Den ersten Preis teilen sich demnach Dr.-Ing. Anna-Marie Kruspe vom Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT in Ilmenau und Dr. Erion Elmasllari vom Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT in Sankt Augustin.

Anna-Marie Kruspe wurde für Ihre Arbeit »Application of Automatic Speech Recognition Technologies to Singing« ausgezeichnet. Das Gebiet des Music Information Retrieval befasst sich mit der automatischen Analyse von musikalischen Charakteristika. Ein Aspekt, der bisher kaum erforscht wurde, ist dabei der gesungene Text. In der automatischen Spracherkennung werden viele Methoden für die automatische Analyse von Sprache entwickelt, jedoch selten für Gesang. Die Arbeit von Anna-Marie Kruspe untersucht die Anwendung von Methoden aus der Spracherkennung auf Gesang und beschreibt Möglichkeiten zur Anwendung und Verbesserung von Techniken der automatischen Spracherkennung bei verschiedenen gesangsbezogenen Suchaufgaben, darunter Phonemerkennung, Spracherkennung, Schlagwortsuche, Text-zu-Gesangs-Angleichung und Liedtextsuche. Zu diesem Zweck verfolgte sie zwei allgemeine Ansätze: Zum einen arbeitet sie an besseren Phonemerkennungsmodelle, die sie als allgemeinen Engpass bei fast allen der oben genannten Abrufaufgaben identifizierte, und trainiert sie mit erweiterten Sprachaufnahmen, die »liedhafter« dargestellt werden, oder mit echten Gesangsaufnahmen mit automatisch angepassten Texten. Zum anderen passt sie die Techniken  der automatischen Spracherkennung an den Gesang an, bezieht Domänenwissen ein und passt sie an die verschiedenen Eigenschaften dieser Daten an.

Mit der Dissertation »A Framework for the Successful Design and Deployment of Electronic Triage Systems« konnte Erion Elmasllari überzeugen. Triage ist der Prozess, mit dem Notfallhelfer, insbesondere bei hohem Patientenaufkommen, die Reihenfolge und Priorität für medizinische Hilfeleistungen festlegen. Nach der Beurteilung der Schwere der Verletzungen, markieren Ersthelfer die Opfer, um eine Behandlungspriorität anzuzeigen. Am Ende des Triage-Prozesses werden Opfer entsprechend der zugewiesenen Priorität behandelt.
Die Arbeit von Erion Elmasllari identifiziert die Schlüsselfaktoren, die die Akzeptanz von e-Triage-Systemen bestimmen, und verwendet sie als Grundlage für ein Framework für die Gestaltung solcher Systeme. Das Framework kann evaluativ genutzt werden, um die Gründe zu vermitteln, warum bisherige e-Triage Systeme gescheitert sind, kann aber auch generativ verwendet werden, um Systemdesigner aktiv bei der Gestaltung von akzeptierten e-Triage-Systemen zu unterstützen. In beiden Fällen beleuchtet das Framework die Bedürfnisse, Grenzen, Risiken und Fragestellungen der e-Triage-Systeme innerhalb des übergreifenden Triage-Ökosystems.

Der dritte Preis wurde an Dr. Naser Damer vom Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD in Darmstadt für die Doktorarbeit mit dem Titel »Application-driven Advances in Multi-biometric Fusion« verliehen. Biometrie ist die automatisierte Erkennung von Individuen auf Grundlage ihres Verhaltens oder ihrer biologischen Eigenschaften. Typische Anwendungen sind die Fingerabdruck- oder Gesichtsbilderkennung, um Zugriff auf IT-Systeme oder Zutritt zu Räumen zu erlangen. Der große Vorteil der Biometrie besteht darin, dass sich der Benutzer kein Passwort merken oder einen Schlüssel mitführen muss. Um ein möglichst sicheres System zu schaffen, werden zahlreiche Ansätze vorgeschlagen, die ein Gleichgewicht zwischen zum Beispiel Sicherheit, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit suchen. Ein relativ neuer und vielversprechender Ansatz ist die multibiometrische Fusion. Hier werden mehrere biometrische Merkmale verwendet, um einen bestimmten Benutzer zu identifizieren. Die Arbeit von Naser Damer konzentriert sich auf solche multibiometrischen Fusionssysteme mit dem Ziel, die Gesamtleistung und Funktionalität zu verbessern. Mit der Optimierung des Fusionsprozesses erreichen seine Ansätze durch die Verwendung von Zusatzinformationen einer höhere biometrischen Genauigkeit. Darüber hinaus stellt er spezifische Anwendungen vor, die biometrische Systeme ergänzen und die multibiometrische Fusion nutzen, um die Leistungsfähigkeit zu steigern.