Michael Weinmann

In diesem Projekt geht es um die bildbasierte Messung von Reflektanz, welche anschließend zu hochqualitativen SVBRDFs prozessiert wird. Für diesen kostspieligen Prozess entwickeln wir alternative Methoden basierend auf Deep-Learning.

Das EU-Projekt 3D-COFORM (3D-COllection-FORMation) beschäftigt sich unter anderem mit der Entwicklung neuer Techniken für das Digitalisieren von Objekten aus dem Bereich Kulturerbe. Das Ziel ist, solche Objekte deutlich effizienter und mit höherer Qualität zu digitalisieren als dies mit bisherigen Techniken möglich war. Nur so werden Museen in Zukunft in die Lage versetzt, ihre Sammlungen tatsächlich zu digitalisieren und damit letztendlich vor dem Verfall bzw. dem Verschwinden in den Archiven zu retten.

Instead of a goal-driven acquisition that determines the devices and sensors, we let the sensors and resulting available data determine the acquisition process. Data acquisition might become incidental to other tasks that devices/People to which sensors are attached carry out. A variety of challenging problems need to be solved to exploit this huge amount of data, including: dealing with continuous streams of time-dependent data, finding means of integrating data from different sensors and modalities, detecting changes in data sets to create 4D models, harvesting data to go beyond simple 3D geometry, and researching new paradigms for interactive inspection capabilities with 4D data sets. In this project, we envision solutions to these challenges, paving the way for affordable and innovative uses of information technology in an evolving world sampled by ubiquitous visual sensors.