23.09.2010
Überblick
Was ist Visual Computing? put an image here! Das VRVis Kompetenzzentrum Projektbeispiele Zukünftige Herausforderungen Visual Computing
Werner Purgathofer VRVis Research Center Wien
Werner Purgathofer Innovationsgespräch 21.9.2010 2
Überblick Visual Computing
Was ist Visual Computing? = gesamter Bereich der informationstechnischen Verarbeitung von Bildern Das VRVis Kompetenzzentrum Bereiche Projektbeispiele Computergraphik (Bildsynthese, Rendering) Zukünftige Herausforderungen Bildverar be itung Computer Vision (Bilderkennung) Visualisierung Content‐based Image Retrieval [CBIR](inhaltsbasierte Bildsuche) Computeranimation, Virtelle Realität [VR], ... ...
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Visual Computing Computergraphik (1)
Algorithmen für Rastergeräte Computergraphik Visualisierung Animation, VR, CBIR Bildverarbeitung
PROGRAM Beispiel (i:IN CBIR VAR x,y: REAL; Datenstrukturen BEGIN open(file); READ FOR i:=1 TO n DO (z.B. für Polygonmodelle) x:=x*12-y; y:=3+x Beschreibung, Computer Vision Bild Information VR, CBIR
(andere DV) Visual Computing xyz xyz xyz xyz xyz
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Computergraphik (2) Computergraphik (3)
Geometrische Transformationen x cos 0 sin 0 x Repräsentation von Objekten y 0 1 0 0 y . z sin 0 cos 0 z y 1 0 0 0 1 1
z=zvp P((y)x,y,z) Perspektive (0, 0,z ) prp d P und Stereo p p z z x p x Mathematik von Freiformflächen x m n xp : x = dp : (zprp- z) Clipping P(u,v) p j,k Bj,m (v)Bk,n (u) j00k
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Computergraphik (4) Computergraphik (5)
Sichtbarkeitsverfahren Fotorealismus
R … 3 T1 T2
R2
R1
P Beleuchtungs‐ und Schattierungsverfahren Oberflächendetails
n I k I I k (N L ) k (N H )ns a a l d × l s × l © Stanford l1 © Alias|Wavefront
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Graphische UIs Licht und Farbe
λ
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Bildverarbeitung (1) Bildverarbeitung (2)
Theorie der Rasterbilder Kantendetektoren, Segmentierungsalgorithmen Hoch‐ und Tiefpassfilter, Filter im Spektralbereich
Schlieder
Schlieder
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Bildverarbeitung (3) Bildverarbeitung (4)
Klassifikationsverfahren, OCR Hierarchische Datenstrukturen Selbstorganisierende Karten Standards
Hochschule München Fraunhofer IITB
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Computer Vision Visualisierung (1)
Maschinelles Sehen, Robot Vision Visualisierungsbereiche Wissenschaftliche Visualisierung (inkl. mediz. Visualisierung) Bildaufnahme, Rasterisierung Volumen‐ und Strömungsvisualisierung Kalibrierung: Kamera, Linse, Orientierung Informationsvisualisierung Merkmalsextraktion: Kanten, Regionen, Topologie,... Illustrative Visualisierung Visual Analytics 3D‐Information extrahieren (Laser, US, Licht, Textur, Stereo, Bewegung, Tiefenschärfe, ...) Registrierung und Segmentierung in 2D und 3D statistische (und andere) Erkennungsverfahren
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Visualisierung (2) Visualisierung (3)
Visualisierungsbereiche Visualisierungsinstrumente Wissenschaftliche Visualisierung (inkl. mediz. Visualisierung) aussagekräftige Einzelbilder Volumen‐ und Strömungsvisualisierung vorberechnete Animationen Informationsvisualisierung interaktive Exploration Illustrative Visualisierung Visual Analytics
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Content‐based Image Retrieval (CBIR) (1) Content‐based Image Retrieval (CBIR) (2)
Query‐Techniken (Abfrage‐Techniken) Bildmetriken query by example über Farbe (Histogramme, Segmentierung, ...) (Suche über Musterbild) über Textur semantic retrieval über Form (Segmentierung, Kanten, Filter, tw. interaktiv) (Suche über Inhalt) selbstlernende Systeme und Indexing andere Techniken (lbld(Teilbilder, hhhhierarchisch, multimodal,...) allgemein: Multimedia Information Retrieval (MIR)
Canon
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Computeranimation (1) Computeranimation (2)
Hierarchische Modelle und Modellierung Skelette und Skinning Fraktale, Partikelsysteme, Blobs, Sweeps, Quadrics, ... Keyframes und Interpolation
