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【17-01期VALSEWebinar活动】

(2016-12-31 18:59:53)
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【17-01期VALSEWebinar活动】
报告嘉宾1:刘烨斌(清华大学)
报告时间:2017年01月04日(星期三)晚上20:00(北京时间)
报告题目:动态场景三维重建技术:便捷性与实时性
主持人:邓伟洪(北京邮电大学) 

报告摘要:
真实世界视觉信息的采集、数字化记录与重建是当前视觉媒体技术发展的核心关键,其是克服当前虚拟/增强现实技术在内容生成方面所面临挑战的有效技术和手段。然而,目前针对动态场景的三维重建方面仍面临许多技术难题,主要的挑战在于精准性、便捷性和实时性三方面的需求。本报告围绕便捷性和实时性两大目标,回顾动态场景三维重建技术的技术发展,介绍报告人最新的关于便捷采集及实时生成的成果。报告最后围绕视觉信息采集的计算摄像技术,简要介绍报告人在视角维度的光场摄像、光谱维度的高光谱视频成像、空间维度的十亿像素视频生成、时间维度的TOF瞬态成像方面的工作。

参考文献:
[1] Kaiwen Guo, Feng Xu, Yangang Wang, Yebin Liu, Qionghai Dai, Robust Non-rigid Motion Tracking and Surface Reconstruction Using L0 Regularization, IEEE ICCV 2015
[2] Yebin Liu, Juergen Gall, Carsten Stoll, Qionghai Dai, Hans-Peter Seidel, Christian Theobalt, Markerless Motion Capture of Multiple Characters Using Multi-view Image Segmentation, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,35(11), pp 2720-2735, 2013.
[3] Xing Lin, Yebin Liu, Jiamin Wu, Qionghai Dai, Spatial-spectral Encoded Compressive Hyperspectral Imaging, SIGGRAPH Asia, 33(6),233 (2014).
[4] Zhoutong Zhang , Yebin Liu, Qionghai Dai, Light Field from Micro-baseline Image Pair, IEEE CVPR 2015.
[5] Yuwang Wang, Yebin Liu, Wolfgang Heidrich, Qionghai Dai, The Light Field Attachment: Turning a DSLR into a Light Field Camera Using a Low Budget Camera Ring. IEEE Trans. Visualization and Computer Graphics.
[6] Jingyu Lin, Yebin Liu, Jinli Suo, Qionghai Dai, Frequency-Domain Transient Imaging. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence

报告人简介:
刘烨斌,清华大学自动化系副教授,博士生导师。分别于2002年和2009年在北京邮电大学、清华大学自动化系获得工学学士和工学博士学位。2009年在清华大学自动化系从事博士后研究。2011年起在清华大学自动化系任教至今。研究方向为视觉信息获取与重建,包括三维重建、运动捕捉、计算摄像等。已发表IEEE TPAMI、SIGGRAPH、CVPR、ICCV、ECCV等领域重要期刊及会议论文30篇。获2012年度国家技术发明一等奖(排名第三)、2008年度国家技术发明二等奖(排名第三),2013年度清华大学学术新人奖,2015年国家自然科学基金优秀青年基金。

【17-01期VALSEWebinar活动】
报告嘉宾2:申抒含(中国科学院自动化研究所)
报告时间:2017年01月04日(星期三)晚上21:00(北京时间)
报告题目:基于图像的大规模场景三维建模
主持人:李策(兰州理工)

报告摘要:
自上世纪70年代计算机视觉成为一门独立的学科以来,在40多年的研究中,图像的三维表达,即从二维图像恢复场景三维结构始终是计算机视觉研究中的一个经典和基础问题。近年来,随着图像采集设备的不断进步,使用数码相机、街景车、无人机等设备可以方便的获取海量高分辨率图像数据,如何通过这些图像数据构建我们身边的三维世界日益成为许多领域的迫切需求。因此,在理论和应用层面,基于图像的三维重建这一经典问题都日益成为计算机视觉研究者的关注热点。本报告将介绍我们在基于图像的大规模场景三维建模方面的系统性研究工作,包括在大场景相机标定、稠密点云计算、天地点云融合、网格与LOD建模等领域的最新研究进展,以及在测绘、考古、地图等多个应用领域的示范应用。

