基于深度学习的图像三维结构信息提取

发布时间:2019-09-18 

题目:基于深度学习的图像三维结构信息提取

时间:918 9:30-11:00

地点:科学楼423

联系人:陈涛

摘要:图像的结构信息包括图像的线框结构、平面结构对于图像的三维场景重建有着重要的作用。相比于关键点,结构信息提供更为高阶语义新的表达,因此可以取得更为鲁棒的结果。在这个报告中,我们将介绍我们在线框提取、平面检测以及基于平面重建方面的最新研究进展进展。

个人简介:高盛华,上海科技大学研究员(终身教授序列)、博导2008年本科毕业于中国科学技术大学。2012博士毕业于新加坡南洋理工大学。随后在伊利诺伊大学新加坡高等研究院做研究科学家。2014年加入上海科技大学信息学院。20151-6月加州大学伯克利分校访问教授。迄今为止,在计算机视觉领域顶级会议和期刊发表50余篇。担任ACCV2014特征和相似度学习研讨会主席,ACCV2016 监控系统中行人识别的方法和理论研讨会主席,CVPR2017行人场景理解研讨会主席,CVPR2019百万像素图像视频理解研讨会主席,ICCV2019领域主席,计算机视觉领域期刊IEEE TCSVTNeurocomputing的副主编等。他的工作入围 IJCAI2017的最佳学生论文提名。高盛华入选2015ACM上海青年科学家奖,2010年微软学者奖。