中国科大学位与研究生教育
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主讲教师:刘玉身 人气:171 更新时间: 2018年12月03日
摘要:随着3D建模技术的进步和互联网的普及,三维模型的数据规模正在迅速增加,如何能对三维模型进行高效准确的检索已成为3D领域的热点问题。检索的基础是要能对三维模型进行有效的表征,传统的机器学习方法使用人工定义的形状描述子来表征三维模型,但这些特征对于种类繁多、形状各异的大规模三维模型库并不鲁棒,无法提取出模型的共性和本质特征。基于这些问题,本报告将首先介绍基于深度学习的三维模型特征表示,其中根据三维模型的表示形式不同(体素、点云、视图等)采用的方法也不尽相同;然后介绍如何基于这些表示来实现模型-模型的检索;考虑到具体场景下检索方式多样性的需求,最后将介绍混合数据源的跨模态检索,即给定一个三维模型的文本描述检索对应的三维模型。报告人简介:刘玉身,博士,清华大学软件学院副教授,博士生导师。主要研究方向包括:三维模型深度学习、跨模态检索、数字几何处理、模式识别、机器学习、建筑信息模型(BIM)、语义检索。作为负责人主持3项国家自然科学基金,主持1项(在研)国家重点研发计划课题“城镇空间信息协同管理及综合服务平台”(2018YFB0505403),参与了“十二五”国家科技支撑计划等多项国家课题。参与国家标准《面向工程领域的共享信息模型》(3项)、北京市标准(1项)、中国铁路BIM联盟等多项工程领域信息模型的标准制定。作为第一作者或通讯作者,发表SCI论文20余篇,其中JCRQ1分区10余篇,CCFA类论文7篇。受邀担任多个国际期刊专刊的编委和GuestEditor,2016年获得SCI期刊《AdvancedEngineeringInformatics》(CCFB类)高被引研究奖(HighlyCitedResearchAward)、第16届土木与建筑工程计算国际会议(ICCCBE2016)最佳学生报告奖(BestStudentPresentationAward)等奖励,CAD/Graphics2005最佳学生论文奖、2006年清华大学校级优秀博士学位论文等。个人主页:http://cgcad.thss.tsinghua.edu.cn/liuyushen/
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