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      關于開展CCF-TCVRV走進高校系列報告會的通知CCF-TCVRV Lectures Series

      發布時間:2020-11-19 作者:  來源: 閱讀量:[]

      天津理工大學·天津(第1期)

      主題:虛擬現實前沿技術與應用

      時間:2020年11月19日星期四9:00-11:30

      地點:線上線下結合,線上參會方式為騰訊會議,會議號230 530 355

      程序

      09:15 簽到

      09:30 報告會開始

      特邀講者:劉   博士,北京理工大學教授

      演講題目:虛擬現實技術及其在文化娛樂產業中的應用

      特邀講者:周   博士,北京航天航空大學副教授

      演講題目:三維模型的細粒度理解

      特邀講者:范向民 博士,中科院軟件所副研究員

      演講題目:用戶情境隱式感知與智能干預關鍵技術

      執行主席:溫顯斌 博士,天津理工大學計算機科學與工程學院常務副院長

      講者/報告信息

      特邀講者:劉越

      北京理工大學光電學院教授、博士生導師,光電信息技術與顏色工程研究所所長,北京市混合現實與新型顯示工程技術研究中心副主任。2000年獲吉林大學通信與信息系統博士學位,先后在美國哈佛大學、加州大學伯克利分校、佐治亞理工學院、天普大學以及澳大利亞國立大學等有關實驗室訪問研究,主要研究領域包括虛擬現實與增強現實、自然人機交互以及計算機視覺等,兼任中國計算機學會虛擬現實專業委員會副主任;中國系統仿真學會3D教育與裝備專業委員會副主任;中國人工智能學會智能交互專業委員會副主任;中國圖象圖形學學會理事、副秘書長、成像探測與感知專業委員會副主任、三維成像與顯示專業委員會副主任;北京圖形圖像學會常務理事、秘書長等,目前主持國家重點研發計劃項目、國家自然科學基金重點國際(地區)合作項目等多項課題的研究工作,已發表論文100余篇,申請專利50余項,研究成果“交互式顯示關鍵技術及應用”曾榮獲2014年度教育部發明獎一等獎和2017年度國家發明獎二等獎各一項。
          報告摘要:

      虛擬現實可以為用戶提供高臨場感的沉浸體驗,可以為媒體內容提供全新的承載平臺,是文化和娛樂內容承載的重要形式,已成為一種全新的敘事手段,同時催生了一系列新型產品的出現,本報告將分析虛擬現實應用的主要技術瓶頸,介紹自由行走類虛擬現實、載具同步類虛擬現實及其在文化娛樂產業中的典型應用。

      特邀講者:周彬

      周彬,博士,北京航空航天大學計算機學院/虛擬現實技術與系統國家重點實驗室副教授,CCF虛擬現實與可視化技術專業委員會秘書長(2016年1月~2020年1月)、常務委員(2020年1月至今),CCF YOCSEF總部學術委員(2019年8月至今),主要研究方向為計算機圖形學、虛擬現實、機器人等。主持/參與國家自然科學基金、國家重點研發計劃課題等10余項。在TOG、TVCG、CGF、CVPR、ICCV、IJCAI、NeurIPS、MM、ICRA、ECCV等頂級和著名國際期刊與會議上發表學術論文50余篇,獲美國/中國發明專利授權或受理27項,培養研究生20人,獲教育部技術發明獎一等獎1項。

      報告摘要:

      隨著三維建模軟件與采集設備的快速發展與廣泛應用,三維內容的數據規模日益增加。自動精準地理解三維內容是計算機圖形學、虛擬現實、增強現實、人機交互等領域的研究熱點,在智能制造、數字娛樂、機器人與自動駕駛等具有的應用價值和前景。本報告圍繞三維CAD模型與點云,介紹了我們在層次化聚合及語義標記、運動部件及屬性的解析、零件級分割、參數化曲線提取等方面的初步探索。

       

      特邀講者:范向民

      范向民,男,博士,現擔任中科院軟件所人機交互技術與智能信息處理實驗室副研究員,中科院“百人計劃”專家,北京市“科技新星”,國際計算機學會人機交互專委會(ACM SIGCHI)中國分會主席,ACM杰出講者。主要研究方向是人機交互,曾在ACM CHI, UIST等人機交互頂級會議上發表數十篇高水平論文,并擔任多個國際期刊和重要學術會議的程序委員會委員和審稿人,2019-2020年度連續獲得人機交互旗艦會議ACM CHI的最佳論文提名獎。主持或參與了國家自然科學基金、國家重點研發計劃、中科院C類先導專項等多類重大科研項目,多項成果在教育、醫療等關鍵領域成功應用。

      報告摘要:

      人機交互的本質是人與計算機的雙向交流。然而,在圖形用戶界面等傳統交互環境中,用戶和計算機的交流很難做到信息對等。日益提升的處理能力使計算機可以向用戶快速地輸出大量結果和狀態信息,而計算機僅能夠通過用戶主動離散的交互行為推斷其交互意圖,并不能獲取、分析和利用用戶自然流露的狀態信息。這些信息的缺失使得系統很難做到動態適應用戶,真正實現以人為中心的計算。在這個報告中,我將介紹課題組近期幾項研究工作,涵蓋用戶活動感知、身體機能感知、情緒感知和意圖感知等方面,旨在通過隱式的情境感知和智能的界面干預拓寬人機交互帶寬,提高人機系統的工作效率。

       

       

       

      計算機科學與工程學院

      2020年11月19日

       

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