Széchenyi Terv Plusz | Magyarország Kormánya. Az Európai Unió finanszírozásával. NextGeneration EU.

EN HU
  • Felfedezés
    • Hírek
    • Események
  • Kutatási területek
  • Anyagok
    • Publikációk
    • Letöltések
    • Kiadvány
  • Rólunk
  • Partnerek
  1. Címlap

Lörincz András

Eötvös Loránd Tudományegyetem

Lőrincz András az Informatikai Kar tudományos főmunkatársa, a Neurális Információfeldolgozási Csoport alapítója és vezetője. A csoport jelenleg 15 kutató részvételével dolgozik többek között az alábbi témákban:

  • Bőrrák detektálására alkalmas mobileszköz fejlesztése a francia Degetel-el,
  • intelligens felhasználói felület információk megosztására ipari projektekben a Robert Bosch, Ltd-vel,
  • autizmus és PTSD diagnózisa és terápája a Rush Medical School, Chicago és az Argus Cognitive, Inc., USA közreműködésével,
  • arckifejezés és beszédelemzés a Carnegie Mellon University Robotikai Intézetével együttműködésével.

Lőrincz András a European Association for Artificial Intelligence két magyarországi tagjának egyike. Több mint 300 publikációja jelent meg nemzetközi folyóiratokban és konferenciakiadványokban.

Kiemelt publikációk

  • VideoOneNet: Bidirectional Convolutional Recurrent OneNet with Trainable Data Steps for Video Processing Milacski, Z., Póczos, B., and Lőrincz, A. (2020).
  • International Conference on Machine Learning (ICML)
  • 3D Human Pose Estimation with Siamese Equivariant Embedding. Véges, M., Varga, V., and Lőrincz, A.
  • Neurocomputing, 339, 194-201. 2019.
  • Overview of the CPS for Smart Factories Project: Deep Learning, Knowledge Acquisition, Anomaly Detection and Intelligent User Interfaces Sonntag, D., Zillner, S., van der Smagt, P. and Lőrincz, A., 2017.
  • Industrial Internet of Things (pp. 487-504). Springer, Cham. Emotional Expression Classification using Time-Series Kernels Lőrincz, A., Jeni, L., Szabó, Z., Cohn, J. and Kanade, T., 2013.
  • Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (pp. 889-895).
  • Learning to Play using Low-Complexity Rule-Based Policies: Illustrations through Ms. Pac-Man Szita, I. and Lőrincz, A., 2007.Journal of Artificial Intelligence Research, 30, pp.659-684.

Become a partner

Iratkozzon fel hírlevelünkre!

Legyen partnerünk!

Felfedezés

  • Hírek
  • Események
  • Publikációk
  • Letöltések
  • Partnerek

Kutatási területek

  • Az MI alapjai
  • Biztonság és személyes adatok védelme
  • Gépi látás és érzékelés
  • Gépi tanuláson alapuló intelligens gyártás, logisztika, távközés IoT megoldások fejlesztése
  • Nyelvtechnológia fejlesztése
  • Orvosi, egészségügyi alkalmazások

Kapcsolat

1111 Budapest,
Kende u. 13-17.

+36 1 279 6000

milab@sztaki.hun-ren.hu

© 2020-2021 Artifical Intelligence National Laboratory, Budapest