veröffentlichungen Bildverarbeitung und Medizin. 4

Veröffentlichungen Physik. 6

Patente und Patentanmeldungen. 7

Betreute Diplom-, Bachelor- und Masterarbeiten. 7

Ausgewählte Publikationen von Wolfgang K. Konen. 10

 

Veröffentlichungen Neuroinformatik, Data Mining, Prognose, Muster- und Gesichtserkennung

 

[1]  Koch, P.; Wagner, T.; Emmerich, M. T. M.; Bäck, T. & Konen, W. Efficient multi-criteria optimization on noisy machine learning problems. Applied Soft Computing, (under review), 2014.

[2]  Liebig, K. N., Maslehaty, H., Petridis, A. K., Konen, W., Scholz, M.,  Konen, W., Koch, P., Comparison of two algorithms for the application of real time image mosaicing in neuro-endoscopy, Journal of Neurosurgery, 2014, (to appear).

[3]  Stork, J; Ramos, R; Koch, P; Konen, W: SVM ensembles are better when different kernel types are combined. Proc. ECDA’2013: European Conference on Data Analysis, Luxembourg, p. 1–10, 2014. (to appear). (PDF).

[4]  Konen, W., Koch, P. Adaptation in Nonlinear Learning Models for Nonstationary Tasks. In Bartz-Beielstein (ed.): PPSN'2014: 13th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature, Ljubljana, Springer, 2014 (PDF)

[5]  Thill, M.; Bagheri, S.; Koch, P. & Konen, W. Temporal Difference Learning with Eligibility Traces for the Game Connect-4. In: Preuss, M. & Rudolph, G. (Eds.): CIG'2014, International Conference on Computational Intelligence in Games, Dortmund, 2014 (PDF).

[6]  Koch, P., Konen, W.: Subsampling strategies in SVM ensembles. In: Hoffmann, F., Hüllermeier, E. (eds.): Proceedings 23. Workshop Computational Intelligence, Dortmund. Universitätsverlag Karlsruhe, p. 119 – 134, December 2013. (PDF).

[7]  Faeskorn-Woyke, H.; Konen, W. & Stahl, H. L. Zukunft der Informatik. In Becker, K. et al. (Eds.): Die Wissenschaft von der Praxis denken - Festschrift für Joachim Metzner zum 70. Geburtstag, Verlag H. Schmidt, Mainz, 238 - 250, 2013. (PDF)

[8]  Koch, P., Bischl, B., Flasch, O., Bartz-Beielstein, T., Weihs, C., Konen, W.: Tuning and evolution of support vector kernels. Evolutionary Intelligence, 5(3):153-170, 2012.

[9]  Thill, M.; Koch, P. & Konen, W.: Reinforcement learning with n-tuples on the game Connect-4. In: C. Coello Coello, V. Cutello et al. (eds.),  PPSN'2012: 12th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature, Taormina, Springer, pages 195—204, 2012. (PDF).

[10]  Koch, P. & Konen, W.: Efficient sampling and handling of variance in tuning data mining models. In: C. Coello Coello, V. Cutello et al. (eds.),  PPSN'2012: 12th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature, Taormina, Springer, pages 184—194, 2012. (PDF).

[11]  Konen, W., Koch, P., The TDMR Framework: Tuned Data Mining in R, Cologne University of Applied Sciences, CIOP Technical Report 02/12, 2012 (PDF).

[12]  Konen, W., Koch, P., The TDMR Tutorial: Examples for Tuned Data Mining in R, Cologne University of Applied Sciences, CIOP Technical Report 03/12, 2012 (PDF).

[13]  Konen, W.: Self-configuration from a Machine-Learning Perspective. e-print published at http://arxiv.org/abs/1105.1951 and Dagstuhl Preprint Archive, Workshop 11181 “Organic Computing – Design of Self-Organizing Systems”, May 2011. (PDF)

[14]  Konen, W., Koch, P., Flasch, O., Bartz-Beielstein, T., Friese, M., Naujoks, B.: Tuned Data Mining: A Benchmark Study on Different Tuners, Proc. GECCO 2011, Dublin, July 2011. (Preprint PDF)     

[15]  Bartz-Beielstein, T.; Friese, M.; Zaefferer, M.; Naujoks, B.; Flasch, O.; Konen, W. & Koch, P. Noisy optimization with sequential parameter optimization and optimal computational budget allocation GECCO (Companion) , 119-120, 2011.

