动态三维重建与动画一直是计算机图形学和多媒体信息处理领域的研究热点问题，视角可变与运动可变的全方位认识带给人们视觉上的立体感、沉浸感和新鲜感，在军事、医疗、体育、娱乐等领域有着广泛的应用前景。本报告主要介绍本人三个方面的研究工作：1）基于多视角视频的动态场景三维重建：搭建多视角多光照硬件采集系统，提出两套无标记动态场景三维重建方法，保证重建模型的精确性、完整性和动态性。首次利用低帧率摄像机系统实现对动态三维场景的高时间分辨率全视角三维重建；2）基于单个RGB-D相机的动态场景三维重建：提出一种基于稀疏表示的非刚性配准方法来融合和优化不同步多视角点云，且允许不同视角的动作差别大；3）数据驱动的真实感动画：提出一种采用一台RGB-D相机作为采集设备的真实感动画生成方法，打破了传统动画生成方法束缚，为真正的真实感动画开辟了一条新路。该工作的数据采集是在工会的支持下完成的，工会在卫津路校区的教职工文化活动中心为系统搭建与数据采集提供了场地。特此致谢！
Dynamic 3D reconstruction and animation is a longstanding hot topic in the field of computer graphics and multimedia information processing. The omni-directional cognition of variable angle and motion can bring people visual stereoscopic feeling, immersion and freshness, thus dynamic 3D reconstruction have wide application prospect in military, medical, sports, entertainment and other fields. This report mainly introduces my research work in three aspects:
1) Dynamic 3D scene reconstruction based on multi-view video: we built a multi-view and multi-illumination acquisition system and put forward two non-marking dynamic scene 3D reconstruction methods that guarantee accuracy, Integrity and dynamics. For the first time, the low frame rate camera system is used to achieve dynamic 3D reconstruction with high time resolution and full angle.
2) 3D reconstruction based on single RGB-D camera: a non-rigid registration method based on sparse representation is proposed to fuse and optimize the asynchronous multi-view point cloud. Meanwhile, the method is robust to the scenario in which there exists large difference between the actions of different perspectives.
3) Data-driven realism animation: we proposed a novel realistic animation generation method with single RGB-D camera as collection device, which breaks the shackles of traditional animation generation methods and opens up a new road.
The data collection of the work was carried out with the support of the trade union, and the trade union provided a venue for system construction and data collection at the cultural faculty activity center of Weijin Road Campus. Thank you!
主讲人简介：
李坤，女，计算机科学与技术学院副教授，主要研究方向为计算机视觉、计算机图形学、图像/视频处理、深度学习应用等。2006年6月毕业于北京邮电大学，获工学学士学位；2011年6月毕业于清华大学，获工学博士学位。2012年7月至2012年9月为瑞士联邦洛桑理工学院EPFL访问学者（受“中国瑞士科技合作计划”项目资助）。2014年10月至2015年10月为瑞士联邦理工学院EPFL博士后。近年来主持并参与了多项科研项目，包括国家自然科学基金青年项目、面上项目、国家重大研究计划重点支持项目、天津市青年科学基金项目、军工项目等。积极推进国际交流与合作，与瑞士联邦理工学院（EPFL）、英国卡迪夫大学等多所名校老师有密切的交流与合作。相关研究成果发表在IEEE Trans. IP、IEEE Trans. SMCB、IEEE Trans. CSVT和IEEE JSTSP等知名国际期刊中。以第一作者或通讯作者发表论文29篇，其中IEEE Transaction长文8篇，SCI二区论文 9 篇，SCI三区论文 3 篇，CCF推荐会议论文11篇；获软件著作权1项，申请国家发明专利20项，获专利授权14项；入选首批“北洋学者·青年骨干教师计划” 及北洋青年学者计划；入选天津市“131”创新型人才培养工程。
相关学科：计算机视觉、计算机图形学、多媒体处理等（Computer vision, computer graphics, multimedia processing, et al.）
