High precision 3D reconstruction: from multi-step optimization to end-to-end learning
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：张举勇（中国科学技术大学）
：2023-05-06 10:00
：海韵园数理大楼天元会议室686报告厅 & 腾讯会议ID：638-910-638（无密码）
报告人：张举勇（中国科学技术大学）
时 间：2023年5月6日上午10:00
地 点：海韵园数理大楼天元会议室686报告厅
腾讯会议ID：638-910-638（无密码）
内容摘要:
Efficient and high-precision 3D reconstruction of objects, scenes and people in the real physical world is a core research problem in computer graphics, 3D vision and other fields. Traditional 3D vision and 3D reconstruction usually include multiple steps such as depth acquisition, point cloud alignment, and mesh reconstruction. In this presentation, I will first introduce the research work of the group in depth estimation, rigid/non-rigid alignment, and mesh reconstruction, and then present our research work on direct reconstruction of dynamic deformable objects from captured monocular RGB or RGB-D video sequences based on neural implicit representation and inverse rendering.
个人简介：
张举勇，中国科学技术大学数学科学学院教授，获国家基金委优秀青年基金、中科院青促会优秀会员资助。2006年本科毕业于中科大计算机系，2011年博士毕业于新加坡南洋理工大学，2011年至2012年于瑞士联邦理工学院洛桑分校从事博士后研究。研究领域为计算机图形学与三维视觉，近期主要研究兴趣为基于神经隐式表示、逆向渲染与数值优化方法对真实物理世界进行高效高保真三维数字化，以及高真实感虚拟数字内容的创建，在ACM TOG、CVPR、TPAMI、TVCG 等高水平期刊发表数十篇论文。
联系人：曹娟
