"Aunque la tecnología de escaneo 3D ha progresado significativamente en los últimos años, todavía es un desafío capturar la geometría y la forma de un objeto real de forma digital y automática", explica Mario Fritz, quien lidera el grupo "Aprendizaje y percepción escalables"en el Instituto Max Planck de Informática. Según Fritz, los sensores de profundidad, como los de Microsoft Kinect, son muy potentes, pero desafortunadamente no funcionan igual de bien en todos los materiales, lo que genera datos ruidosos o incluso mediciones faltantes ".Las geometrías 3D defectuosas o incluso incompletas resultantes plantean un problema real para una gama de aplicaciones, por ejemplo, en realidad virtual o aumentada, trabajando junto con robots o impresión 3D ", explica Mario Fritz.
Junto con otros investigadores del fabricante estadounidense de semiconductores Intel, así como del Instituto de Computación Visual Intel de la Universidad de Saarland, desarrolló un método que también funciona con conjuntos de datos incompletos. Utiliza una red neuronal especial ". Nuestro método no requiere supervisión durantela fase de aprendizaje, que es novedosa para este tipo ", explica Fritz. De esta manera, los investigadores podrían, por ejemplo, reconstruir un monitor plano, cuya representación digital después de un escaneo 3D se parecía más a una pared con paneles, para que todos pudieran una vezreconozca de nuevo un monitor en el objeto digital. Los científicos informáticos de Saarbrücken han superado los métodos anteriores que mejoran los escaneos 3D defectuosos y completan las formas digitales. El método de Saarbrücken también da muy buenos resultados para la clasificación de los objetos escaneados. En el futuro, elLos científicos tienen la intención de desarrollar aún más su método para que también funcione en objetos deformables y escenas más grandes.
"En el futuro, será posible capturar objetos del mundo real de manera simple y rápida, y proyectarlos de manera realista en el mundo digital", explica Philipp Slusallek, profesor de gráficos por computadora en la Universidad de Saarland y director científicodel Centro Alemán de Investigación para la Inteligencia Artificial DFKI. En el DFKI también es responsable del proyecto europeo de investigación conjunta "Diseño distribuido de objetos 3D", o DISTRO para abreviar, con el que la Unión Europea quiere llevar sus disciplinas de investigación visualla informática y los gráficos 3D por computadora a la vanguardia en todo el mundo. Para este propósito, se capacitará a una nueva generación de excelentes científicos y técnicos. Cinco de los 15 puestos de doctorado anunciados fueron ocupados por investigadores del Campus de Informática de Saarland en la Universidad de Saarland.
Más información: http://scalable.mpi-inf.mpg.de/vconv-dae-deep-volumetric-shape-learning-without-object-labels/
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Saarland . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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