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Person

Prof. Dr.-Ing. Biying Fu

C-202
Postanschrift Postfach 3251 65022 Wiesbaden
Besuchsadresse Unter den Eichen 5 65195 Wiesbaden

Vita

Prof. Dr.-Ing. Biying Fu studierte von 2008 bis 2014 Elektro- und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie mit dem Schwerpunkt Signal und Datenverarbeitung und schloss als Master of Science ab. Von September 2014 bis September 2024 arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung Smart Living & Biometric Technologies am Fraunhofer Institut für graphische Datenverarbeitung (IGD). Sie ist hier in der Arbeitsgruppe Embedded Sensing and Perception tätig, in der sie sich vor allem mit der Entwicklung von Algorithmen zur Indoor-Lokalisierung und Aktivitätserkennung mittels verschiedener Sensortechnologien beschäftigt. Weitere Forschungsschwerpunkte sind vor allem Daten- und Signalverarbeitung, Bildqualitätssicherung speziell für Gesichtsbilder sowie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Bei Fraunhofer wirkte Frau Fu mit bei ATHENE, in der Mission ‘Next Generation Biometric Systems' im Projekt »BIOMETRIC SAMPLE QUALITY ASSESSMENT«. Frau Fu hat im November 2020 zum Thema "Sensor Applications for Human Activity Recognition in Smart Environment" promoviert.

Seit Oktober 2024 ist Frau Fu tätig als Professorin an der Hochschule RheinMain im Fachbereich Design Informatik Medien mit der Vertiefung "Explainable AI" und angegliedert unter der Arbeitsgruppe “Learning and Visual Systems (LAVIS)” und SmartUI. Weiterhin forscht sie aktive neben der Lehre und sucht nationalen und internationalen Kooperationen, um ihre Forschungen weiter voranzutreiben. 

Lehre

Pflichtveranstaltungen:

  • Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für Wirtschaftsinformatik
  • Digitalelektronik
  • EdgeKI
  • Praktikum Computer Graphics

Wahlpflichtveranstaltungen:

  • Anwendung der künstlichen Intelligenz
  • Digitale Bildverarbeitung

 

Forschung und Projekte

An folgenden Forschungsschwerpunkte bin ich besonders interessiert:

  • Explainable Artificial Intelligence
  • Biometrics: Face, Fingerprint, Iris
  • Behavioral Biometrics using wearable Sensors
  • Cognitive level Understanding and Facial Emotion/Expression Recognition
  • Human Computer Interaction and Ubiquitous Sensing
  • Computer Vision for Biometrics
  • Video Image Understanding