[16]  Konen, W., Koch, P., Flasch, O., Bartz-Beielstein, T.: Parameter-Tuned Data Mining: A General Framework. In: F. Hoffmann, E. Hüllermeier (eds.), Proceedings 20. Workshop Computational Intelligence, Dortmund. Universitätsverlag Karlsruhe, December 2010. (PDF)

[17]  Koch, P., Flasch, O., Konen, W., Bartz-Beielstein, T. (2010): Optimization of Support Vector Regression Models for Stormwater Prediction. In: Hoffmann, F. /Hüllermeier, E. (Hrsg.): Proceedings 20. Workshop Computational Intelligence, Dortmund. Universitätsverlag Karlsruhe, December 2010. (PDF)

[18]  Konen, W., Koch, P., The slowness principle: SFA can detect different slow components in nonstationary time series. In: Jurij Šilc and Bogdan Filipič (eds.) International Journal of Innovative Computing and Applications (IJICA), 2010. (PDF)

[19]  Koch, P., Konen, W., Hein, K., Gesture Recognition on Few Training Data using Slow Feature Analysis and Parametric Bootstrap. In P. Sobrevilla (ed.), Proc. IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI), Barcelona, July 2010. (PDF)

[20]  Koch, P., Konen, W., Flasch, O., Bartz-Beielstein, T.: Optimizing Support Vector Machines for Stormwater Prediction. In: R. Schaefer (ed.), Proc. 11th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature (PPSN), Krakow, September 2010. (PDF).

[21]  Flasch, O., Bartz-Beielstein, T., Davtyan, A., Koch, P. and Konen, W., Comparing SPO-tuned GP and NARX Prediction Models for Stormwater Tank Fill Level Prediction. In P. Sobrevilla (ed.), Proc. IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI), Barcelona, July 2010. (PDF)

[22]  Flasch, Oliver ; Bartz-Beielstein, Thomas ; Davtyan, Artur ; Koch, Patrick ; Konen, Wolfgang ; Oyetoyan, Tosin D. ; Tamutan, Michael: Comparing CI Methods for Prediction Models in Environmental Engineering / Institute of Computer Science. Faculty of Computer Science and Engineering Science, Cologne University of Applied Sciences, Germany, 2010 (02/2010). – Forschungsbericht

[23]  Ziegenhirt, J., Bartz-Beielstein, T., Flasch, O., Konen, W., Zaefferer, M., Optimization of Biogas Production with  Computational Intelligence - A Comparative Study. In P. Sobrevilla (ed.), Proc. IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI), Barcelona, July 2010. (PDF)

[24]  Konen, W., Koch, P., How slow is slow? SFA detects signals that are slower than the driving force, In: B. Filipic, J. Silc (eds.), Proc. 4th Int. Conf. on Bioinspired Optimization Methods and their Applications, BIOMA 2010, Ljubljana, Slovenia, May 2010. (PDF)

[25]  Flasch, O., Bartz-Beielstein, T., Koch, P., Konen, W., Genetic Programming Applied to Predictive Control in Environmental Engineering. In: F. Hoffmann, E. Hüllermeier (eds.), Proceedings 19. Workshop Computational Intelligence, Dortmund. Universitätsverlag Karlsruhe, December 2009. (PDF)

[26]  Konen, W.: On the numeric stability of the SFA implementation sfa-tk. e-print published at http://arxiv.org/abs/0912.1064, December 2009. (PDF)

[27]  Konen, W., Koch, P., How slow is slow? SFA detects signals that are slower than the driving force. e-print published at http://arxiv.org/abs/0911.4397, November 2009. (PDF)

[28]  Konen, W., Bartz-Beielstein, T., Reinforcement Learning for Games: Failures and Successes – CMA-ES and TDL in comparision, GECCO 2009, Montreal, July 2009. (PDF) 

[29]  Konen, W., P. Koch: SOMA – Systematische Optimierung von Modellen der Informations- und Automatisierungstechnik. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2009. (PDF)

[30]  Bartz-Beielstein, T., Konen, W.: Die sequentielle Parameteroptimierung - Ein Werkzeug zum Tunen. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2009. (PDF)

[31]  Konen, W., Bartz-Beielstein, T.: Evolutionsstrategien und Reinforcement Learning für strategische Brettspiele. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2009. (PDF)

[32]  Konen, W., Zimmer, T., Bartz-Beielstein, T., Optimierte Modellierung von Füllständen in Regenüberlaufbecken mittels CI-basierter Parameterselektion, CI-Sonderheft der Zeitschrift at (http://at-automatisierungstechnik.de), Vol. 57, Heft 3, S. 155-166, März 2009. (PDF, Abstract@at)

[33]  Konen, W.: Statusbericht MATRIXX: eLearning in der ‚Mathematik für Informatiker’. In: G. Richter, D. Schott (eds.), 6. Workshop Mathematik für Ingenieure, Soest, Wismarer Frege-Reihe, Heft 03/2008, www.hs-wismar.de/frege, 2008. (PDF)

[34]  Konen, W., Bartz-Beielstein, T.: Reinforcement Learning für strategische Brettspiele. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2008. (PDF)

[35]  Konen, W., Bartz-Beielstein, T.: Internationaler DATA-MINING-CUP (DMC) mit studentischer Beteiligung des Campus Gummersbach. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2008. (PDF)

[36]  Bartz-Beielstein, T., Zimmer, T., Konen, W., Parameterselektion für komplexe Modellierungsaufgaben der Wasserwirtschaft. In: R. Mikut, M. Reischl (eds.), Proceedings 18. Workshop Computational Intelligence, Dortmund. Universitätsverlag Karlsruhe, Dez. 2008. (PDF)

