Gewinner des SHARP-Wettbewerbs von Artec 3D und der Universität Luxemburg auf der CVPR in New Orleans wurden bekannt gegeben
Luxemburg, 20. Juni 2022 | In der pulsierenden und ikonischen Stadt New Orleans wurden am 19. Juni 2022 die Gewinner des dritten Workshops und Wettbewerbs SHARP (Shape Recovery from Partial Textured 3D Scans) bekannt gegeben. Dieser jährlich stattfindende Wettbewerb wurde ursprünglich von Artec 3D, dem weltweit führenden Unternehmen im Bereich der 3D-Scantechnologie, und dem Interdisciplinary Center for Security, Reliability and Trust (SnT) der Universität Luxemburg gemeinsam ins Leben gerufen. Ziel ist, KI und maschinelles Lernen mit 3D-Datenverarbeitung voranzutreiben und 3D-Technologie als wichtiges akademisches Thema zu fördern.
Im Januar dieses Jahres wurde eine Herausforderung bekannt gegeben, womit der Wettbewerb begann und die Teams an den Start gingen. Im Juni präsentierten drei Finalisten-Teams im Rahmen der Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR) ihre Arbeiten, bevor die Ergebnisse bekannt gegeben wurden.
Als Vertreter von Artec 3D überreichten die Ko-Vorsitzenden des SnT, Djamila Aouada (SnT) und Kseniya Cherenkova (Artec 3D, SnT), beide virtuell anwesend, die Preise in Höhe von insgesamt 8 000 €.
Dieser jährlich stattfindende Wettbewerb fördert die Entwicklung bahnbrechender Methoden zur Wiederherstellung vollständiger texturierter 3D-Scans aus unvollständigen Rohdaten im Rahmen von zwei Disziplinen: „Textured Partial Scan Completion“ und „Sharp Edge Recovery“.
Die Herausforderung: Exaktheit durch Algorithmen
Bei der ersten Aufgabe mussten die Teams ein vollständiges texturiertes 3D-Netz aus einem 3D-Teilscan rekonstruieren. Bei der zweiten – unter Verwendung eines 3D-Objektscans mit glatten Kanten – ein entsprechendes CAD-Modell als Dreiecksnetz mit scharfen Kanten rekonstruieren, das den scharfen Kanten der Grunddaten nahe kommt.
In der ersten Herausforderung hatten die Teilnehmer die Aufgabe, einen Algorithmus zu entwickeln, der dem Referenzalgorithmus von Artec 3D in zwei Bereichen überlegen ist. Der erste Teil, bei dem es darum ging, texturierte menschliche Körperscans aus Teilaufnahmen zu rekonstruieren, wurde vom Team der Dalian University of Technology, China, gewonnen. Und der zweite Teil, in dem texturierte Objektscans aus Teilaufnahmen rekonstruiert werden sollten, wurde von der ETH Zürich, Schweiz, gewonnen.
Die zweite Herausforderung war eine außer Konkurrenz ausgetragene Kategorie, in der alle Teams gegeneinander und gegen die Gastgeber antreten konnten. Hier setzte sich das Team der Dalian University of Technology in Track 2 erneut durch, während das Team von Artec und SnT die Führung übernahm und in Track 1 ungeschlagen blieb.
Neue Wege in der 3D-Datenverarbeitung beschreiten
Gleb Gusev, Chief Technology Officer von Artec 3D, sagt: „Die KI/ML-Gemeinschaft hat bereits große Erfolge bei der Verarbeitung von 1- und 2-dimensionalen Daten wie Sprache, Text und Bildern mit Hilfe neuronaler Netze erzielt. Die Arbeit mit 3D-Daten ist jedoch weitaus schwieriger – es handelt sich hier um eine völlig andere Art von Daten, die noch Neuland ist.“
In Bezug auf die Bedeutung dieses Projekts und die Möglichkeiten, die KI bieten kann, führt er weiter aus: „Indem wir diese Herausforderungen initiieren und fördern, heben wir das Verständnis von 3D-Daten auf eine neue Ebene, auf der wir dann viel mehr erreichen können, wie etwa die automatische Vervollständigung von Daten und die automatische Konvertierung von Polygonnetzen in CAD mit Hilfe von KI-basierten Algorithmen.“
Seit mehr als fünf Jahren arbeitet der in Luxemburg ansässige Branchenführer Artec 3D mit SnT zusammen, um akademische Forschungsprojekte durchzuführen und Bildungspartnerschaften zu entwickeln. Seit seiner Gründung im Jahr 2009 betreibt SnT international wettbewerbsfähige Forschung im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie mit dem Ziel, einen bedeutenden sozioökonomischen Einfluss zu erzielen. Seit der Zusammenarbeit mit Artec 3D im Jahr 2017 konzentrieren sich die Forschungsprojekte auf die Körpervermessung, Bildungskooperationen, Sicherheit (3D-Gesichtserkennung) und noch vieles mehr.