Bryan Basher
Ramamoorthi Musgrave Destiny Design
S. Sylvan
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Computeranimation (3) Computeranimation (4)
Kinematik (vorwärts, rückwärts) physikalisch basierte Animation
Motion Capture Autonome Agenten
seneludens briancarpenter
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Virtual und Augmented Reality (1) Virtual und Augmented Reality (2)
Spezialgeräte für VR und AR VR‐ und AR‐Interaktionstechniken
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Virtual und Augmented Reality (3) Virtual und Augmented Reality (4)
Trackingtechniken (mechan., magnet., vis., acoust., inertial ...) Kalibration und Registrierung
Oxford
3dvis‐Arizona
The Space Station
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5 23.09.2010
Virtual und Augmented Reality (5) Überblick
Latenzminimierung (Geräte, CPU, Algorithmen) Was ist Visual Computing? Echtzeitgraphik Das VRVis Kompetenzzentrum optimale Verteilung Projektbeispiele Entfernung irrelevanter Daten viewpoint Zukünftige Herausforderungen Verkleinerung der Datenbeschreibung (z.B. LOD) bildbasiertes Rendering
viewpoint
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Das VRVis Kompetenzzentrum VRVis – Wie Wissenschaft und Industrie Wer ist VRVis? Wie wird VRVis gefördert? kooperieren können Warum sind Fördermittel notwendig? Welche Arten von Projekten macht VRVis? VRVis Zentrum für Virtual Reality und Visualisierung Wer sind die VRVis‐Partner? Forschungs GmbH Die Zukunft von VRVis
Werner Purgathofer CEO: Georg Stonawski VRVis GmbH A-1220 Wien, Donau City Straße 1 Werner Purgathofer Innovationsgespräch 21.9.2010 34
Wer ist VRVis? VRVis Umsatz
Kompetenzzentrum für Virtual Reality and Visualization nicht auf Gewinn ausgerichtete GmbH Visual Computing Forschung & Entwicklung Ziel ist Technologietransfer Im Jahr 2000 gegründet ~60 Leute, 4 M€/Jahr Umsatz im TechGate Wien angesiedelt Phasing Kplus Phase 1 Kplus Phase 2 VSOE COMET K1 out
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Das Kplus Förderungsschema Das COMET K1‐Förderungsschema
Förderprogramm für „Kompetenzzentren“ ab 1999 Förderprogramm für „Kompetenzzentren“ ab 2009 Mittel des Bundes und der Länder (ca. 2:1) Mittel des Bundes und der Länder (ca. 2:1) 3 Ausschreibungen für alle Disziplinen 2 Ausschreibungen für alle Disziplinen Föödeugspeoderderungsperiode ~2000‐2007 Föödeugspeoderderungsperiode ~200010‐2017 55% öffentliche Förderung 50% öffentliche Förderung 5% unbar (in kind) durch Wissenschaftspartner 5% unbar (in kind) durch Wissenschaftspartner 40% durch Industrie 45% durch Industrie max. 3 M€/Jahr Umsatz max. 4,5 M€/Jahr Umsatz Plan war: Zentren sollten nach 7 Jahren ohne Förderung weiterleben Plan ist: Zentren dürfen nach 7 Jahren wieder um Förderung einreichen insgesamt wurden 18 Kplus‐Zentren gefördert insgesamt wurden 16 K1‐Zentren gefördert (+ 5 K2‐Zentren)
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Warum sind Fördermittel notwendig? Welche Arten von Projekten macht VRVis? Visualisierung Industrie will schnell auf den Markt Strömungsvis., Volumenvis., medizin. Visualisierung skalierbare interaktive Visualisierung (auch verteilt, remote) anwendungsorientierte Forschungsprojekte ok. semantische Visualisierung Grundlagenforschung ist damit schlecht kompatibel Rendering und VR Echtzeitrendering Forschungszentrum muss auch strategische auttiittomatisierte BBbitearbeitung geomettirisc her DtDaten Grundlagenforschung betreiben prozedurale und semantische Modellerstellung notwendig um Kompetenzvorsprung zu erhalten Parallelisierung und Verteilung riesiger Datenmengen Visual Analytics notwendig um gute Forscher anzulocken visuelle Analyse von großen, verteilten, oft inkompatiblen Daten Forscher brauchen langfristige Visionen Interaktive Datenanalyse mit Hilfe visueller Interfaces Erkundung nicht‐räumlicher Daten andernfalls suchen sie Alternativen (die Besten gehen als Erste!) Computer Vision
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3 Arten von Projekten Wer sind die VRVis Partner?