[37]  Konen, W., Bartz-Beielstein, T.: Reinforcement Learning: Insights from Interesting Failures in Parameter Selection. In: G. Rudolph (ed.), 10th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature (PPSN), Dortmund, September 2008, p. 478-487, Lecture Notes in Computer Science, LNCS 5199, Springer, Berlin, 2008. (PDF)

[38]  Konen, W.: Reinforcement Learning für Brettspiele: Der Temporal Difference Algorithmus, Techn. Report, Institut für Informatik, FH Köln, Okt. 2008. (PDF)

[39]  Bartz-Beielstein, T., Bongards, M., Claes, C., Konen, W., Westenberger, H.: Datenanalyse und Prozessoptimierung für Kanalnetze und Kläranlagen mit CI-Methoden. In: R. Mikut, M. Reischl (eds.), Proceedings 17. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, p. 132-138. Universitätsverlag Karlsruhe, 2007. (PDF)

[40]  Konen, W., Bartz-Beielstein, T., Westenberger, H.: Computational Intelligence und Data Mining – Datenanalyse und Prozessoptimierung am Beispiel Kläranlagen. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2007. (PDF)

[41]  Westenberger, H., Konen, W., Bartz-Beielstein, T.: Computational Intelligence und Data Mining – Business Intelligence an Hochschulen. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2007. (PDF)

[42]  Bartz-Beielstein, T., Konen, W., Westenberger, H.: Computational Intelligence und Data Mining – Portfoliooptimierung unter Nebenbedingungen. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2007. (PDF)

[43]  Bartz-Beielstein, T., Konen, W., Westenberger, H.: Computational Intelligence und Data Mining – Moderne statistische Verfahren zur experimentellen Versuchsplanung. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2007. (PDF)

[44]  Engels, C., Konen, W.: Adaptive Hierarchical Forecasting, in: IEEE Fourth International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS'2007) Dortmund, September 6-8, 2007. (PDF)

[45]  Konen, W.:  Optimieren durch Simulieren: Neue Steuerungslogik wird mit Echtdaten getestet. IS Report, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Informationssysteme 10, Okt. 2002.

[46]  Stagge, P., Konen, W.: Revenue Management in liberalisierten Energiemärkten. White Paper,  Thinking Networks AG, März 2001.

[47]  Konen, W., Engels, C.:  Revenue Management beim weltgrößten Reiseveranstalter: Der Kollege "Prognose". IS Report, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Informationssysteme 10, Okt. 2001. (englische Version)

[48]  Würtz, R.P., Konen, W., Behrmann, K.-O.: On the performance of neuronal matching algorithms, Neural Networks 12, p. 127-134, 1999. (PDF)

[49]  Konen, W.: Biometrie und Videoanalyse - Live-Check durch Bewegungsanalyse ergänzt Gesichtserkennung. In: EuroSecurity 7, 1998.

[50]  Konen, W., S. Fuhrmann, Einsatz biometrischer Verfahren am Beispiel der Gesichtserkennung und Implikationen für die Chipkarten-Technologie. In: B. Struif (ed.), 7. GMD-SmartCard Workshop, GMD, 1997.

[51]  Konen, W., Anwendungen der automatischen Bildauswertung in der Sicherheitstechnik. In: K. Lieven (ed.), Anwendersymposium Bildverarbeitung, MWMTV NRW, 1996.

[52]  Konen, W., Comparing facial line-drawings with gray-level images: A case study on PHANTOMAS. In: C. v.d. Malsburg and W. v. Seelen (ed.), Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), Bochum, North-Holland, 1996. (PDF)

[53]  Würtz, R.P. and Konen, W., Behrmann, K.-O., How fast can neuronal algorithms match patterns? In: C. v.d. Malsburg and W. v. Seelen (ed.), Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Net­works (ICANN), Bochum, North-Holland, 1996. (PDF)

[54]  Konen, W., Neural information processing in real-world face-recognition applications, IEEE Expert, Trends and Controversies, August, 1996. (PDF)

[55]  Flaton, K.A., Gehlen, S.  and Hormel, M. and Konen, W., Kopecz, J., Neuronale Netze: Grundlagen und Anwendungen.  In: H.J. Zimmermann (ed.), Neuro + Fuzzy, Technologien – Anwendungen, VDI-Verlag, 1995.

