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Erfolg bei IEEE VIS 2013 in Atlanta

23.10.13

Zwei Auszeichnungen, vier Fachartikel und mehrere Vorträge bei wichtigster Visualisierungskonferenz

Volumenrendering einer Supernova-Simulation mit verschiedenen Verfahren. Hier im Vergleich zwei Modelle, erstellt durch eine Ambient Occlusion Methode (links) und durch das Verfahren von Marco Ament, Filip Sadlo und Daniel Weiskopf (rechts).

Im Rahmen der VAST Challenge entwickelte ein Forscherteam eine Software, um aus der internationalen Filmdatenbank IMDB und Twitter-Meldungen die Einspielerfolge für ausgewählte Kinofilme vorauszusagen.

Vergangenen Freitag endete die größte und wichtigste internationale Fachkonferenz für die Visualisierungsforschung – die IEEE VIS. Auch in diesem Jahr waren war das Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme und das Visualisierungsinstitut der Universität Stuttgart vertreten, eine Gruppe von rund 15 Wissenschaftlern stellte in Atlanta (USA) aktuelle Arbeiten vor.

Der Artikel „Ambient Volume Scattering“ von Marco Ament, Filip Sadlo und Prof. Daniel Weiskopf wurde besonders gewürdigt und erhielt eine Auszeichnung in Form einer „Honorable Mention“. Ihr Verfahren ermöglicht es, skalare Daten – etwa aus der Computertomographie oder aus Computersimulationen – interaktiv zu visualisieren. Der Fokus liegt dabei auf dem Lichttransport in der unmittelbaren Umgebung eines jedes Raumpunktes, wodurch komplexe Strukturen wesentlich besser wahrnehmbar werden als bei bisherigen Modellen. Gleichzeitig wird dem Benutzer ermöglicht, den Blickpunkt, die Beleuchtung, die Materialeigenschaften oder andere Parameter in Echtzeit anzupassen.

Darüber hinaus wurden Robert Krüger, Harald Bosch, Dennis Thom, Edwin Püttmann, Qi Han, Steffen Koch, Florian Heimerl und Prof. Thomas Ertl für ihre Einreichung zur VAST Challenge ausgezeichnet. Bei diesem Wettbewerb galt es diesmal, anhand von IMDB-Daten (International Movie Data Base) und Twitter-Nachrichten die Einspielergebnisse von ausgewählten Kinofilmen vorherzusagen. Mit einer eigens entwickelten Software wurden die umfangreiche Datenbank – mit Informationen wie Schauspieler, Produktionsfirmen, Ratings bisheriger Filme, etc. – sowie gepostete Twitter-Meldungen ausgewertet und auf dieser Basis eine Vorhersage erstellt. Forscher unseres Institutes nehmen seit mehreren Jahren an der Challenge teil und konnten diesmal bereits die vierte Auszeichnung verbuchen.

 

Liste der publizierten Fachartikel