Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

SIMULACRON: From Camera Observations to Physical Simulations of the 3D World

Opis projektu

Rozwój nowej koncepcji rozumienia dynamicznych scen w widzeniu komputerowym

Widzenie komputerowe to dziedzina leżąca na styku informatyki, matematyki, inżynierii i fizyki. Koncentruje się na odtwarzaniu części złożonego ludzkiego systemu rozpoznawania obrazów, przez co uznaje się ją za najbardziej zaawansowany przejaw sztucznej inteligencji. Twórcy finansowanego ze środków UE projektu SIMULACRON opracują bardziej rozbudowaną koncepcję rozumienia dynamicznych scen w widzeniu komputerowym. Skupią się oni na wnioskowaniu podstawowych wielkości fizycznych (masy, elastyczności, pędu i siły) oraz przeprowadzą symulacje zaobserwowanych działań bezpośrednio z zarejestrowanego obrazu. Mówiąc dokładniej, w ramach projektu powstaną algorytmy odkształcalnego modelowania kształtów oraz metody wariacyjne służące do przewidywania rezultatów symulacji wielkości fizycznych z obrazów dynamicznych. Ostatecznie prace wykonane w ramach projektu mają pozwolić odejść od wnioskowania geometrycznego 3D na rzecz wnioskowania symulacji wielkości fizycznych.

Cel

Despite their amazing success, we believe that computer vision algorithms have only scratched the surface in terms of understanding our world from images. While most research on 3D reconstruction has been concerned with recovering the surface geometry and reflectance, SIMULACRON is focused on inferring the underlying physics (masses, elasticity, momenta, forces, etc.) and a simulation of the observed action directly from videos.

This not only provides a more profound understanding of the observed phenomena, but it also allows us to interpolate and extrapolate complex actions far beyond the observation: The inferred physical simulation can be employed for space-time super-resolution and for predictions into the future.

SIMULACRON covers three lines of research:

A) We will develop algorithms for deformable shape modeling. We will explore suitable representations of 3D shape and its evolution that enable the efficient computation of shape deformation, correspondence, interpolation and extrapolation. These techniques will form the basis for inferring physical simulations in parts B and C.

B) We will develop variational methods for inferring physical simulations from videos. We will compute a reference shape and simulation parameters that generate the shape deformation that is most consistent with the observations.

C) We will develop learning-based approaches for inferring physical simulations from videos. We will pursue two alternative approaches: First, we will generate synthetic training data by simulating deformable shapes and the associated camera observations. Second, we will devise self-supervised techniques for learning from real data without requiring labeled training data.

By shifting from inference of 3D geometry to inference of physical simulations, SIMULACRON will give rise to a more profound notion of dynamic scene understanding in computer vision, robotics and beyond. We believe that we have the necessary competence to pursue this project.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

ERC-ADG - Advanced Grant

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2019-ADG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Wkład UE netto
€ 3 500 000,00
Koszt całkowity
€ 3 500 000,00

Beneficjenci (1)