[56]  Konen, W., E. Schulze-Krüger, ZN-Face: A system for access control using automated face recogni­tion. In: M. Bichsel (ed.), International Workshop on Automatic Face- and Gesture-Recognition (IWAFGR95), Univ. of Zürich, 1995. (PDF)

[57]  Kopecz, J. and Konen, W., E. Schulze-Krüger,  ZN-Face: A system for access control using automated face recognition. In: B. Kappen and S. Gielen (ed.), Neural Networks: Artificial Intelligence and Industrial applications. Proc. 3rd annual SNN symposium on neural networks, Nijmegen, Springer, 1995. (PDF)

[58]  Hormel, M., Konen, W., S. Fuhrmann, and A. Flügel, Neural systems for complex identification tasks:  The access control system ZN-Face and the alarm identification SENECA for steel casting processes. In: F. Fogelman-Soulie (ed.), Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), North-Holland, Amsterdam, 1995. (PDF)

[59]  Konen, W., H. Salié, Person erkannt – Person gezählt: Biometrische Gesichtserkennung ZN-Face wird ergänzt durch Personenbilanzierung ZN-Count, Wirtschaftsschutz und Sicherheitstechnik (W&S), 10, 1998 (PDF).

[60]  Konen, W., Optische Zutrittskontrolle mit ZN-Face, Schweizerische Technische Zeitschrift, 12, S. 25–28, Dezember 1994 (PDF).

[61]  Konen, W., T. Maurer and von der Malsburg, C., A fast dynamic link matching algorithm for invariant pat­tern recognition,  Neural Networks, 7, p. 1019-1030, 1994. (PDF)

[62]  Konen, W., von der Malsburg, C.:  Learning to generalize from single examples in the dynamic link archi­tecture,  In: G. Hinton, T.J. Seynowski (ed.), Unsupervised Learning – Foundations of Neural Computation, The MIT Press, Cambridge, MA, p. 373–390, 1999.    
Reprint from [Konen, v.d. Malsburg, Neural Computation, 1993].

[63]  Konen, W., von der Malsburg, C., Learning to generalize from single examples in the dynamic link archi­tecture, in: G. Buzsaki et al. (ed.), Temporal Coding in the brain, Springer, New York, 1994, p. 205–220.       
Reprint from [Konen, v.d. Malsburg, Neural Computation, 1993].

[64]  Konen, W., Vorbrüggen, J.C., Applying dynamic link matching to object recognition in real world images. In: S. Gielen (ed.), Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), North-Holland, Amsterdam, 1993. (PDF)

[65]  Doursat, R., Konen, W., Lades, M., von der Malsburg, C., J.C. Vorbrüggen, L. Wiskott and R. Würtz,  Neural mechanisms of elastic pattern matching, Tech. Rep. Institut für Neuroinformatik, IR-INI 93-01, Bochum,1993 (Proceedings of a BMFT workshop, October 1992) (PDF)

[66]  Konen, W., von der Malsburg, C., Learning to generalize from single examples in the dynamic link archi­tecture, Neural Computation, 5, 1993, p. 719–735. (PDF)

[67]  Lades, M. and Vorbrüggen, J. C.  and J. Buhmann and J. Lange and von der Malsburg, C. and Würtz, R.P. and Konen, W., Distortion invariant object recognition in the dynamic link architecture,  IEEE Transaction on Com­puters, 42, 1993, p. 300-311. (PDF)

[68]  Konen, W., von der Malsburg, C., Unsupervised symmetry detection: A network which learns from single examples. In: I. Aleksander (ed.), Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), North-Holland, Amsterdam, 1992, p. 121–125. (PDF)

 

Veröffentlichungen Bildverarbeitung und Medizin

 

[58]  Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S.: Robust registration procedures for endoscopic imaging, Medical Image Analysis, Volume 11, Issue 6, pp. 526-539, December 2007. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2007.04.006 (PDF)

[59]  Konen, W., Breiderhoff, B., M. Naderi: Image Mosaicing in der medizinischen Endoskopie. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2007. (PDF)

[60]  Konen, W.: 3D-Navigation und Bildverarbeitung in der medizinischen Endoskopie. In: J. Metzner (ed.), Forschungsbericht der FH Köln, 2007. (PDF)

[61]  Konen, W., Breiderhoff, B., Scholz, M.: Real-time image mosaic for endoscopic video sequences, in: A. Horsch (ed.), Bildverarbeitung für die Medizin (BVM2007, München), Springer-Verlag, Berlin, 2007. (PDF)

[62]  Breiderhoff, B., Konen, W., Scholz, M., Ein automatisiertes Verfahren zum Image-Mosaicing bei endoskopischen Videoaufnahmen, Techn. Report, Inst. für Informatik, FH Köln, 2007. (PDF)

[63]  Konen, W., M. Naderi, Scholz, M., Endoscopic image mosaics for real-time color video sequences, in: H.U. Lemke (ed.), Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2007, Berlin), Elsevier, Amsterdam, 2007. (PDF)

[64]  Konen, W.: Optischer Fluss und Echtzeit-Videobearbeitung, Technischer Report, Institut für Informatik, FH Köln, Nov. 2006. TR-OpticalFlow-ImaMos.pdf

[65]  Scholz, M., Tombrock, S., Konen, W., B. Fricke et al.: Application of a newly developed visual navigation system in humans – first results. Minimal Invasive Neurosurgery, 48, 1-6, 2005. (PDF)

[66]  Scholz, M., S. Dick, B. Fricke, M. Engelhardt, Tombrock, S., I. Pechlivanis, A. Harders, Konen, W.: Consideration of ergonomic aspects in the development of a new endoscopic navigation system. Br. J. of Neurosurgery, 19, 5, pp. 402-408, 2005.

