学术报告信息（一）
报告题目：云-端结合的增强现实技术与平台
报告时间：2020年9月27日（星期日）18:50-19:50
报告平台：腾讯会议（ID: 810 704 230）
https://live.bilibili.com/h5/5675898?share_source=qzone
报 告 人：鲍虎军 教授
工作单位：浙江大学
举办单位：数学学院
报告简介：
增强现实是一种将虚拟景物或信息与现实物理环境叠加融合起来，交互呈现在用户面前，从而营造出虚拟与现实共享同一空间的技术。精准的实时三维注册与感知理解是增强现实系统的关键，其难点包括：如何让移动设备在大尺度场景下实时稳定地跟踪注册？如何实现室内外复杂场景高效鲁棒的三维语义解析、运动目标检测与跟踪？如何评测增强现实系统的实时跟踪注册（SLAM）性能？本报告将与大家分享我们团队近年的研究进展以及所研制的端云协同的增强现实平台。
报告人简介：
鲍虎军，男，教授/博导，国家杰出青年基金获得者，长江学者特聘教授。曾任浙江大学信息学部主任，现任之江实验室副主任。主要从事计算机图形学和混合现实的研究。所领导的团队曾获国家创新研究群体科学基金的资助，并作为首席科学家，先后承担了国家973计划项目“虚拟现实的理论、算法及其实现”和“混合现实的理论和方法”的研究。在虚拟环境的几何表示和高效建模、虚拟环境的实时高保真绘制、虚实混合环境的实时三维注册和融合呈现等方面取得了重要突破，自主研发了混合现实基础支撑软件平台，实现了成功应用。部分成果分别荣获高等线上买球官网（科技）有限公司优秀成果奖一等奖和国家自然科学奖二等奖。合作出版专著两部、编著一部，其中《计算机真实感图形算法基础》获国家优秀科技图书二等奖。所指导的多位博士生的学位论文分别被评为全国百篇优秀博士论文和计算机学会优秀博士论文。因在科学研究和人才培养方面的工作，鲍虎军教授还荣获了2017年计算机学会王选奖。
学术报告信息（二）
报告题目：Deep learning based 3D human analysis with limited labels
报告时间：2020年9月27日（星期日）19:50-20:50
报告平台：腾讯会议（ID: 810 704 230）
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报 告 人：蔡剑飞 教授
工作单位：Monash University
举办单位：数学学院
报告简介：
With the increasing computation capability and the increasing amount of labelled data available, deep learning technology has caused paradigm shift to the entire research community as well as to the whole IT industry. Despite the huge success of deep learning technology in various computer vision tasks such as image classification, object detection and semantic segmentation, its performance is still limited in the scenarios with large domain differences, with only a few or zero annotations, with hardware constraints, with multi-modal data, with 3D data, and with high reliability requirements, etc. In this talk, I will focus on the challenge of how to deal with deep learning based 3D human analysis tasks with limited labels. Particularly, I will introduce a series of my group’s works including real-time 3D face reconstruction with synthesized labels, weakly supervised 3D hand pose estimation, etc.
报告人简介：
蔡剑飞，莫纳什大学信息与技术学院的教授，目前是莫纳什大学数据科学和人工智能系系主任。在此之前，他是南洋理工大学(NTU)教授、担任视觉与交互计算系系主任、计算机通信系系主任、数据科学与人工智能研究中心副主任。他的主要研究兴趣包括计算机视觉和多媒体。蔡剑飞教授在国际会议和期刊上发表技术论文200余篇。他曾获ACCV, ICCM, IEEE ICIP和MMSP论文奖，担任IEEE T-IP、T-MM、T-CSVT和Visual Computer的副主编，并担任ICCV、ECCV、ACM多媒体、ICME和ICIP的区域主席。2016-2018年，他担任IEEE CAS VSPC-TC主席。他曾担任IEEE ICME 2012年度程序委员会主席，2019-2020他担任了IEEE T-MM最佳论文奖委员会的联合主席。
学术报告信息（三）
报告题目：高质量曲面参数化
报告时间：2020年9月27日（星期日）20:50-21:50
报告平台：腾讯会议（ID: 810 704 230）
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报 告 人：刘利刚 教授
工作单位：中国科学技术大学
举办单位：数学学院
报告简介：
曲面参数化（曲面的二维展开）是计算机图形学及几何处理的基本问题，在纹理映射、网格化、形状变形等具有大量的应用。由于一般曲面为非可展曲面，使得曲面的参数化具有一定的几何扭曲。如何生成低扭曲、无翻转的高质量曲面参数化是一个挑战的问题。我将在报告中将介绍高质量参数化的一些最新进展，并介绍我们在这方面的系列的工作。
报告人简介：
刘利刚，教授，获中国科学院“百人计划”、国家优青等项目资助。于2001年在浙江大学获得应用数学博士学位，曾于微软亚洲研究院、浙江大学、美国哈佛大学工作或访问。从事计算机图形学与虚拟现实研究。曾获得陆增镛CAD&CG高科技奖一等奖、国家自然科学奖二等奖等奖项。曾任多个国际会议的大会共同主席或论文共同主席。现任多个国际学术期刊编委。
