Die Reihe „Research Samples“ dokumentiert die Erfahrungen von Mitgliedern der studentischen Forschungsgemeinschaft. Sie geben einen Überblick über ihr Abschlussprojekt.
Justine Giroux, Doktorandin an der Fakultät für Naturwissenschaften und Technik, interessiert sich für die menschliche Wahrnehmung virtueller Beleuchtung, die in verschiedenen künstlerischen Bereichen eingesetzt wird. Es waren ihr Interesse an der Wissenschaft und ihre kreative Seite, die sie dazu motivierten, ein Forschungsprojekt im Labor von Professor Jean-François Lalonde, stellvertretender wissenschaftlicher Direktor am Institut für Intelligenz und Daten, durchzuführen.
Die Forschungsgruppe arbeitet seit mehreren Jahren an Methoden, um die Lichtverhältnisse eines Bildes zu extrapolieren und auf einem virtuellen Objekt nachzubilden. „Das Gehirn lässt sich in bestimmten Aspekten wie der Beleuchtung leicht manipulieren, ist aber gut darin, das wahrzunehmen, was ihm unrealistisch erscheint“, sagt der Doktorand.
Ziel seines Projekts ist es, eine Metrik zu erstellen, um die für das menschliche Auge realistischsten Lichtverhältnisse eines virtuellen Objekts zu ermitteln. „Die aktuellen Kennzahlen sind nicht geeignet. Sie vergleichen das Licht und seine Intensität Pixel für Pixel, aber was sie für angemessen halten, entspricht nicht der menschlichen Wahrnehmung“, erklärt Justine Giroux.
Um eine neue Metrik zu entwickeln, die diese Mängel behebt, musste der Doktorand wissen, was die menschliche Wahrnehmung ist. Deshalb entwickelte sie ein Experiment, um die Lichtverhältnisse zu ermitteln, die die teilnehmenden Personen für am realistischsten hielten. Installiert vor einem Computerbildschirm, in einem völlig dunklen Raum, mussten sie aus mehreren Darstellungen eines virtuellen Objekts ihre bevorzugte Beleuchtung auswählen.
Doktorandin Justine Giroux in der Dunkelkammer, die zum Testen genutzt wurde, mit zwei Beleuchtungsbeispielen auf dem Bildschirm, aus denen die Teilnehmer wählen konnten.
–Yan Doublet
„Es sollten keine anderen Lichtquellen im Raum vorhanden sein, um die Bildauswahl nicht zu beeinflussen. Der Bildschirm musste kalibriert werden, da seine Farbe und Beleuchtung die Wahrnehmung beeinflussen können. Auf zwei verschiedenen Bildschirmen hätten wir sehr unterschiedliche Ergebnisse erzielt“, unterstreicht Justine Giroux die Herausforderungen.
Nach dem Menschen war die Maschine an der Reihe. Für den Doktoranden war es nicht überraschend, dass keine der 15 getesteten Metriken die gleiche virtuelle Darstellung wählte wie die teilnehmenden Personen.
Mit den während des Experiments gesammelten Daten konnte Justine Giroux ein Modell der künstlichen Intelligenz trainieren. Es zeigte sich also, dass eine Kombination bestehender Metriken die menschlichen Vorlieben genauer widerspiegelte.
Während ihrer Promotion wird die junge Forscherin die Metrik mithilfe von Deep Learning verbessern, damit sie eines Tages von der Beleuchtungsschätzungs-Community genutzt werden kann. „Die Idee ist, die Arbeit einfacher und effizienter zu machen. Es gibt Anwendungen in mehreren Branchen, beispielsweise in der virtuellen oder erweiterten Realität. Es kann auch verwendet werden, um Künstlern dabei zu helfen, ihre Kreationen realistischer zu gestalten. Auch über den Werbebereich können wir nachdenken“, erwähnt der Doktorand.
Die Forschungsergebnisse wurden als Artikel in die aufgenommen Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung. Justine Giroux ist begeistert. „Dies ist die wichtigste Digital Vision-Konferenz! Die Auswahlkriterien sind sehr streng.“
