Dr.-Ing. Philipp Terhörst

Nachwuchsgruppenleiter - Juniorprofessor
Forschungsgruppenleiter im Bereich "Responsible AI for Biometrics"
Büro­anschrift:
Fürstenallee 11
33102 Paderborn
Raum:
F2.104
Mitglied - Projektpartner
Assoziierter Postdoktorand
Büro­anschrift:
Fürstenallee 11
33102 Paderborn
Raum:
F2.104

Publikationen

Aktuelle Publikationen

Bay-CoFE: Bayesian consistency-driven feature elimination for eXplainable AI

R.P. Bora, P. Terhörst, R.N.J. Veldhuis, R. Ramachandra, K.B. Raja, Neurocomputing 667 (2026) 132219.


FRIES: Framework for inconsistency estimation of saliency metrics

R.P. Bora, P. Terhörst, R.N.J. Veldhuis, R. Ramachandra, K.B. Raja, Pattern Recognit. 171 (2026) 112136.


From Pixels to Words: Leveraging Explainability in Face Recognition Through Interactive Natural Language Processing

I. DeAndres-Tame, M. Faisal, R. Tolosana, R. Al-Refai, R. Vera-Rodriguez, P. Terhörst, in: Lecture Notes in Computer Science, Springer Nature Switzerland, Cham, 2025.


Effective Backdoor Learning on Open-Set Face Recognition Systems

D. Voth, L. Dane, J. Grebe, S. Peitz, P. Terhörst, in: 2025 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), IEEE, 2025.


FALCON: Fair Face Recognition via Local Optimal Feature Normalization

R. Al-Refai, P. Hempel, C. Biagi, P. Terhörst, in: 2025 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), IEEE, 2025.


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Lehre


Laufende Lehrveranstaltungen

  • Project Group: Machine Unlearning for Face Recognition (in English)
  • Machine Learning for Biometrics (in English)

Weitere Informationen

BIOS

Dr. Philipp Terhörst ist Forschungsgruppenleiter an der Universität Paderborn und arbeitet im Bereich "Responsible AI for Biometrics". Er promovierte 2021 in Informatik an der Technischen Universität Darmstadt für seine Arbeit zum Thema "Mitigating Soft-Biometric Driven Bias and Privacy Concerns in Face Recognition Systems" und arbeitete von 2017 bis 2022 am Fraunhofer IGD. Außerdem war er ERCIM-Fellow an der Norwegian University of Science and Technology, gefördert durch das European Research Consortium for Informatics and Mathematics (ERCIM). Sein Interesse gilt dem verantwortungsvollen maschinellen Lernen  im Kontext von biometrischen Anwendungen.  Dazu gehören die Themen Fairness, Privatsphäre, Erklärbarkeit, Unsicherheit und Zuverlässigkeit. Dr. Terhörst ist Autor mehrerer Veröffentlichungen in Konferenzen und Journalen wie CVPR und IEEE TIFS und arbeitet regelmäßig als Reviewer für z.B. TPAMI, TIP, PR, BTAS, ICB. Für seine wissenschaftliche Arbeit erhielt er mehrere Auszeichnungen, unter anderem von der European Association for Biometrics und der International Joint Conference for Biometrics. Außerdem nahm er am 'Software Campus'-Programm teil, einem Managementprogramm des deutschen Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF).