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Stefano Gampe

• Licht war für die Menschheit schon immer ein Hilfsmittel zur Orientierung. Das Zusammenspiel zwischen hellen und schattierten Oberflächen macht eine räumliche Wahrnehmung erst möglich. Die Lokalisierung von Lichtquellen bietet darüber hinaus für zahlreiche Anwendungsfelder, wie beispielsweise Augmented Reality, ein großes Potential. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, ein neuronalesLicht war für die Menschheit schon immer ein Hilfsmittel zur Orientierung. Das Zusammenspiel zwischen hellen und schattierten Oberflächen macht eine räumliche Wahrnehmung erst möglich. Die Lokalisierung von Lichtquellen bietet darüber hinaus für zahlreiche Anwendungsfelder, wie beispielsweise Augmented Reality, ein großes Potential. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, welches mit Hilfe eines selbst generierten, synthetischen Datensatzes eine Lichtsetzung parametrisiert. Dafür wurden State-of-the-Art Netzwerke aus der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt. Zu Beginn der Arbeit mussten die Eigenschaften der Lichtsetzung extrahiert werden. Eine weitere fundamentale Anforderung war die Aufbereitung des Wissens von Deep Learning. Für die Generierung des synthetischen Datensatzes wurde eigens ein Framework entwickelt, welches auf der Blender Engine basiert. Anschließend wurden die generierten Bilder und Metadaten in einem abgewandelten VGG16- und ResNet50-Netz trainiert, validiert und evaluiert. Eine gewonnene Erkenntnis ist, dass sich künstlich generierte Daten eignen um ein neuronales Netz zu trainieren. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass sich mit Hilfe von Deep Learning Lichtsetzungsparameter extrahieren lassen. Eine weiterführende Forschungsaufgabe könnte mit dem vorgeschlagenen Ansatzdie Lichtinszenierung von Augmented Reality Anwendungen verbessern.…