2019年10月13日下午1:30信息楼119
个人简介：现任浙江大学CAD&CG国家重点实验室百人计划研究员。曾任日本立命馆大学博士后，微软亚洲研究院网络图形组研究员, 杭州师范大学浙江省钱江学者特聘教授。主要研究方向为三维感知、深度学习、物理仿真及3D打印。在国内外高水平学术会议和期刊发表论文80余篇，其中ACM Transactions on Graphics, IEEE TVCG, 及IEEE CVPR等CCF-A类论文20余篇。获中国和美国授权专利15项。所开发的三维注册和重建技术在高精度扫描仪及人体三维重建系统中得到应用。2014年起受国家自然科学基金优秀青年基金资助，主持国家自然科学基金重点项目一项，获浙江省自然科学二等奖一项。
报告简介：智能计算机图形属人工智能与计算机图形学的交叉融合研究，强调从大量图形图像数据中提取特征和模式，在特征空间表达问题的语义约束并简化求解算法，有效提高了数据处理的效率和质量。由于深度学习技术为面向应用的特征学习提供了强有力的计算框架，迅速的在计算机图形学领域得到了广泛应用。本报告主要内容为如何应用深度学习进行图形图像理解编辑与仿真。通过计算机图形学的应用研究，报告如何针对图像和网格这两类数据的处理设计网络结构以高效计算其特征，控制网络中的梯度流动得到高质量处理结果。