Auf der IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024 wurde das Paper „SpiderMatch: 3D Shape Matching with Global Optimality and Geometric Consistency“ der Autoren Paul Rötzer und Prof. Dr. Florian Bernard als „Best Student Paper Runner-Up“ ausgezeichnet. Damit gehört ihre Arbeit zu den zehn herausragendsten von über 11.500 eingereichten Beiträgen der Konferenz. Prof. Dr. Bernard leitet die Arbeitsgruppe „Learning and Optimisation for Visual Computing“ der Abteilung Visual Computing am Institut für Informatik; Rötzer ist Doktorand seiner Arbeitsgruppe.
Die CVPR-Konferenz fand vom 17. bis 21. Juni 2024 im Seattle Convention Center in Seattle statt, im US-Bundesstaat Washington. Sie bringt Fachleute aus Forschung, Wirtschaft und Industrie zusammen, um im Rahmen von Keynote-Vorträgen, Fachvorträgen, Poster-Sessions sowie zahlreichen Workshops über die neuesten Entwicklungen und Fortschritte zu diskutieren. Der Fokus der Konferenz auf qualitativ hochwertige Forschung und Innovation macht sie zu einer wichtigen Veranstaltung für alle, die im Bereich der Computer Vision und Mustererkennung tätig sind. Laut Google Scholar Rankings zählt sie zu den zwei wichtigsten Publikationsorganen aller Fachdisziplinen und ist die Nummer 1 im Bereich „Engineering & Computer Science”. Eine Auszeichnung auf dieser Konferenz unterstreicht somit die hohe Qualität und den fortschrittlichen Charakter der Forschungsarbeit von Rötzer und Bernard.
Das ausgezeichnete Paper "SpiderMatch" stellt einen neuartigen Ansatz zum 3D Shape Matching vor. Ein grundlegendes Problem beim 3D Shape Matching ist es, Übereinstimmungen zwischen Oberflächen von 3D-Objekten zu finden – eine Aufgabe mit Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung, Grafik und Computer Vision. Die wichtigste Neuerung der Arbeit von Rötzer und Bernard ist, dass die geometrische Konsistenz bewahrt wird. Eine Eigenschaft, die bei bisherigen Methoden aufgrund ihrer Komplexität vernachlässigt wurde. „Stellen Sie sich zwei Organe bei verschiedenen Personen vor, z. B. Leber, Herz oder Lunge, die wir vergleichen möchten“, erklärt Prof. Dr. Bernard im Magazin zur Veranstaltung. „Man nimmt die Formen und möchte ein statistisches Formmodell trainieren. Wenn man geometrische Konsistenz nicht hätte, würde die Verformung von einem zum anderen zu sich selbst überschneidenden Abschnitten führen, die anatomisch nicht plausibel sind.“ Der neuartige Ansatz zum 3D Shape-Matching greift auf ein Optimierungsproblem der Suche nach einem kürzesten Pfad zurück. Die Autoren können mit ihrer Lösung zeigen, dass sie dieses effizient bis zur globalen Optimalität lösen können.
Neben der Würdigung der besten Forschungsarbeiten bietet die CVPR 2024 auch eine Reihe von Vorträgen und Panels mit führenden Expert*innen aus Wissenschaft und Industrie. Dieses Jahr u. a. auch zu den Themen Soziale Herausforderungen von KI, Künstliche Biodversität und wie sich Kundeninnovation und die industrielle Akzeptanz von Computer Vision vorantreiben lässt. Die CVPR 2024 wird von einer Vielzahl hochkarätiger Sponsoren unterstützt, darunter führende Technologieunternehmen wie Google, Microsoft, Facebook (Meta), Sony, Qualcomm, Intel, Apple und Amazon.