参考文献:
[1] Miao Yu, Shuhan Shen, Zhanyi Hu. Dynamic Parallel and Distributed Graph Cuts. IEEE Transactions on Image Processing, 25(12): 5511-5525, 2016.
[2] Hainan Cui, Shuhan Shen, Wei Gao, Zhanyi Hu. Efficient Large-Scale Structure from Motion by Fusing Auxiliary Imaging Information. IEEE Transactions on Image Processing, 22(11): 3561-3573, 2015.
[3] Shuhan Shen, Zhanyi Hu. How to Select Good Neighboring Images in Depth-Map Merging Based 3D Modeling. IEEE Transactions on Image Processing, 23(1): 308-318, 2014.
[4] Shuhan Shen. Accurate Multiple View 3D Reconstruction Using Patch Based Stereo for Large-Scale Scenes. IEEE Transactions on Image Processing, 22(5): 1901-1914, 2013.
[5] Chenhao Wang, Shuhan Shen, Yuncai Liu. A Fast Approach to Deformable Surface 3D Tracking, Pattern Recognition, 44(12): 2915-2925, 2011.
[6] Shuhan Shen, Wenhuan Shi, Yuncai Liu. Monocular 3D Tracking of Inextensible Deformable Surfaces under L2-Norm. IEEE Transactions on Image Processing, 19(2): 512-521, 2010.
[7] Shuhan Shen, Wenjuan Ma, Wenhuan Shi, Yuncai Liu. Convex Optimization for Non-Rigid Stereo Reconstruction. IEEE Transactions on Image Processing, 19(3): 782-794, 2010.
[8] Shuhan Shen, Yuncai Liu, Wu-Sheng Lu. Monocular 3D Tracking of Deformable Surfaces Using Sequential Second Order Cone Programming. Pattern Recognition, 43(1): 244-254, 2010.

报告人简介:
申抒含,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员。2010年于上海交通大学自动化系获博士学位,分别于2006年和2003年在西南交通大学电气学院获硕士和学士学位。研究方向为三维计算机视觉理论与应用,作为课题负责人主持和参与国家自然科学基金、973、863、中科院先导专项、国家重点研发计划等课题十余项,发表论文二十余篇。领导课题组所开发的全自动大场景图像三维建模系统已在军事、救灾、考古、数字城市等多个领域得到了实际应用。2015年入选中国科学院青年创新促进会,2016年获ACM北京新星奖。


特别鸣谢本次Webinar主要组织者:
VOOC责任委员:张天柱(中科院自动化研究所),李策(兰州理工)
VODB协调理事:白翔(华中科大),董乐(成电)


活动参与方式:
1、VALSE Webinar活动全部网上依托VALSE QQ群的“群视频”功能在线进行,活动时讲者会上传PPT或共享屏幕,听众可以看到Slides,听到讲者的语音,并通过文字或语音与讲者交互;
2、为参加活动,需加入VALSE QQ群,目前A、B、C、D群已满,除讲者等嘉宾外,只能申请加入VALSE E群,群号:279398311 。申请加入时需验证姓名、单位和身份,缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M
3、为参加活动,请下载安装Windows QQ最新版,群视频不支持非Windows的系统,如Mac,Linux等,手机QQ可以听语音,但不能看视频slides;
4、在活动开始前10分钟左右,主持人会开启群视频,并发送邀请各群群友加入的链接,参加者直接点击进入即可;
5、活动过程中,请勿送花、棒棒糖等道具,也不要说无关话语,以免影响活动正常进行;
6、活动过程中,如出现听不到或看不到视频等问题,建议退出再重新进入,一般都能解决问题;
7、建议务必在速度较快的网络上参加活动,优先采用有线网络连接。

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