[67]  Scholz, M., B. Fricke, Tombrock, S., M. Hardenack, K. Schmieder, M. v. Düring, Konen, W., A. Harders: Virtual image navigation: a new method to control intraoperative bleeding in neuroendoscopic surgery: Case Reports And Technical Notes. Journal of Neurosurgery, Vol. 93, 2, pp. 342-350, August 2000.

[68]  Scholz, M., B. Fricke, Tombrock, S., M. Hardenack, K. Schmieder, M. v. Düring, Konen, W., A. Harders: Virtual image navigation: a new method to control intraoperative bleeding in neuroendoscopic surgery. Neurosurg Focus 8 (6):JNS Preview Article, 2000. Langform von [63]   mit Bildern und Videos online. (PDF)

[69]  Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S.:  Endoscopic navigation and real-time image processing. In: 4th Inter­national Symposium on Computer Aided Orthopedic Surgery (CAOS); Davos, 17-19.3.1999. (Abstract)

[70]  Scholz, M., Konen, W., Tombrock, S., B. Fricke, M. von Düring, A. Harders: Das VN-Projekt : Entwicklung eines visuell geführten endoskopischen Navigationssystems. In: 1. Bochumer Workshop : Bildgeführtes Operieren – Quo vadis ? Perspektiven in der Neurochirurgie, 14.3.98.

[71]  Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S.: Bildverarbeitung in der Neuroendoskopie. In: 1. Bochumer Work­shop : Bildgeführtes Operieren – Quo vadis ? Perspektiven in der Neurochirurgie, 14.3.98.

[72]  Scholz, M., D. Neumann, U. Wildförster, B. Fricke, Konen, W., A. Falk, A. Harders: Variations of topogra­phic anatomy at the floor of the third ventricle. In: 1. Congress of Endoscopic Assisted Microsurgery. Joint Meeting of the German and Japanese Societies of Neuroendoscopy. 10.6.98, Frankfurt.
Abstract in: Minim. Invas. Neurosurg. 41, 1998.

[73]  Scholz, M., Konen, W., Tombrock, S., B. Fricke, M. von Düring, A. Hentsch, L. Heuser, A.G. Harders: Digi­tal image processing in neuroendoscopy : the development of a new navigation system. In: 1. Congress of Endoscopic Assisted Microsurgery. Joint Meeting of the German and Japanese Societies of Neuroendoscopy. 10.6.98, Frankfurt.
Abstract in: Minim. Invas. Neurosurg. 41, 1998.

[74]  Scholz, M., Konen, W., Tombrock, S., B. Fricke, M. von Düring, A.G. Harders: Digitale Bildverarbeitung in der endoskopischen Neurochirurgie. In: Aachener Workshop "Navigierte Hirnchirurgie", 4.-5. 9.1998.

[75]  Scholz, M., Tombrock, S., B. Fricke, U. Wildförster, Konen, W., M. von Düring, A.G. Harders:  Computerge­stützte neuroendoskopische Koagulation: Blutstillung bei Bildverlust. 5. Tag der Biomedizinischen Technik an der Ruhr-Universität Bochum, 1998.

[76]  Scholz, M., Konen, W., Tombrock, S., M. Hardenack, B. Fricke, M. von Düring, A.G. Harders: Develop­ment of a visual guided navigation system for neuroendoscopy. In: 49. Jahrestagung der Deutschen Gesell­schaft für Neurochirurgie; 13.6. 98.  
Abstract im Zentralblatt für Neurochirurgie , Suppl. 1998.

[77]  Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S.: The VN-project : Endoscopic image processing for neurosurgery. Computer Aided Surgery 3, No. 3, pp. 144-148, 1998. (PDF)

[78]  Scholz, M., Konen, W., Tombrock, S., B. Fricke, L. Adams, M. von Düring, A. Hentsch, L. Heuser, A.G. Harders: Development of an endoscopic navigation system based on digital image processing. Computer Ai­ded Surgery 2, 6, 1998.

[79]  Scholz, M., Konen, W., Tombrock, S., A. Schwarz, B. Fricke, M. von Düring, A. Harders : Computergestützte endoskopische Neuronavigation. In: Fuzzy Neuroinitiative NRW, Neue Produkte und Anwendungen , pp. 85–92, 1998.

