Die Form von dir: Semantische 3D-Segmentierung von Punktwolkendaten (WiSe 2021/22)
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit und Erschwinglichkeit von 3D-Sensoren, wie Laserscannern und RGB-D-Systemen in Smartphones, werden 3D-Scans zur neuen digitalen Fotografie. Im Bereich der 2D-Bilder sind wir bereits in der Lage, eine automatische Erkennung von Objekten und eine Segmentierung in verschiedene Kategorien auf Basis von Pixeln durchzuführen. Diese Aufgaben werden durch den Einsatz von neuronalen Faltungsnetzen beherrscht.
In diesem Projekt werden wir zeigen, wie man qualitativ hochwertige 3D-Scans von Innenräumen für Visualisierungsaufgaben, Computerspiele und Virtual-Reality-Anwendungen erstellt. Anhand dieser 3D-Scans werden wir dann Methoden zur Analyse und Segmentierung der rekonstruierten geometrischen Daten untersuchen. Ziel ist es, Technologien zu verstehen und zu erweitern, die zur Identifizierung sowohl von Grundformen als auch von komplexen Objekten wie Kunstwerken oder Museumsartefakten eingesetzt werden können.