Per-Erik Forssén

Biträdande professor

Mina forskningsintressen är visuell perception och perceptuell inlärning för robotar. Aktuell forskning har inriktning mot osäkerhetsrepresentation, aktionskopplat seende och tidskontinuerliga modeller för 3D-rörelse.

Vänligen besök den engelska versionen för mer information.

Utvalda publikationer

Felix Järemo-Lawin, Per-Erik Forssén, Hannes Ovrén (2016)

Efficient Multi-frequency Phase Unwrapping Using Kernel Density Estimation

Computer Vision – ECCV 2016 14th European Conference, Amsterdam, The Netherlands, October 11–14, 2016, Proceedings, Part IV , s.170-185 Vidare till DOI

Johan Hedborg, Per-Erik Forssén, Michael Felsberg, Erik Ringaby (2012)

Rolling Shutter Bundle Adjustment

Erik Ringaby, Per-Erik Forssén (2012)

Efficient Video Rectification and Stabilisation for Cell-Phones

International Journal of Computer Vision , Vol.96 , s.335-352 Vidare till DOI

Fler publikationer

Emmanuele Barberi, Filippo Cucinotta, Per-Erik Forssén, Marcello Raffaele, Fabio Salmeri, A Differential Entropy-Based Method for Reverse Engineering Quality Assessment, DESIGN TOOLS AND METHODS IN INDUSTRIAL ENGINEERING III, VOL 2, ADM 2023, Lecture Notes in Mechanical Engineering, pp. 451-458, SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING AG (2024) https://doi.org/10.1007/978-3-031-58094-9_50

Simon Kristoffersson Lind, Ziliang Xiong, Per-Erik Forssén, Volker Kruger, Uncertainty quantification metrics for deep regression, Pattern Recognition Letters 186:91-97 (2024) https://doi.org/10.1016/j.patrec.2024.09.011 https://arxiv.org/abs/2405.04278

Ziliang Xiong, Arvi Jonnarth, Abdelrahman Eldesokey, Joakim Johnander, Bastian Wandt, Per-Erik Forssén, Hinge-Wasserstein: Estimating Multimodal Aleatoric Uncertainty in Regression Tasks, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), pp. 3471-3480, IEEE (2024) https://doi.org/10.1109/cvprw63382.2024.00351

Emil Brissman, Per-Erik Forssén, Johan Edstedt, Camera Calibration Without Camera Access - A Robust Validation Technique for Extended PnP Methods, , Gade, R., Felsberg, M., Kämäräinen, JK (eds.), Lecture Notes in Computer Science, pp. 34-49 (2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-31435-3_3

Emil Brissman, Per-Erik Forssén, Johan Edstedt, Camera Calibration without Camera Access – A Robust Validation Technique for Extended PnP Methods (2023) https://arxiv.org/abs/2302.06949

Nyheter

3D modell skapas från billig video

Hannes Ovrén visar i sin doktorsavhandling inom datorseende hur 3D modeller kan skapas från videor tagna med små och enkla kameror. Forskningen öppnar nya möjligheter för både robotar och människor, inte minst för polis och räddningstjänst.