Prof. Dr. Thomas Vetter
Emeritus Graphics and Vision Group
Prof. Universität Basel 2002 - 2022
Lebenslauf
Thomas Vetters Forschungen an der Universität Basel beschäftigen sich mit der automatisierten Synthese und Analyse von Bildern. Sein Forschungsziel ist die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für die automatsche Repräsentation von Objektklassen, die Variabilität beschreiben (z.B. Gesichter, Autos, Bewegungen). Sowohl Synthese as auch Analyse werden für die Implementierung benötigt, um die Erkennung individueller Variationen in den Klassen und die Synthese von Bildern mit neuen Klassenelementen zu ermöglichen.
Zusätzlich zu seiner Arbeit im Bereich der Visualisierung und künstlichen Wahrnehmung ist Thomas Vetter an Forschungsprojekten beteiligt, die sich mit der visuellen Wahrnehmung von Menschen beschäftigt. In diesen Projekten wird parametrische Bildsynthese angewandt, um das menschliche visuelle System für die Bilderkennung in psychologisch-physikalischen Experimenten zu untersuchen.
Thomas Vetter war massgeblich am Aufbau der Forschung im Bereich Informatik und des Informatikstudiums in Basel beteiligt.
| 2002 - 2022 | Professor für Angewandte Informatik, Universität Basel |
| 1999 - 2002 | Professor für Professor für Computer Graphik an der Universität Freiburg |
| 1995 - 1999 | Research assistant am Max-Planck-Institut für Biologische Kybernetik, Tübingen |
| 1993 - 1995 | Helmholtz Fellow am Max-Planck-Institut für Biologische Kybernetik, Tübingen |
| 1991 - 1993 | Post-Doc (DFG-Fellow) mit Prof. Dr. T. Poggio am Center for Biological and Computational Learning, M.I.T. |
| 1989 - 1991 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Ulm |
| 1989 | Promotion in Biophysik an der Universität Ulm |
| 1979 - 1985 | Mathematik- und Physikstudium an der Universität Ulm |
Publikationen
V Blanz, T Vetter (2023) "A morphable model for the synthesis of 3D faces" Seminal Graphics Papers: Pushing the Boundaries, Volume 2, 157-164
V Blanz, T Vetter (2003) "Face recognition based on fitting a 3D morphable model" IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 25 (9), 1063-1074
P Paysan, R Knothe, B Amberg, S Romdhani, T Vetter (2009) A 3D face model for pose and illumination invariant face recognition 2009 sixth IEEE international conference on advanced video and signal based surveillance