Strategische Projekte Grundlagenforschung unter Beteiligung aller Partner langfristige und visionäre Themen Anwendungsorientierte Forschungsprojekte industrieorientierte Forschungsprojekte mit 2 oder mehr Partnern Themen an Anwendungen orientiert Services Beratung, Kurse, Expertenmeinungen, .... vra
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Marktsegmente der VRVis‐Aktivitäten Vorteile für VRVis‐Partner (1)
Engineering & Autoindustrie Verwendbare Projektresultate Design, Simulation, Konstruktion, zerstörungsfreies Testen, … Prototypen, Demonstratoren Datenbanken, Simulationen Medizin & Biotech Software‐Bibliotheken Visualisierung, Segmentierung, Operationsplanung, … Studien und Überblicke, auch über Stand der Wissenschaft Infrastruktur & Geo‐Info Systeme Informationstransfer‐ und Austauschplattform 3D Modelle, Metadaten, … Mehrwert durch Kooperation: Medien & Kultur Wissenschaft Entwicklung Implementierung Verwendung Animation, Präsentation, kulturelles Erbe, … Identifikation zukünftiger Themen und Trends … und andere Neue Businesspartner, einfachere Kommerzialisierung
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Vorteile für VRVis‐Partner (2) Vorteile for VRVis‐Partner (3):
Zugang zu exzellentem Know‐How Firma1 € Verfügbarkeit internationaler Spitzenforscher gemeinsame € Forschungsprojekte Knowhow‐Transfer durch kooperierende Mitarbeiter Firma2 € Training, Kurse 3 € ad‐hoc Anfragen … VRVis Personaltransfer am Projektende wissensch. Partner
Internationales Netzwerk € € € EU‐Projekte Förderung € € € renommierte Gastvortragende Kostenvorteil!
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VRVis Kontakt Überblick
Was ist Visual Computing? Das VRVis Kompetenzzentrum Projektbeispiele Zukünftige Herausforderungen Dipl.‐Ing. Georg Stonawski [email protected]
http://www.VRVis.at/
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Geoinformationsvisualisierung Rekonstruktion von Bahnhöfen
Themen 3D Rekonstruktion des Innenraumes von Bahnhöfen aus Fotos Autobahn‐ und Tunnelvisualisierung Visualisierung von interaktives Rendering von Laser Scan‐Daten Simulationsergebnissen von Interfaces zu geograph. Informationssystemen Personenströmen Partner: Österr. Bundesbahnen (ÖBB), arsenal research, Joanneum Alles Echtzeit, alles interaktiv! Research
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Rekonstruktion von Bahndämmen Lärmschutz für Autobahnen
Rekonstruktion von 3D Landschaftsvisualisierung Bahndämmen (Virtueller Einsatzort) Visualisierung von Lärmschutzberechnungen Rasches Pointrendering Interaktiver Vergleich von 3D GIS Overlays Projektalternativen Effizientes Terrainrendering Partner: GeoConsult, ASFINAG, ftw. Partner: ÖBB
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Fahrsimulator Tunnelvisualisierung
3D Fahrsimulator für Visualisierung von Tunnel‐ Fahrsicherheitsstudien Laserscan Daten Simulation für Visualisierung von Navigationssysteme der Verschiebungsdaten im nächsten Generation Tunnelbereich Partner: ftw., ASFINAG Partner: dibit, Joanneum Research
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Stadtrekonstruktion Rekonstruktion von Fassaden
Rekontruktion von Städten aus Luftaufnahmen Qualitätskontrolle Tool für Stadtrekonstruktionen Partner: GeoData, ABIS, Microsoft
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Beleuchtungssimulation Virtueller Feuerlöscher
Echtzeitsimulation komplexer Beleuchtungsszenarien mit vielen Lichtquellen . Navigation durch Szene . MiliManipulation der Lichtquellen und Objekte
Partner: Zumtobel, Hefel
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Rendering von Autositzen 3D Oberflächenscanner
Auflösung ca. 10 µm Virtual Prototyping für Sitzbezüge in Autos automatisches Scannen großer Flächen (bis 100 cm²) Ziel: den Designprozess für Materialien im Prototyp funktioniert Innenraum von Autos durch virtuelle Prototypen zu verbessern Patentanmeldung bereits erfolgt
Partner: Eybl Development GmbH
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Visual Analysis Tool: visplore Motorentwicklung
