Computergraphik und Multimediasysteme

Wir untersuchen die Echtzeit-RGB-D-Kartierung unter Verwendung mehrerer komplementärer Szenenrepräsentationen mit adaptiver Zuordnung von Geometrie und/oder Erscheinungsbild. Verschiedene Repräsentationen bieten spezifische Vorteile, beispielsweise hinsichtlich stabiler Geometrie, Verfolgung, Grundfarbe, hochfrequenter Oberflächendetails oder blickwinkelabhängigem Erscheinungsbild. Das Ziel besteht darin, mehrere Repräsentationen mit ihren jeweiligen lokalen Vorteilen schrittweise zu kombinieren, um die Qualität fotorealistischer neuartiger Ansichten und die Kompaktheit der Karte zu verbessern, ohne dabei die Geschwindigkeit und Robustheit klassischer Methoden zu beeinträchtigen.

Unsere Forschung befasst sich mit der Material-Point-Methode (MPM) als leistungsfähigem Rahmenkonzept für die kontinuierliche physikalische Simulation. Unser Ziel ist es, die Recheneffizienz dieser Methode für groß angelegte Simulationen zu verbessern, sie auf ein breiteres Spektrum physikalischer Modelle und Phänomene auszuweiten, die für die visuelle Produktion relevant sind, und neuartige Anwendungen in den Bereichen Grafik und Visual Computing zu entwickeln.

Unsere Forschung konzentriert sich auf die Echtzeit-3D-Rekonstruktion und das Verständnis dynamischer Umgebungen aus einer egozentrischen Perspektive. Wir untersuchen Methoden, die RGB-D-Kameras mit Inertial- und Eye-Tracking-Daten kombinieren, um eine robuste Kameraverfolgung zu erreichen, statische und sich bewegende Objekte zu rekonstruieren sowie menschliche Aktivitäten und Interaktionen zu erfassen. Das Ziel ist es, diese multimodalen Informationen schrittweise in eine konsistente räumlich-zeitliche Darstellung zu integrieren, um Szenen und Aktivitäten in Echtzeit zu verstehen.

Wir untersuchen, wie Visualisierung dabei helfen kann, komplexe und oft unsichere Daten zu verstehen, um nicht nur erkennen, was die Daten zeigen, sondern auch, inwieweit den Erkenntnissen vertraut werden kann. Daher konzentrieren wir uns auf interaktive Anwendungen mit Unsicherheitsmodellierung, -fortpflanzung und -visualisierung, Dimensionsreduktion sowie Parameterraumanalyse, um rechnergestützte Methoden mit den Stärken des Menschen zu kombinieren.