[80]  Scholz, M., Konen, W., Tombrock, S., M. Hardenack, B. Fricke, M. von Düring,  A.G. Harders: Das VN-Projekt : Entwicklung eines visuell geführten Navigationssystems für die Neuroendoskopie. 4. Tag der Bio­medizinischen Technik an der Ruhr-Universität, Bochum, 2.12.97

[81]  Scholz, M.,  Konen, W., M. Hardenack, B. Fricke, M. von Düring, A. Harders: Endoskopische Neuronaviga­tion mit dem Easy-Guide Neuro System. 4. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroendoskopie und Endoskopische Neurochirurgie e.V., Noordwijk, Niederlande, 5.7.1997

[82]  Scholz, M., Konen, W., M. von Düring, M. Hardenack, A.G. Harders: Development of an endoscopic navi­gation system on the base of an automatic visual control system. 11th International Congress of Neurologi­cal Surgery, Amsterdam , 7. Juli 1997.          
Abstract  : Clinical Neurology and Neurosurgery, Vol. 99 Supp. 1, Elsevier, Juli 1997.

[83]  Scholz, M., Konen, W., L. Heuser, L. Adams, St. Tombrock, B. Fricke, M. von Düring, M. Hardenack, A.G. Harders: Development of an endoscopic navigation system. Experience with the Easy Guide Neuro System. 4th International Workshop on Rapid Prototyping  & Computer-assisted Surgery, Erlangen, 16-18.10. 1997.

[84]  Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S., S. Tölg, Brauckmann, M., A. Schwarz, L. Adams: An image-based navigation support system for neuroendoscopic surgery. In : R. Ahlers (ed.) : 5. Symposium Bildeverarbei­tung, Technische Akademie Esslingen, 1997. (PDF)

[85]  Scholz, M., Konen, W., M. von Düring, M. Hardenack, A.G. Harders Development of an endoscopic naviga­tion system on the base of an automatic visual control system. Proceedings of the 11th International Con­gress of Neurological Surgery, Monduzzi Editore, 1997.

[86]  Scholz, M., R. Koch, A Hentsch, I. Tschelishvilli, Konen, W., M. Hardenack, B. Fricke, M .von Düring, L. Heuser, A.G. Harders: Endoskopische Neuronavigation – eine präklinische Studie am Kadavermodell mit dem Easy Guide Neuro System. Endoskopie heute 3 (1997) 299 - 305.

 

 

Veröffentlichungen Kern- und Hochenergie-Physik

 

[87]  Konen, W., H. J. Weber, Electromagnetic Beschreibung: C:\user\datasets\Vorlesungen\FHK\Upload\Publikationen\Publicat_WK-Dateien\image002.gif transition in the relativistic constituent-quark model. Physical Review D, 41:2201-2213, 1990.

[88]  Senger, P., Backe, H., Begemann-Blaich, M., Bokemeyer, H., Glassel, P., v.Harrach, D., Klüver, M., Konen, W., P. Poppensieker, K. Stiebing, J. Stroth and K. Wallenwein: Nuclear contact times in dissipative heavy ion collisions measured via d-ray spectroscopy. In W. Greiner (ed.) International Advanced Courses on Physics of Strong Fields, Maratea, Italy, 1986.

[89]  Konen, W., Drechsel, D., Center of mass projection in the chiral bag model and pion photoproduction. Journal of Physics G 17:205, 1991.

[90]  Konen, W., Drechsel, D., Threshold pion photoproduction in a light-cone quark model. Nuclear Physics A529:598-604, 1991.

[91]  Konen, W., Behandlung des Schwerpunktproblems für photoinduzierte Reaktionen in relativistischen Quarkmodellen des Nukleons, Dissertation, Universität Mainz, 1990.

[92]  Konen, W., Konzeption eines Experimentes am Schwerionenstrahl des UNILACS zur Messung monoenergetischer Paarkonversion, Diplomarbeit, Universität Mainz, 1987.

 

Patente und Patentanmeldungen

 

[93]  Patent DE 44 06 020: Verfahren zur automatisierten Erkennung von Objekten
       Erfinder:                       Konen, W., Vorbrüggen, J., Würtz, R.P.
       Tag der Anmeldung:     24.02.1994
       Tag der Erteilung:         29.06.1995
       Gebiet:                         Bildbasierte Objekterkennung, insbesondere Gesichtserkennung

[94]  Patent DE 196 41 000 C2: Verfahren und Anordnung zur automatischen Erkennung der Anzahl von Personen in einer Personenschleuse
       Erfinder:                       Brauckmann, M., Konen, W.
       Tag der Anmeldung:     04.10.1996
       Tag der Erteilung:         18.03.1999
       Gebiet:                         Videogestützte Personenzählung mittels Bewegtbildverarbeitung

[95]  Patent DE 197 26 226 A1: Verfahren zum automatisierten Erkennen von Strukturen in Schnitten durch biologische Zellen oder biologisches Gewebe
       Erfinder:                       Vorbrüggen, J., T. Martinetz, C. v.d. Malsburg, Konen, W.
       Tag der Anmeldung:     22.06.1997
       Tag der Erteilung:         26.07.2001
       Gebiet:                         Bildgebende Medizintechnik, Objekterkennung in Gewebeschnitten

[96]  Europäisches Patent EP 97201922: Image Guided Surgery
       Erfinder:                       Konen, W., Scholz, M.
       Tag der Anmeldung:     23.06.1997
       Tag der PCT-Anm.:       25.05.1998
       Tag der Erteilung:         07.07.1999
       Gebiet:                         Bildverarbeitende Medizintechnik, Navigationssysteme, Endoskopie

