Sourcing von Application Management Services
21.02.18 - 21.02.18
In Frankfurt

Next Generation SharePoint
22.02.18 - 22.02.18
In München

BIG DATA Marketing Day
22.02.18 - 22.02.18
In München

SAMS 2018
26.02.18 - 27.02.18
In Berlin, Maritim proArte

EuroCIS 2018
27.02.18 - 01.03.18
In Düsseldorf, Messe Halle 9 und 10

Uni Saarland 3D Stuhl 500

Mit speziellen Kameras können reale Objekte inzwischen digital erfasst werden. Sie stoßen jedoch noch an Grenzen, wenn beispielsweise die Oberfläche eines Objektes für den Scanner zu dunkel ist und daher kein Signal liefert oder sich Teile gegenseitig verdecken. 

Informatiker des Max-Planck-Instituts für Informatik haben gemeinsam mit Kollegen vom US-amerikanischen Halbleiterhersteller Intel und dem Intel Visual Computing Institute der Universität des Saarlandes eine Methode entwickelt, die selbst aus unvollständigen Aufnahmen ein digitales Objekt rekonstruieren kann. Die Forscher nutzen dafür einen speziellen Typ eines neuronalen Netzwerkes.

„Obwohl die 3D-Scan-Technologie in den vergangenen Jahren einen erheblichen Sprung gemacht hat, ist es immer noch eine Herausforderung, die Geometrie und Form eines realen Objektes digital und automatisiert zu erfassen“, erklärt Mario Fritz, der am Max-Planck-Institut für Informatik die Gruppe „Scalable Learning and Perception“ leitet. Laut Fritz sind Tiefensensoren, etwa der Microsoft Kinect Sensor, sehr leistungsfähig, aber sie funktionieren nicht auf allen Materialien gleich gut, was zu verrauschten Daten oder sogar fehlenden Messwerten führt. „Die daraus resultierenden fehlerhaften oder sogar unvollständigen 3D-Geometrien stellen ein echtes Problem für eine Reihe von Anwendungen dar, etwa in der virtuellen, erweiterten Realität oder bei der Zusammenarbeit mit Robotern und im 3-D-Druck“, erklärt Mario Fritz.

Gemeinsam mit weiteren Forschern vom US-amerikanischen Halbleiterhersteller Intel und dem Intel Visual Computing Institute der Saar-Uni entwickelte er daher eine Methode, die auch mit unvollständigen Datensätzen funktioniert. Sie nutzt ein spezielles neuronales Netzwerk.

„Unsere Methode benötigt keinerlei Aufsicht während der Lernphase, was in dieser Form ein Novum ist“, erklärt Fritz. Auf diese Weise konnten die Forscher beispielsweise einen flachen Monitor, dessen digitales Abbild nach dem 3-D-Scan eher einer Bretterwand glich, so rekonstruieren, dass jedermann wieder in dem digitalen Objekt einen Monitor erkennen konnte. Damit schlagen die Saarbrücker Informatiker auch bisherige Methoden, die fehlerhafte 3D-Scans verbessern und Formen vervollständigen. Auch bei der Klassifizierung von gescannten Objekten zeigt die Methode aus Saarbrücken sehr gute Ergebnisse. In Zukunft wollen die Wissenschaftler ihre Methode weiterentwickeln, so dass es auch bei verformbaren Objekten und größeren Szenen funktioniert.

„Zukünftig muss es einfach und schnell gelingen, Objekte aus der echten Welt zu erfassen und diese realitätsnah in die digitale Welt zu projizieren“, erklärt Philipp Slusallek, Professor für Computergraphik der Universität des Saarlandes und wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Am DFKI ist er auch für das europäische Verbundprojekt „Distributed 3D Object Design“, kurz DISTRO, verantwortlich, mit dem die Europäische Union die Forschungsdisziplinen Visual Computing und 3D-Computergrafik an die wissenschaftliche Weltspitze bringen will. Dazu soll eine neue Generation von exzellenten Wissenschaftlern und Technikern ausgebildet werden. Fünf der 15 ausgeschriebenen Doktorandenstellen wurden mit Forschern des Saarland Informatics Campus an der Universität des Saarlandes besetzt. 

https://scalable.mpi-inf.mpg.de/vconv-dae-deep-volumetric-shape-learning-without-object-labels/

GRID LIST
Kooperation

Trivadis und SoftwareONE gehen Partnerschaft ein

Trivadis, ein Oracle-IT-Dienstleistungsunternehmen im DACH-Raum, und SoftwareONE,…
Flagge auf Tastatur

FireEye deckt APT37 aus Nordkorea auf

Die Augen aller Welt sind derzeit auf Südkorea gerichtet. Nicht nur wegen der Olympischen…
Excellence

Airlock gewinnt den Cybersecurity Excellence Award

Airlock, das Security-Produkt des Schweizer Softwareentwicklers Ergon Informatik AG, hat…
Handschlag

Accenture schließt Übernahme von Mackevision ab

Accenture hat die Übernahme von Mackevision abgeschlossen, einem globalen Serviceanbieter…
Tb W190 H80 Crop Int B25c55bb534b9be498662b9ab7bab575

Bitcoin-Schürfer aufgepasst: Hacker schürfen mit

Der „Goldrausch“ ist in vollem Gange: Im Januar 2018 waren fast 17 Millionen durch Mining…
Tb W190 H80 Crop Int 89b869589528c3a925de2b898337be96

Omnitracker Version 11.1.0

Die neue Version 11.1.0 bietet eine Mischung aus neuen Features und zahlreichen…
Smarte News aus der IT-Welt

IT Newsletter


Hier unsere Newsletter bestellen:

 IT-Management

 IT-Security