Ähnlichkeitssuche durch Gestaltcharakterisierung auf 3D Datenbanken

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In diesem Projekt werden automatische und interaktive Methoden zur Ähnlichkeitssuchanfrage und Organisation von 3D-Modellen anhand inhaltsbasierter Beschreibungen entwickelt und untersucht. Der Hintergrund liegt in dem Problem, in großen Beständen von 3D-Modellen, z.B. den im Internet verfügbaren VRML-Daten, oder in industriellen CAD-Datenbanken, basierend auf einer Suchanfrage ähnliche Modelle aufzufinden und diese dem Anwender geeignet zugänglich zu machen. Durch den rasanten technischen Fortschritt bei der Akquisition, Verarbeitung und Speicherung von 3D-Modellen kann ein großer Bedarf an automatischen Verfahren zum Management dieses Datentyps ausgemacht werden. Anwendungen liegen in der Unterstützung des industriellen CAD-Prozesses, aber auch in Multimedia-Suchmaschinen der nächsten Generation und in der Virtual Reality Domäne. Grundsätzlich verfolgen wir den Featurevektor (Merkmalsvektor)-Ansatz zur inhaltsbasierten Beschreibung von 3DModellen. Im Rahmen des bisherigen Projektverlaufs konnte parallel zum sprunghaft angestiegenen internationalen Fachinteresse am Thema eine Menge an unterschiedlichen Feature-Extraktionsverfahren entwickelt werden, und deren prinzipielle Geeignetheit für die Ähnlichkeitssuche in 3D Datenbanken nachgewiesen werden. Der Kerninhalt der hier beantragten Projektfortsetzung besteht in der Bearbeitung von Forschungsfragen auf der Systemseite. Die Vielfalt an vorhandenen unterschiedlichen Beschreibungsverfahren soll in einem effektiven und effizienten Retrievalsystem integriert werden, das die Bearbeitung von Ähnlichkeitsanfragen über unterschiedliche Anwendungsdomänen hinweg optimal unterstützt. Dazu sollen Techniken zur automatischen und auch interaktiven anfrageabhängigen Selektion und Kombination von Featurevektoren untersucht werden. Die Benutzerschnittstelle soll einen intuitiven Zugang zur Formulierung von Suchanfragen und zur Auswertung von Anfrageergebnissen gewährleisten. Darüber hinaus soll die Anfragebearbeitung auf den hochdimensionalen Featureindices effizient unterstützt werden, um die Skalierbarkeit des Systems zu gewährleisten.