Lernen von Grammatiken für 3D Gebäudemodelle

01.Okt.2009 - 31.Dez.2012

Die automatische Interpretation und Rekonstruktion detaillierter Gebäudeteile ist ein aktuelles noch offenes Forschungsgebiet. Formale Grammatiken und insbesondere attributierte Grammatiken werden als Vorwissen eingesetzt, um die explizite Repräsentation der Semantik zu beschreiben und somit Vorwissen zum Interpretationsprozess bereitzustellen.

Aufgrund der Vielfalt und Komplexität der Gebäude ist eine große Anzahl von generischen Grammatikregeln notwendig, um deren manuelles Erstellen zu umgehen. Daher hat sich dieses Projekt das automatische maschinelle Lernen geeigneter Grammatiken als Ziel gesetzt. Hierbei wird die Verwandtschaft attribuierter Grammatiken mit den logischen Programmen ausgenutzt und somit werden Konzepte aus dem Gebiet des logischen und relationalen Lernens in Anspruch genommen. Die induktive logische Programmierung wird als Paradigma zum sequentiellen Lernen von Gebäudeteilen sowie die von den dazwischen herrschenden topologischen und geometrischen Relationen eingesetzt.

Das Lernen erfolgt sowohl auf Basis von präzisen Modellen als auch aus 3D Punktwolken. Bei letzteren wird mit der Unsicherheit auf der Ebene der Geometrie anhand der unsicheren projektiven Geometrie umgegangen während auf der topologischen Ebene Parameterschätzungen von Dichteverteilungen und Klassifikatoren eingesetzt werden. Weiterhin werden in diesem Projekt wesentliche Aspekte der Gebäudestrukturen wie Symmetrien untersucht und ebenso grammatikbasiert modelliert und gelernt.