DIGITALISIERUNG
Formvollendet in 3D
Man könnte meinen, es sei mittlerweile ein Leichtes, aus 3D-Daten ein digitales Objekt etwa für Anwendungen in der virtuellen Realität zu erstellen. Doch Tiefensensoren, wie die in der Bewegungssteuerung Kinect von Microsoft, erfassen beim Scan-Prozess nicht alle Oberflächen von Objekten gleich gut. Verrauschte oder fehlende Daten sind die Folge und das digitale Objekt wird ungenau. Hier setzen Informatiker des Max-Planck-Instituts für Informatik, der Universität des Saarlandes und Mitarbeiter des Halbleiterherstellers Intel an. Sie haben eine Methode entwickelt, die aus fehlerhaften und unvollständigen 3D-Geometrien ein Objekt genauer digital vervollständigen kann als bisherige Verfahren (arXiv:1604.03755v3). Dabei trainierte ein sogenanntes konvolutionales, neuronales Netz selbstständig mit einer Formensammlung verschiedener Objekte wie Stühle und Monitore. So erlernte das System die Formen der verschiedenen Objekttypen und konnte fehlende Bildpunkte im dreidimensionalen Raum vorhersagen. Die neue Methode war bei der Rekonstruktion genauer und schneller als ShapeNet, ein Ansatz, der ebenso digitale Objekte erstellt, dabei aber einen anderen Typ von neuronalem Netz nutzt. JENNIFER LEPIES