報(bào)告題目：三維場(chǎng)景的高質(zhì)量網(wǎng)格生成與模型理解
報(bào)告人：郭建偉副研究員
單位：中科院自動(dòng)化所
報(bào)告時(shí)間：2019年10月27日（周日），上午10:00
報(bào)告地點(diǎn)：翡翠湖校區(qū)科教樓計(jì)算機(jī)學(xué)院會(huì)議室（A1104）
報(bào)告摘要：
三維信息獲取與三維建模技術(shù)是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要研究問(wèn)題，是虛擬仿真、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、智能制造、機(jī)器人導(dǎo)航等應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，三維建模與處理技術(shù)也因而成為越來(lái)越迫切的重大需求。本報(bào)告將介紹我們近期在三維場(chǎng)景建模和智能感知方面的研究進(jìn)展：首先，我們?cè)谏筛哔|(zhì)量的三維網(wǎng)格模型方面，提出了基于最優(yōu)藍(lán)噪聲頂點(diǎn)分布的模型優(yōu)化方法，并將其應(yīng)用到工業(yè)CAD模型的三角形網(wǎng)格劃分，能夠同時(shí)滿(mǎn)足劃分效率、魯棒性和高質(zhì)量的要求；針對(duì)建筑、CAD等人造模型，我們提出基于二次曲面擬合的特征線(xiàn)濾波方法，可以獲得完整模型的特征線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)表示，并將其用于模型分割和重構(gòu)；最后，在三維場(chǎng)景理解方面，我們提出基于內(nèi)蘊(yùn)幾何表示和深度學(xué)習(xí)的模型特征計(jì)算方法，并將其應(yīng)用到三維形狀匹配領(lǐng)域。
報(bào)告人簡(jiǎn)介：
郭建偉，中科院自動(dòng)化所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員。2011年本科畢業(yè)于山東大學(xué)軟件學(xué)院，2016年博士畢業(yè)于中科院自動(dòng)化模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。其主要研究領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、數(shù)字幾何處理、三維視覺(jué)，目前已在本領(lǐng)域國(guó)際重要期刊和會(huì)議發(fā)表文章近30篇，研究成果獲授權(quán)專(zhuān)利8項(xiàng)?，F(xiàn)任中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)專(zhuān)委會(huì)委員、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)三維視覺(jué)專(zhuān)委會(huì)委員、CAD&CG 2019程序委員。主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目1項(xiàng)、北京市自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目1項(xiàng)。曾獲中國(guó)仿真學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文、形狀建模國(guó)際會(huì)議（SMI 2014）最佳論文榮譽(yù)提名獎(jiǎng)、中國(guó)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)大會(huì)（Chinagraph 2018）最佳論文獎(jiǎng)等。
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