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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-58210
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2014/5821/


Data-driven methods for interactive visual content creation and manipulation

Jain, Arjun

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SWD-Schlagwörter: Maschinelles Lernen , Daten , Computergraphik
Freie Schlagwörter (Deutsch): Graphik
Freie Schlagwörter (Englisch): data-driven , artistic , content-creation , automatic , corpus , database , machine-learning
Institut: Fachrichtung 6.2 - Informatik
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
DDC-Sachgruppe: Informatik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Seidel, Hans-Peter (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 19.03.2014
Erstellungsjahr: 2013
Publikationsdatum: 18.08.2014
Kurzfassung auf Englisch: Software tools for creating and manipulating visual content --- be they for images, video or 3D models --- are often difficult to use and involve a lot of manual interaction at several stages of the process. Coupled with long processing and acquisition times, content production is rather costly and poses a potential barrier to many applications. Although cameras now allow anyone to easily capture photos and video, tools for manipulating such media demand both artistic talent and technical expertise. However, at the same time, vast corpuses with existing visual content such as Flickr, YouTube or Google 3D Warehouse are now available and easily accessible.
This thesis proposes a data-driven approach to tackle the above mentioned problems encountered in content generation. To this end, statistical models trained on semantic knowledge harvested from existing visual content corpuses are created. Using these models, we then develop tools which are easy to learn and use, even by novice users, but still produce high-quality content. These tools have intuitive interfaces, and enable the user to have precise and flexible control. Specifically, we apply our models to create tools to simplify the tasks of video manipulation, 3D modeling and material assignment to 3D objects.
Kurzfassung auf Deutsch: Softwarewerkzeuge zum Erstellen und Bearbeiten von visuellen Inhalten --- seien es Bilder, Videos oder 3D-Modelle --- sind häufig schwierig zu bedienen und erfordern viel manuelle Interaktion an verschiedenen Stellen des Verfahrens. In Verbindung mit langen Bearbeitungs- und Erfassungszeiten ist die Erzeugung von Inhalten eher aufwendig und stellt ein potentielles Hindernis für viele Anwendungen dar. Obwohl heute Kameras jedem Anwender auf einfache Art und Weise erlauben Bilder und Videos aufzunehmen, erfordern Werkzeuge zur Bearbeitung dieser sowohl künstlerisches Talent, als auch technische Kompetenz. Gleichzeitig sind riesige Korpora mit bereits vorhandenen visuellen Inhalten, wie zum Beispiel Flickr, Youtube oder Google 3D Warehouse, verfügbar und leicht zugänglich.
Diese Arbeit stellt einen datengetriebenen Ansatz vor, der die erwähnten Probleme der Inhaltserzeugung behandelt. Zu diesem Zweck werden statistische Modelle erzeugt, die auf semantischem Wissen trainiert worden sind, welches aus bestehenden Korpora von visuellen Inhalten gesammelt worden ist. Durch die Verwendung dieser Modelle ist es möglich Werkzeuge zu entwickeln, die sogar von unerfahrenen Anwendern einfach zu erlernen und zu benutzen sind, aber dennoch qualitativ hochwertige Inhalte produzieren. Diese Werkzeuge haben intuitive Benutzeroberflächen und geben dem Benutzer eine präzise und flexible Kontrolle. Insbesondere werden die Modelle eingesetzt, um Werkzeuge zu erzeugen, die Aufgaben Videobearbeitung, 3D-Modellerstellung und Materialzuweisung zu 3D-Modellen vereinfachen.
Lizenz: Veröffentlichungsvertrag für Dissertationen und Habilitationen

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