M. Sc. Rebecca Keilhauer

RPTU Gebäude 48 RPTU
Kontakt
M. Sc. Rebecca KeilhauerWissenschaftliche Mitarbeiterin

Gottlieb-Daimler-Straße
67663 Kaiserslautern

Gebäude: 48
Raum: 353

Vita

Rebecca Keilhauer ist wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin am Lehrstuhl für Adaptive Autonomie und Off-road Robotik der RPTU in Kaiserslautern. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich mit Umgebungsanalyse, um sichere und adaptive Entscheidungen zu ermöglichen.

Sie absolvierte ihren Master of Science in Mathematik mit Anwendungsfach Informatik an der RPTU Kaiserslautern. Während ihrer bisherigen Tätigkeit am DFKI Kaiserslautern arbeitete sie an Themen wie Human Motion Embedding und automatisierter Ganganalyse mithilfe von Computer Vision.

Publikationen

2026

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  • A Multimodal Dataset for Clinical Gait Analysis compromising Optical Motion Capture and Textual Gait Analyses from Patients undergoing Total Knee Arthroplasty.
    Rebecca Keilhauer, Chen-yu Wang, Jan Dübel, Didier Stricker und Michael Lorenz
    Scientific Data, (2026)
    https://www.nature.com/articles/s41597-026-07791-2
  • Domain-Agnostic Benchmarking of Multi-Source Uncertainty for Embodied AI.
    Rebecca Keilhauer, Catharina Helten und Patrick Wolf
    1st IJCAI Workshop on Safe Physical AI, (2026)
    https://www.researchgate.net/publication/406366942

2025

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  • Exploring Large Language Models for Automated Gait Analysis.
    Rebecca Keilhauer, Michael Lorenz, Carlo Dindorf, Stefan Ernst, Chen-yu Wang, Paul Messer und Didier Stricker
    Second International Conference on Artificial Intelligence for Medicine, Health and Care (AIxMHC), S. 136 - 142. (2025)
    https://doi.org/10.1109/AIxMHC65380.2025.00031

2024

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  • Optimal DRAM Allocation: Quantum versus Classical Computing.
    Rebecca Keilhauer
    (2024)

2023

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  • On Motion Artifacts Arising when Integrating Inertial Sensors into Loose Clothing Such as a Working Jacket.
    Michael Lorenz, Rebecca Keilhauer, Takayuki Akiyama, Takehiro Niikura und Gabriele Bleser-Taetz
    9th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), S. 644 - 649. (2023)
    https://doi.org/10.1109/CoDIT58514.2023.10284095