Daniel Fährmann

Daniel Fährmann hat ein Studium an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg mit dem Studienfach Applied Computer Science absolviert, welches er im Jahr 2013 als Bachelor of Science abschloss. In diesem Zeitraum war er im Rahmen seiner zweigleisigen Hochschulausbildung bei der Hewlett-Packard GmbH angestellt und war im Anschluss daran von 2012 bis 2015 im gleichen Unternehmen als IT-Berater für VoIP und Netzwerktechnologien tätig. Nach dieser dreijährigen Berufserfahrung folgte ein Studium der Informatik an der Technischen Universität in Darmstadt, welches Herr Fährmann im Jahr 2019 als Master of Science abschloss. Von Ende 2016 bis Anfang 2020 war er als wissenschaftliche Hilfskraft in der Abteilung Smart Living & Biometric Technologies des Fraunhofer Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD in Darmstadt tätig und ist dort seit Februar 2020 wissenschaftlicher Mitarbeiter.

Die Forschungsschwerpunkte von Herrn Fährmann liegen in den Bereichen Situation Recognition in Smart Environments, Anomaly Detection und Safe & Secure Smart Cities.

Jahr
Year
Titel/Autor:in
Title/Author
Publikationstyp
Publication Type
2024 Ubiquitous Multi-Occupant Detection in Smart Environments
Fährmann, Daniel; Boutros, Fadi; Kubon, Philipp; Kirchbuchner, Florian; Kuijper, Arjan; Damer, Naser
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2024 Anomaly Detection in Smart Environments: A Comprehensive Survey
Fährmann, Daniel; Martín, Laura; Sánchez, Luis; Damer, Naser
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2022 Double Deep Q-Learning with Prioritized Experience Replay for Anomaly Detection in Smart Environments
Fährmann, Daniel; Jorek, Nils; Damer, Naser; Kirchbuchner, Florian; Kuijper, Arjan
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2022 Lightweight Long Short-Term Memory Variational Auto-Encoder for Multivariate Time Series Anomaly Detection in Industrial Control Systems
Fährmann, Daniel; Damer, Naser; Kirchbuchner, Florian; Kuijper, Arjan
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2021 On Soft-Biometric Information Stored in Biometric Face Embeddings
Terhörst, Philipp; Fährmann, Daniel; Damer, Naser; Kirchbuchner, Florian; Kuijper, Arjan
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2021 MAAD-Face: A Massively Annotated Attribute Dataset for Face Images
Terhörst, Philipp; Fährmann, Daniel; Kolf, Jan Niklas; Damer, Naser; Kirchbuchner, Florian; Kuijper, Arjan
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2020 Beyond Identity: What Information is Stored in Biometric Face Templates?
Terhörst, Philipp; Fährmann, Daniel; Damer, Naser; Kirchbuchner, Florian; Kuijper, Arjan
Konferenzbeitrag
Conference Paper
Diese Liste ist ein Auszug aus der Publikationsplattform Fraunhofer-Publica

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Städte sollen durch den Einsatz von entsprechenden IT-Infrastrukturen und Sensornetzen zu effizienten und technologisch fortschrittlichen „Smart Cities“ werden, in denen die Lebensqualität der Bewohner gesteigert und Ressourcen geschont, gleichzeitig aber auch die Systeme vor Cyberattacken geschützt werden.

Secure Urban Infrastructures - ATHENE (athene-center.de)