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三维数据的稀疏学习和深度学习
2018-11-02 | 【 【打印】【关闭】

  报告专家:刘利刚教授,中国科学技术大学

  报告时间:2018年11月5日星期一,10:00~11:00

  报告地点:850会议室

  近年来三维图形数据的获取和处理在输出设备、传感器、计算模型与应用领域有了很大发展。人工智能领域在计算机视觉和机器学习方向出现了新的突破,为视觉信息的处理和计算提供了新的范式和计算模型,是基于图像或视频的三维图形计算迅速发展的重要推动力。三维几何模型作为客观世界物体的三维表达,成为机器人智能感知的重要信息。然而,现有的模拟人类认知处理的计算模型需要规则输入域,无法直接应用于不规则采样及表达的三维数据。本报告将探讨将基于数据学习的智能算法推广到三维数据的方法和相关工作。

  刘利刚,中国科学技术大学教授,中国科学院“百人计划”。于2001年在浙江大学获得应用数学博士学位;2001年至2004年期间在微软亚洲研究院工作;2004年至2011年期间在浙江大学数学系工作。2009年至2011年期间,在美国哈佛大学进行学术访问研究。研究兴趣包括计算机图形学,3D几何建模与处理等。已在计算机图形学顶级(TOP)期刊ACM Transactions on Graphics上发表论文二十余篇。2012年获得国家自然科学“优秀青年基金”项目。曾获得陆增镛CAD&CG高科技奖一等奖(2010)、国家自然科学奖二等奖(2013)。国际会议GMP 2017大会共同主席,SPM 2014, SGP 2015, CVM 2016, CAD/Graphics 2017, GMP 2018的论文共同主席。学术期刊IEEE TVCG, IEEE CG&A, CGF, CAGD, C&G, The Visual Computer及《软件学报》编委。研究主页为:http://staff.ustc.edu.cn/~lgliu

 
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