Prof. Dr. Michael J. Black

Forschungsschwerpunkte: Computervision, menschliche Bewegungen, virtuelle Personen, Computergrafik, maschinelles Lernen
Michael Black ist ein US-amerikanischer Informatiker, der sich mit der Einschätzung von Bewegungen aus Videos und insbesondere mit menschlichen 3D-Bewegungen befasst. Er kombiniert Computervision, Computergrafik und maschinelles Lernen, um Maschinen beizubringen, Menschen und ihr Verhalten zu sehen und zu verstehen. Seine Methoden sind in der Industrie weit verbreitet und erfahren zahlreiche Anwendungen in Sozialwissenschaften, Psychologie und Gesundheitswesen.
Menschen beeinflussen die Welt durch den Körper, durch Mimik und Gestik. Damit Computer vollwertige Partner der Menschen sein können, müssen sie in der Lage sein, deren Verhalten zu sehen und zu verstehen, Mimik, Bewegungen und Handlungen zu erkennen.
Computer „sehen“ zwar bereits, ihre Wahrnehmung ist aber nicht so gut oder so flexibel wie die menschliche Wahrnehmung. Was für einen Menschen einfach zu sehen und zu verstehen ist, stellt für eine Maschine immer noch eine Herausforderung dar. Wenn Computer den Menschen und sein Verhalten vollständig verstehen sollen, müssen sie zum Beispiel erkennen, wenn dieser etwas Schweres aufheben will und Hilfe braucht. Sie müssen auch verstehen, wann dieser abgelenkt ist oder wann Veränderungen im Verhalten auf medizinische Probleme oder einen kognitiven Verfall hindeuten können.
Um solche Herausforderungen zu meistern, trainiert das Team von Michael Black Computer mit Hilfe von maschinellem Lernen. Sie sollen menschliches Verhalten, Bewegungen und Mimik sehr detailliert und im Kontext der 3D-Welt wiedergeben. Er entwickelt robuste Algorithmen und 3D-Körpermodelle auf einem Niveau, das bisher nicht möglich war. Aus einzelnen Bildern oder Videos wird die dreidimensionale Form von Menschen, ihre Bewegungen und die sie umgebenden Objekte wiederhergestellt. Diese Technologien liefern zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere im Bereich der menschlichen Gesundheit. So verfolgt Michael Black beispielsweise die 3D-Bewegungen von Säuglingen, um automatisch eine Zerebralparese in einem frühen Stadium zu diagnostizieren, in dem ein Eingreifen noch helfen kann. Außerdem nutzt er statistische 3D-Körperformmodelle und virtuelle Realität, um die Ursachen von Essstörungen zu erforschen.