主办单位：网络空间安全学院
报告时间：2024年5月28日下午2:00-4:00
报告地点：腾讯会议号：166-942-633
报告人：王龙光
报告内容：
随着激光雷达和深度相机等传感器的快速发展，三维数据的获取越来越便捷，其在自动驾驶、机器人等领域得到了广泛的应用，用于对三维场景的感知理解与建模传输。然而，当场景规模不断扩大时，对三维场景的理解、建模与压缩面临着标注成本高、处理速度慢、建模粒度粗、存储开销大等挑战。针对上述挑战，本报告主要围绕三维场景的理解、建模与压缩，分享一些解决策略及路径。
报告人简介：
王龙光，博士，主要研究方向为低层计算机视觉与三维视觉，在IEEE TPAMI、IEEE TIP、CVPR、ICCV、ECCV上发表论文30余篇，其中一作CCF A类论文11篇，ESI热点论文2篇、ESI高被引论文1篇，Google学术总引用3100余次。主持国家自然科学基金项目，入选2023年全球前2%科学家榜单。曾担任PRCV 2023底层视觉领域主席、IET Computer Vision等期刊的客座编辑；曾组织CVPR 2022/2023双目图像/光场图像超分辨挑战赛、VALSE 2023“三维视觉前沿技术”研讨会。担任IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP等期刊以及CVPR、ICCV、ECCV等会议的审稿人。（文/刘西阁 审/杨诚 宋卫 黄丽娟）
