Die Verteidigung seiner Dissertation Mitte November an der Universität Saint-Etienne markierte für Jean-Jacques Ponciano den erfolgreichen Abschluss seiner Doktorarbeit. Betreut wurde er durch Prof. Dr. Alain Trémeau von der Universität Saint-Étienne und Prof. Dr. Frank Boochs von der Hochschule Mainz. Herzlichen Glückwunsch, Jean-Jacques!
Unter dem Titel "Object detection in unstructured 3D data sets using explicit semantics" untersuchte Ponciano zunächst vorhandene Methoden, die durch geeignete Verarbeitung die in 3D-Punktwolken enthaltene Objekte automatisch erkennen. Sein Fazit: Die beste Methode hängt von dem jeweiligen Kontext ab, von Art und Qualität der zu verarbeitenden Daten und der zu erkennenden Objekte. Allerdings schränkt die Notwendigkeit der Anpassung einer Methode an einen Anwendungsfall die Möglichkeit der Übertragbarkeit auf andere Bereiche ein.
In seiner Dissertation hebt Jean-Jacques Ponciano diese Einschränkung durch einen wissensbasierten Ansatz zur Objekterkennung auf, der unabhängig vom Anwendungsgebiet eingesetzt werden kann. Seine Architektur basiert auf semantischen Technologien, die es einem Wissensmanagementmodul ermöglichen, den Prozess der Objekterkennung durch ein schrittweises Verfahren zur Auswahl, Parametrisierung und Ausführung von Algorithmen zu führen. Der Erkennungsprozess wird mit Hilfe eines Ansatzes der künstlichen Intelligenz durchgeführt, der explizites Wissen verwendet, um den Kontext in die Lösung flexibel zu integrieren. Neben dieser Anpassungsfähigkeit ist der Ansatz auch in der Lage, eine Szene, enthaltene Objekte und die Besonderheiten der zu verarbeitenden Daten zu analysieren und zu verstehen. Diese Fähigkeit wird durch einen selbstlernenden Prozess realisiert, der in der Lage ist, Hypothesen über den Kontext zu definieren und zu validieren, die es ermöglichen, die Wissensbasis zu erweitern und den Prozess der Objekterkennung zu verbessern.
Die Effizienz dieser Methode wird in vier Anwendungen aus unterschiedlichen Bereichen demonstriert: Im Kontext des BIM wird beispielsweise der Innenbereich eines Gebäudes in seine Raumstruktur zerlegt. Stellvertretend für den Bereich der Archäologie stehen die antike Ruinen eines Gebäudekomplexes in Ephesos, in dem durch Verarbeitung und Schlussfolgerung automatisch eine dort vorhandene Wassermühle erkannt wird. Aus dem Umfeld des Mobile Mappings wurde ein Teil der Stadt Freiburg segmentiert. Der letzte Anwendungsfall ist ein von Microsoft Kinect erworbenes Indoor-Projekt. Es wird für einen robotischen Zweck verwendet.
Die Forschungsresultate der Dissertation von Ponciano eröffnen eine Reihe von Möglichkeiten, die auch am i3mainz in weiteren Forschungsprojekten angewendet und weiterentwickelt werden sollen.