Erforschung von Task‐spezifischen Visualisierungstechniken für die Entwicklung von Automotoren Themen Interaktive visuelle Validierung von Regressionsmodellen Integrierte Optimierung vieler Parameter Navigation in hochdimensionalem Parameterraum Visualisierung von unsicheren Resultaten Partner: AVL List GmbH
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Untersuchung industrieller CT‐Daten z.B. Faserbeton‐Untersuchungen
Partner: ÖGI (Österr. Gießerei Institut) Montanuniversität Leoben
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Simulation von Überflutungen Visualisierung Multimodaler Bilddaten
Entwicklung von situationsspezifischen Dammbruch‐Reparatur Visualisierungen für die Neurochirurgie
Simulation von Sandsackplatzierungen Visualisierungen für die schnelle präoperative Planung von Tumoroperationen nachträgliche Untersuchung der . Fusion multimodaler Daten Situation in New Orleans 2005 . Vermeidung langer Vorverarbeitungsschritte
. Operationsspezifische Ansichten
Visualisierung für den minimal invasiven intra‐ operativen Einsatz
. Plausibles Handling von Sichtbarkeitsproblemen
Partner: AGFA Healthcare, MedUni Wien
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Schnelles Patientenscreening 3D Mikroskopiedaten
Herz – Erkennen von Herzinsuffizienzen, „We want to know how the brain works!“ Infarkten und Verkalkungen Entwicklung einer kompletten Infrastruktur für Vollautomatische Segmentierung der Herzkammern (CT und MR) Vorverarbeitung, Speicherung, Annotation, Visualisierung und Exploration Verschiedene Variationen statistischer Form und Textur‐Modelle konfokale 3D Mikroskopie‐Bilder und daraus abgeleiteten Geometrie‐ und Textdaten zur Vollautomatische Segmentierung der neuronalen Struktur der Drosophila Melanogaster. Koronargefäße (CTA) Vollständ. Herzmodell zur Initialisierung Lokale, adaptive Gefäßmodelle
Interaktive Korrektur Partner: Institut für Molekulare Pathologie Wien, ICGA TU Wien
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Überblick Zukünftige Vis. Comp. Herausforderungen
Was ist Visual Computing? Unterschiedlicher Entwicklungsstand der Teildisziplinen z.B. Computergraphik: schon recht ausgereift Das VRVis Kompetenzzentrum z.B. Computer Vision: noch viele offene Probleme Projektbeispiele andere dazwischen Zukünftige Herausforderungen gemeinsame Challenges Skalierbarkeit Semantik Fusion Interaktion Akquisition
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Skalierbarkeit Herausforderung Skalierbarkeit
Herausforderungen: enorme Datenmengen (peta‐scale!) riesige Datenmengen heute und in Zukunft noch mehr hochparallele Computer Speicher wächst schneller als Geschwindigkeit verteilte Resourcen Flaschenhals: Datentransfer viele existierende Algorithmen sind nicht für dieses Wachstum entworfen wir brauchen Grundlagenforschung über skalierbare Algorithmen skalierbare Techniken skalierbare Systeme
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Herausforderung Skalierbarkeit Herausforderung Skalierbarkeit
stetig komplexere Daten zunehmend verschiedene Geräte 3D‐Rekonstruktion Algorithmen und Interaktionstechniken müssen an verschiedene Segmentierung Möglichkeiten skaliert werden Objektidentifikation das inkludiert Mehrfachdisplay‐Geräte ‐> parallele und verteilte Rechenleistung Multicore CPUs & GPUs zunehmend mehr Benutzer gemeinsam genutzte/verteilte Speicherarchitekturen Rechencluster & Visualisierungscluster neue Interaktionstechniken für Mehrbenutzeranwendungen Berechnung & Visualisierung „remote“ ‐> Multi‐resolution Ansätze semantische Information auf verschiedenen Levels
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Semantik Herausforderung Semantik
Herausforderungen: mehr semantische Informationen über Daten notwendig Kombination von Daten mit Bedeutung zur Interpretation & Analyse Extraktion von Bedeutung aus Daten und Kontext für intelligente Anfragen mit semantischen Kriterien besseres Verständnis von semantisch belegten Daten semantische Kriterien können basieren auf zu Grunde liegende Daten Analyseziel Anwendungsszenario Verwendungsgeschichte Benutzerprofil
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Herausforderung Semantik Herausforderung Semantik