[97]  Patent DE 198 10 792.7: Verfahren zum Verifizieren der Authentizität eines im Rahmen einer Personenerkennung aufgenommenen Bildes
       Erfinder:                       Konen, W., Liebetrau, A., Brauckmann, M.
       Tag der Anmeldung:     12.03.1998
       Tag der PCT-Anm.:       11.03.1999
       Tag der Erteilung:         16.09.1999
       Gebiet:                         Videogestützte Bewegtbildanalyse, Tracking

[98]  Deutsches Patent 10 2005 012 295: Verfahren zur endoskopischen Navigation und zur Eichung von Endoskopsystemen sowie System
       Erfinder:                       Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S.
       Tag der Anmeldung:     17.03.2005
       Tag der Erteilung:         11.09.2006
       Gebiet:                         Bildverarbeitende Medizintechnik, Navigationssysteme, Endoskopie

 

Betreute Diplom-, Bachelor- und Masterarbeiten

[1]          Schulz, Renée: Entwicklung und Vergleich von Verfahren zur Verbesserung der Gestenerkennung für den Einsatz in Natural User Interfaces. Masterarbeit, FH Köln, August 2013.

[2]          Thill, Markus: Reinforcement Learning mit N-Tupel-Systemen für Vier Gewinnt. Bachelorarbeit, FH Köln, Juli 2012.

[3]          Zaefferer, Martin: Event Detection Software for Water Quality Monitoring (CANARY). Masterarbeit, FH Köln, Juni 2012. (*)

[4]          Bertram, Daniel: Untersuchungen zur Varianzreduktion beschleunigungsbasierter 3D-Gestendaten. Masterarbeit, FH Köln, April 2012.

[5]          Rennertz, Adrian: Bewegung als Musikinstrument - Entwicklung eines Prototypen auf Basis von Kinect und Pure Data, Bachelorarbeit, FH Köln, April 2012.

[6]          Brochhaus, David: Entwicklung und Implementierung lokaler Merkmale zur Posenschätzung in 3D-Tiefendaten, Diplomarbeit, FH Köln, September 2011.

[7]          Hein, Kristine: Gestenerkennung mit Slow Feature Analysis (SFA) - Klassifizierung von beschleunigungsbasierten 3D-Gesten des Wii-Controllers, Masterarbeit, FH Köln, Juli 2010. (3. Platz beim Opitz-Förderpreis 2011)

[8]          Vitaly Morozov: Automatische und videobasierte Erstellung einer Endoskopmaske, Diplomarbeit, FH Köln, August 2009.

[9]          Eugen Sewergin: Optimierung eines neuen Logarithmic-Search-Verfahrens zum Image Mosaicing unter Einsatz des CUDA-Frameworks, Masterarbeit, FH Köln, Juni 2009.

[10]        Jannis Bloemendal: Schnelle Verfahren zur Objektregistrierung in der Bildverarbeitung am Beispiel der Gesichtsstabilisierung, Diplomarbeit, FH Köln, Februar 2009. (2. Platz beim Opitz-Förderpreis 2009)

[11]        Florian Gebauer: Photorealistic Exterior Design – Wie erstellt man fotorealistische Außenbereiche mit Hilfe der 3D-Software Maya?, Bachelorarbeit, FH Köln, Februar 2009.  (*)

[12]        Sangit Bela Gupta: Untersuchung eines neuen Pixelvergleichsmaßes zur Optimierung eines bestehenden Image-Mosaicing-Verfahrens endoskopischer Aufnahmen, Diplomarbeit, FH Köln, November 2008.

[13]        Jan Philipp Schwenck: Reinforcement Learning zum maschinellen Erlernen von Brettspielen am Beispiel des Strategiespiels „4-Gewinnt“, Diplomarbeit, FH Köln, Oktober 2008.

[14]        Christian Zimmermann: Implementierung einer Benutzerschnittstelle zur medizinischen Evaluierung eines Image Mosaicing-Verfahrens in der Endoskopie, Diplomarbeit, FH Köln, August 2008.

[15]        Marco Polak: Entwicklung einer Gestenerkennung auf Basis des Beschleunigungssensors in der Wii Remote, Diplomarbeit, FH Köln, August 2008.

[16]        Patrick Tobias Fischer: Analyse und Ewntwicklung optischer Trackingverfahren für das dreidimensionale Skizzieren in der virtuellen Produktentwicklung, Masterarbeit, FH Köln, Juli 2008. (3. Platz beim RTL-Förderpreis 2009)

[17]        Alexander Stroick: Optimierung des Metadatenmanagements eines Fernsehsenders zur verbesserten Archiv-Recherche, Bachelorarbeit, FH Köln, August 2007.(1. Platz beim RTL-Förderpreis 2008)

[18]        Martin Naderi: Implementierung eines Echtzeitverfahrens zur Erstellung von Bildmosaiken aus endoskopischen Videosequenzen, Bachelorarbeit, FH Köln, April 2007.

