Computer Graphics
TU Braunschweig

Seminar Computergraphik WS'16/17
Seminar

Prof. Dr.-Ing. Marcus Magnor

Hörerkreis: Bachelor & Master
Kontakt: Jan-Philipp Tauscher

Modul: INF-STD-66, INF-STD-68
Vst.Nr.: INF-CG-012, INF-CG-021

Thema: Aktuelle Forschungsergebnisse aus der Computergraphik

Inhalt

Auch in diesem Semester werden im Seminar Computergraphik wieder aktuelle Forschungsergebnisse aus der Computergraphik diskutiert. Die Aufgabe der Teilnehmer ist es Forschungsberichte schriftlich aufzuarbeiten und diese in mündlichen Vorträgen in einem Blockseminar am Ende des Semesters zu präsentieren.

Teilnehmer

Das Angebot richtet sich an Bachelor- bzw. Masterstudierende aus den Fachrichtungen Informatik, Mathematik, Physik und Elektrotechnik.
Die Teilnehmeranzahl ist auf 9 Studierende beschränkt.

Voraussetzung

Die Teilnehmer sollten an mindestens einer der Lehrveranstaltungen "Computergraphik - Grundlagen", "Echtzeit-Computergraphik", "Bildbasierte Modellierung" oder "Physikbasierte Modellierung und Simulation" teilgenommen haben oder einen entsprechenden mathematischen Hintergrund besitzen.

Veranstaltungstermine

Sämtliche hier aufgeführten Termine sind einzuhalten. Alle Veranstaltungstermine müssen besucht werden.

  • 14.07.2016 - 07.08.2016: Anmeldung über Stud.IP
  • 21.10.2016, 13:00 Uhr: Kickoff Meeting (G30, ICG)
  • 31.10.2016: Abmeldefrist
  • 21.11.2016: Abstract Deadline (Kurzbeschreibung an Betreuer schicken)
  • 09.01.2017: Abgabe der schriftlichen Ausarbeitung
  • 20.01.2017: Vortragsfolien fertig / Probevortrag
  • 27.01.2017, 09:00 - 12:00: Vorträge - Blockveranstaltung
  • 03.02.2017, 09:00 - 12:00: Vorträge - Blockveranstaltung Teil 2

Angemeldete Studierende haben die Möglichkeit, sich bis spätestens 2 Wochen nach Beginn der Vorlesungen (Montag, 31.10.2016) abzumelden. Für eine erfolgreiche Abmeldung ist es erforderlich sich bei dem Seminarbetreuer JP Tauscher abzumelden.

Format

  • Die Themen werden in ca. 20 minütigen Vorträgen mit anschliessender Diskussion präsentiert.
    Für die Vorträge kann ein Klapprechner des Instituts mit OpenOffice, PowerPoint 2013 und Acrobat Reader oder ein eigener Klapprechner verwendet werden.
  • Zu jedem Thema wird eine Zusammenfassung in Latex mit Hilfe des Institut-Templates erstellt.
    Inhalt der Ausarbeitung ist eine kurze Zusammenfassung der Arbeit mit eigenen Worten und die Herausarbeitung der Hauptpunkte in einem etwa 10 seitigen Handout. Die Ausarbeitung soll deutlich machen, dass das Thema verstanden wurde.
    Die schriftliche Zusammenfassung ist eine zwingende Voraussetzung für den Erhalt eines Scheines.
  • Die Sprache ist wahlweise Deutsch oder Englisch.

Templates

Themen

  1. FlowCap - 2D Human Pose from Optical Flow, Material-Webseite
    Javier Romero, Matthew Loper and Michael J. Black
    Pattern Recognition 2015
    Betreuer: Thiemo Alldieck

    Die 2D Pose (Skelett) eines Menschen wird aus 2D Videomaterial extrahiert. Dazu wird die Posenerkennung der Microsoft Kinect so portiert, dass anstatt von Tiefendaten der Optische Fluss der Bildfolge genutzt wird.
     
