三维场景的高质量网格生成与模型理解

发布者:计算机信息发布时间:2019-10-24浏览次数:21

报告题目:三维场景的高质量网格生成与模型理解

报告人:建伟 副研究员

单位:中科院自动化所

报告时间:20191027日(周日),上午10:00

报告地点:翡翠湖校区科教楼计算机学院会议室(A1104


报告摘要

   三维信息获取与三维建模技术是计算机图形学和计算机视觉的重要研究问题,是虚拟仿真、增强现实、智能制造、机器人导航等应用的重要基础,三维建模与处理技术也因而成为越来越迫切的重大需求。本报告将介绍我们近期在三维场景建模和智能感知方面的研究进展:首先,我们在生成高质量的三维网格模型方面,提出了基于最优蓝噪声顶点分布的模型优化方法,并将其应用到工业CAD模型的三角形网格划分,能够同时满足划分效率、鲁棒性和高质量的要求;针对建筑、CAD等人造模型,我们提出基于二次曲面拟合的特征线滤波方法,可以获得完整模型的特征线网络表示,并将其用于模型分割和重构;最后,在三维场景理解方面,我们提出基于内蕴几何表示和深度学习的模型特征计算方法,并将其应用到三维形状匹配领域。


报告人简介

   郭建伟,中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员。2011年本科毕业于山东大学软件学院,2016年博士毕业于中科院自动化模式识别国家重点实验室。其主要研究领域是计算机图形学、数字几何处理、三维视觉,目前已在本领域国际重要期刊和会议发表文章近30篇,研究成果获授权专利8项。现任中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会委员、中国图象图形学学会三维视觉专委会委员、CAD&CG 2019 程序委员。主持国家自然科学基金青年项目1项、北京市自然科学基金青年项目1项。曾获中国仿真学会优秀博士学位论文、形状建模国际会议(SMI 2014)最佳论文荣誉提名奖、中国计算机图形学大会(Chinagraph 2018)最佳论文奖等。