semantisch bereicherte Daten ermöglichen Semantik wird neue User interfaces ermöglichen Kontext (Zielpublikum)‐basierte Visualisierungen außer in der Datendomäne (für Computerexperten) Datenkompression auch in der Anwendungsdomäne (für Anwendungsexperten) Ziele Semantik Forschungsthemen in Visualisierung Extraktion semantischer Information aus Datensätzen (riesig, wissensassistierte Visualisierung heterogen, unstrukturiert) Atlasse, Matching‐Methoden, Austausch von Erkenntnissen wissensbasierte Navigation Finden von Datenstrukturen für semantische Informationen semantisch gesteuerte Merkmalextraktion flexibel genug um neues Wissen zu inkludieren Erweiterung von Renderingmethoden um semantische Informationen zu nutzen
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Herausforderung Semantik Fusion
Semantik Forschungsthemen in Rendering Herausforderungen: Ermöglichung von kontextabhängigen Entscheidungen Kombination unterschiedlicher Techniken interne Repräsentation Kombination unterschiedlicher Datenquellen und –sätze hochabstrakte Repräsentation Kombination unterschiedlicher Modelle Abwe ic hungsparame ter reihichen aus zur Lösung komplexerer Probleme Know‐how aus der Klassenbeschreibung beziehbar mehr als nur prozedurales Modellieren/Rendering
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Herausforderung Fusion Interaktion
Fusionsthemen Herausforderungen: mehrere Visual Computing Bereiche miteinander Kombination vieler Eingabegeräte verschiedene Displaymethoden Integration von allgegenwärtigen Interaktionsmöglichkeiten Integration von Vision mit Rendering Kreation ergonomischer Benutzerschnittstellen Visual Computing mit anderen Computingbereichen Integration statt Pre‐ or Postprozess multiple Datenquellen von verschiedenen Scanningmethoden gemessene und simulierte Daten strukturierte und unstrukturierte Daten
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Herausforderung Interaktion Herausforderung Interaktion
Echtzeit‐Datenexploration und –manipulation ist viel Entwicklung neuer HCI‐Techniken mächtiger als passive Ergebnisbilder virtuelle Umgebungen entstehende Interfacetechnologien berührungssensitive Userinterfaces Gesichts‐, Gestik‐, Spracherkennung Interaktion basierend auf Bilderkennung MltiMulti‐thtouch Disp lays Adaption des Interfaces für ein Zielpublikum optisches Tracking verschiedene UI‐Levels Augentracking gewählter oder erlernter UI‐Level EEG‐basierter Input Einzelnutzer oder Gruppen von Nutzern allgegenwärtige Systeme explizites oder überall vorhandenes (pervasive) Interface
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Akquisition Herausforderung Akquisition
Herausforderungen: Analyse und Wiedergabe von Daten der wirklichen Welt Kombination von Daten aus unterschiedlichen Quellen diverse Messtechniken Ergänzung fehlender Daten Messfehler Reparatur widersprüchlicher Daten Rauschen, Dropouts, Wiederholungen Integration von Unsichhherheit Fehlen von semantischer Information normalerweise nicht konsistent oft unvollständig
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Herausforderung Akquisition Herausforderung Akquisition
Beispiele für Akquisitionsanwendungen Herausforderungen Architekturdaten konsistente, eindeutige Modelle aus hybriden Messdaten generieren Laserscans, photogrammetrische Daten Interpolation von Lücken medizinische und industrielle Data mit statistischen oder CT, MRI, Röntgen, Ulhllltraschall mit empiiirisc hen VfhVerfahren Geometrie von Tiefenbildern Korrektur bekannter Technologieartefakte GPS, GSM‐Triangulierung Reduktion des Datenvolumens Satellitenbilder Erzeugung von für den nächsten Schritt geeigneten Repräsentationen Computer Vision‐Methoden
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Zusammenfassung Ende
viele einfache Visual Computing‐Aufgaben sind gelöst aber: die Einbettung von Visual Computing Technologie in zunehmend komplexe Umgebungen generiert viele neue Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Herausforderungen fünf wesentliche Herausforderungen sind orthogonal zu den traditionellen Computergraphik‐Feldern: Skalierbarkeit, Semantik, Fusion, Interaktion, Akquisition es verbleiben viele offene Forschungsfragen!
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