Используя специальные камеры, теперь можно создавать реальные объекты в цифровом виде. Тем не менее, исследователи сталкиваются с проблемами, если, например, некоторые части объектов скрыты.
Ученые из Института физики им. Макса Планка совместно с коллегами из Intel и Intel Visual Computing Institute в Университете Саарланда разработали метод, который может восстановить цифровой объект даже из неполных изображений.
«Несмотря на то, что в последние годы технология 3D-сканирования достигла значительного прогресса, по-прежнему сложно зафиксировать геометрию и форму реального объекта в цифровом и автоматическом режиме», — объясняет Марио Фриц, который возглавляет группу «Масштабируемое обучение и восприятие» в Институте информатики им. Макса Планка.Датчики глубины, такие как датчики Microsoft Kinect, очень мощные, но, к сожалению, они не работают одинаково хорошо на всех материалах, что приводит к зашумлению данных или даже отсутствию измерений. «Полученные дефектные или даже неполные 3D-геометрии создают реальную проблему для ряда приложений, например, в виртуальной или дополненной реальности, работающих вместе с роботами или 3D-печатью», — объясняет Марио Фриц.
Вместе с другими исследователями из Intel и Института визуальных вычислений Intel в Университете Саарланда Марио разработал метод, который также работает с неполными наборами данных, сообщает сайт внауке. Он использует специальную нейронную сеть. «Наш метод не требует надзора на этапе обучения, который является новым для этого типа», — объясняет Фриц. Таким образом, исследователи могли бы, например, восстановить плоский монитор, цифровое представление которого после 3D-сканирования выглядело скорее как панельная стена, чтобы каждый мог снова распознать монитор в цифровом объекте. Таким образом, ученые Саарбрюккена превзошли предыдущие методы, которые улучшают дефектные 3D-сканирования и полные цифровые формы. Метод дает очень хорошие результаты для классификации отсканированных объектов.
В будущем ученые намерены продолжить разработку своего метода, чтобы он также работал над деформируемыми объектами и более крупными сценами. «В будущем у нас будет возможность быстро захватывать объекты реального мира и реалистично проектировать их в цифровом мире», — объясняет Филипп Сулаллек, профессор компьютерной графики в Университете Саарланда и научный директор Немецкого исследовательского центра искусственного интеллекта (DFKI). В DFKI он также отвечает за европейский совместный исследовательский проект «Распределенный 3D-дизайн объекта» или DISTRO для краткости, с которым Европейский Союз хочет вывести свои исследовательские дисциплины визуальных вычислений и 3D-компьютерной графики на передний план во всем мире. Для этой цели необходимо обучить новое поколение отличных ученых и техников. Пять из 15 рекламируемых должностей доктора философии были заполнены исследователями из Университета Саарланда по информатике в Университете Саарланда.