1. August 2012
Wenn sich ein Häschen in einen Donut verwandelt
Gruppe von IST Austria Professor Chris Wojtan bereitet sich vor auf Präsentation bei führender Computergraphik-Konferenz SIGGRAPH’12 in Los Angeles vom 5.-9. August • Algorithmus erlaubt die Analyse sich verändernder Daten • Mögliche Nutzung bei der Analyse von MRT Scans von Menschen und Simulationen von Flüssigkeiten.
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IST Austria Professor Chris Wojtan und seine Gruppe werden nächste Woche gemeinsam mit Hao Li von der Columbia University (N.Y.) ihre Publikation „Tracking Surfaces with Evolving Topology“ bei der führenden Konferenz für Computergraphik, SIGGRAPH (Special Interest Group on GRAPHics and Interactive Techniques), präsentieren. Ihre Arbeit wird auch im Journal ACM Transactions on Graphics (TOG) veröffentlicht, laut Journal Impact Factor Analyse von Thomson Scientific dem am häufigsten zitierten Software Fachjournal. Morten Bojsen-Hansen, Doktorand im ersten Studienjahr am IST Austria und erster Autor der Publikation, präsentiert die Arbeit am 7. August bei der Konferenz in Los Angeles.
Die Forscher entwickelten einen Algorithmus, der Computern erlaubt, Daten zu analysieren, die sich mit der Zeit verändern oder Änderungen in ihrer Topologie aufweisen. Solche Daten werden üblicherweise in den Wissenschaften als 3D Bilder, Punktwolken oder Dreiecksnetzen produziert. In einem Video, das die Wissenschaftler zur Illustration solcher Veränderungen für die Konferenz produziert haben, wird ein Häschen in einen Donut verwandelt. Derartige Daten Art entstehen beispielsweise bei der Analyse von MRT Aufnahmen. Für uns Menschen ist klar, dass die Aufnahmen in einem zeitlichen Bezug zueinander stehen: Eine Aufnahme hängt mit der nächsten zusammen; die wahrgenommene Bewegung repräsentiert die Bewegung und Verformung der Organe. Computer dagegen haben kein Verständnis vom Zusammenhang und der Übereinstimmung zwischen diesen Aufnahmen.
Damit Computer diese Daten verstehen können, müssen ComputerwissenschaftlerInnen ihnen beibringen, wie Aufnahmen zusammen passen und wie sie die zeitliche Veränderung der Oberfläche berechnen sollen. Eine zusätzliche Komplikation sind Veränderungen der Topologie, bei denen sich Oberflächen teilen oder verbinden. Bei der Analyse von Daten aus Flüssigkeitssimulationen zum Beispiel verursachen Spritzer, dass sich die Flüssigkeit in Tropfen teilt, die später wieder verschmelzen. Der Computer aber „weiß“ nicht, woher diese zusätzlichen Oberflächen stammen. Solche Veränderungen der Topologie machen es schwierig für den Computer herauszufinden, wie eine Datenprobe mit einer anderen aus einer Sequenz zusammenpasst.
Der bei SIGGRAPH präsentierte Algorithmus ist der erste seiner Art, der Übereinstimmungen in solchen Daten findet, selbst wenn Topologieveränderungen auftreten. Die Wissenschaftler zeigen, dass der Algorithmus gescannte menschliche Daten, Flüssigkeitssimulationen und Verschmelzungen verschiedener Formen erfolgreich analysiert. Der Algorithmus findet robuste Übereinstimmungen in allen diesen Situationen; die Wissenschaftler können die Oberflächendeformation messen, Informationen auf einer Oberfläche verfolgen und eine einzige, sich in der Zeit entwickelnde, Oberfläche schaffen. Das könnte nützlich für die Datenanalyse in Biologie und Physik sein, oder um Bewegungen zu verfolgen ohne individuelle Bildkader einzeln markieren zu müssen. Die Forscher des Teams demonstrieren den Nutzen für die Computergraphik durch das Hinzufügen von Farbe und Textur in Animationen und der Simulation von Flüssigkeitsdynamik auf der Oberfläche eines bewegten Objektes.