  2. Let there be Color: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification, Material-Webseite
    Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra and Hiroshi Ishikawa
    Siggraph 2016
    Betreuer: Emmy-Charlotte Förster

    Es wird ein Verfahren vorgestellt um automatisch Graubilder zu kolorieren.
     
  3. Volume Encoded UV-MapsMaterial-Webseite
    Marco Tarini
    Siggraph 2016
    Betreuer: Steve Grogorick

    Das Paper präsentiert ein Modell zur Berechnung von UV-Texturkoordinaten zu Oberflächenpunkten eines 3D-Modells allein anhand ihrer 3D-Position. Damit entfällt die punktgenaue Bindung der UV-Textur an ein bestimmtes 3D-Modell, sodass beispielsweise alle LOD Stufen eines Modells die gleiche Textur verwenden können.
     
  4. Mapping Virtual and Physical Reality
    Qi Sun, Li-Yi Wei and Arie Kaufman
    Siggraph 2016
    Betreuer: Thomas Löwe

    Die Autoren stellen ein neues Verfahren vor, dass Benutzern von Virtual Reality Brillen auf engem Raum eine weite Bewegungsfreiheit suggeriert. Hierzu wird die virtuelle Szene so verzerrt, dass Benutzer echten Hindernissen wie Möbeln und Wänden ausweichen. Die Darstellung für den Benutzer wird dabei so natürlich wie möglich gehalten.
     
  5. MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation
    Zhang, Li, Cheng, Cai, Chao and Rui
    ICCV, 2015
    Betreuer: Matthias Überheide

    Das Paper beschreibt ein Verfahren, das Tiefeninformationen aus Stereobildern berechnet. Mit Hilfe einer Triangulation im Bildraum werden stückweise stetige Tiefenkarten erstellt, die besonders für Imagebased Rendering geeignet sind.
     
  6. Learning to Simplify: Fully Convolutional networks for Rough Sketch Cleanup
    Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, Kazuma Sasaki and Hiroshi Ishikawa
    Siggraph 2016
    Betreuer: Moritz Mühlhausen

    Das Paper stellt ein Verfahren vor, um aus groben Skizzen (z.B. eingescannte Bleistiftskizzen) vereinfachte und klare Vektorgrafiken herzustellen. Dafür wird ein Neuronales Netz verwendet, das lernt mit Hilfe von Faltungsoperatoren (convolution) solche Skizzen zu vereinfachen.
     
  7. Large Displacement Optical Flow from Nearest Neighbor Fields
    Zhuoyuan Chen, Hailin Jin, Zhe Lin, Scott Cohen and Ying Wu
    CVPR 2013
    Betreuer: Marc Kassubeck

    In dem Paper wird ein Optical Flow Algorithmus vorgestellt, der große Verschiebungen auch kleiner Objekte gut handhabt. Dazu wird zuerst ein Nearest-Neighbor-Field zwischen den Bildern angenähert; daraus werden große dominante Bewegungen erkannt und geclustert und dann der optische Fluss im klassischen Sinne lokal verfeinert. Damit erreicht der Autor im Middlebury-Flow Benchmark bis jetzt noch die besten Ergebnisse.
     
  8. Scene categorization at large visual eccentricities
    Muriel Boucart, Christine Moroni, Miguel Thibaut, Sebastien Szaffarczyk and Michelle Greene
    Vision Research 2013
    Betreuer: JP Tauscher

    Das Paper beschreibt eine Untersuchung der menschlichen visuellen Wahrnehmung zur Szenenklassifizierung von Bildern, dargestellt bei unterschiedlichen Exzentrizitäten.
     
  9. Too Much Humanness for Human-Robot Interaction: Exposure to Highly Humanlike Robots Elicits Aversive Responding in Observers
    (English only! The presented talk has to be in English and supervision will also be in English.)
    Megan Strait, Lara Vujovic, Victoria Floerke, Matthias Scheutz and Heather Urry
    CHI 2015
    Betreuer: Maryam Mustafa

    This paper describes a novel experimental design to quantify peoples' behavioral and phsyiological responses when interacting with humanlike robots or virtual persons to support the uncanny valley hypothesis.
     

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