[19]        Adrian Dietzel: Entwicklung eines JOGL-basierten Frameworks zur Darstellung von Game Physics, Diplomarbeit, FH Köln, Februar 2007.

[20]        Bastian Müller: Konzeption und Realisierung eines E-Learning Planspiels zur Erlernung der Mechanismen des Emissionshandels, Diplomarbeit, FH Köln, Dezember 2006.

[21]        Beate Breiderhoff: Verfahren zum automatisierten Image Mosaicing bei endoskopischen Videoaufnahmen, Master-Thesis, FH Köln, August 2006.

[22]        Serhat Cinar: Entwicklung einer Methodologie für ein hybrides neuronales Prognosesystem und Test an Anwendungsbeispielen, Diplomarbeit, FH Köln, August 2005. (2. Platz beim Kienbaum-Förderpreis 2006) (*)

[23]        Eugen Reinus: Vergleichende Untersuchung von Multi-Task-Learning zu herkömmlichen neuronalen Netzen am Beispiel der Prognose, Diplomarbeit, FH Köln, Juli 2005. (3. Platz beim Kienbaum-Förderpreis 2006)

[24]        Anna Klassen, Evaluation der Einsetzbarkeit lernfähiger neuronaler Netze für das strategische Brettspiel „4-Gewinnt“, Bachelorarbeit, FH Köln, Februar 2005. (*)

[25]        Kai-Ole Behrmann, Leistungsuntersuchungen des "Dynamischen Link-Matchings" und Vergleich mit dem Kohonen-Algorithmus. Internal Report IRINI 93-05, Institut für Neuroinformatik, Ruhr-Universität Bochum, Diplomarbeit, September 1993. (.ps.gz)(.gz)

[26]        Holger Lyre, Bildverarbeitung mit Wavelets zur Extraktion von Mehrskalen-Kanten. Internal Report IRINI 93-03, Institut für Neuroinformatik, Ruhr-Universität Bochum. Diplomarbeit, Juli 1993.


(*) als Zweitkorrektor

Ausgewählte Publikationen von Wolfgang K. Konen

 

[1]  Konen, W., Bartz-Beielstein, T., Reinforcement Learning for Games: Failures and Successes – CMA-ES and TDL in comparision, GECCO 2009, Montreal, July 2009. (PDF)

[2]  Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S.: Robust registration procedures for endoscopic imaging, Medical Image Analysis, Volume 11, Issue 6, pp. 526-539, December 2007. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2007.04.006. (PDF)

[3]  Deutsches Patent 10 2005 012 295: Verfahren zur endoskopischen Navigation und zur Eichung von Endoskopsystemen sowie System
       Erfinder:                       Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S.
       Tag der Anmeldung:     17.03.2005
       Tag der Erteilung:         11.09.2006
       Gebiet:                         Bildverarbeitende Medizintechnik, Navigationssysteme, Endoskopie

[4]  Scholz, M., B. Fricke, Tombrock, S., M. Hardenack, K. Schmieder, M. v. Düring, Konen, W., A. Harders: Virtual image navigation: a new method to control intraoperative bleeding in neuroendoscopic surgery: Case Reports And Technical Notes. Journal of Neurosurgery, Vol. 93, August 2000. (PDF)

[5]  Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S., S. Tölg, Brauckmann, M., A. Schwarz, L. Adams: An image-based navigation support system for neuroendoscopic surgery. In : R. Ahlers (ed.) : 5. Symposium Bildeverarbei­tung, Technische Akademie Esslingen, 1997.

[6]  Konen, W., Scholz, M., Tombrock, S.: The VN-project : Endoscopic image processing for neurosurgery. Computer Aided Surgery 2, 6, 1998. (PDF)

[7]  Konen, W., Comparing facial line-drawings with gray-level images: A case study on PHANTOMAS. In: C. v.d. Malsburg and W. v. Seelen (ed.), Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), Bochum, North-Holland, 1996. (PDF)

[8]  Würtz, R.P. and Konen, W., Behrmann, K.-O., How fast can neuronal algorithms match patterns? In: C. v.d. Malsburg and W. v. Seelen (ed.), Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Net­works (ICANN), Bochum, North-Holland, 1996. (PDF)

[9]  Konen, W., T. Maurer and von der Malsburg, C.,  A fast dynamic link matching algorithm for invariant pattern recognition,  Neural Networks, 7, p. 1019-1030, 1994. (PDF)

[10]  Lades, M. and Vorbrüggen, J. C.  and J. Buhmann and J. Lange and von der Malsburg, C. and Würtz, R.P. and Konen, W.:  Distortion invariant object recognition in the dynamic link architecture, IEEE Transaction on Com­puters, 42, 1993, p. 300-311. (PDF)

[11]  Konen, W., von der Malsburg, C., Learning to generalize from single examples in the dynamic link archi­tecture, Neural Computation, 5, 1993, p. 719–735. (PDF)