韓曉光博士團隊論文被IEEE計算機視覺與模式識別會議錄取

2019-03-22 新聞

會議簡介

CVPR是由美國電氣及電子工程師學會（IEEE）組織的計算機視覺領域最權威的國際會議之一，每年一屆，與ICCV（計算機視覺國際會議）和ECCV（歐洲計算機視覺會議）并列為計算視覺領域最頂級的三大國際會議。國際計算機視覺領域普遍認為，CVPR/ICCV/ECCV三大會議代表了計算機視覺領域的旗艦和風向標，而其Oral? Paper（口頭論文）則基本代表當年度計算機視覺領域的最高水準。

2019年，CVPR共收到有效投稿論文5160篇，最終會議論文的錄用率為25.2%，而大會口頭報告（Oral）論文的錄用率僅為5.6%。

論文簡介

第一篇論文題為“A Skeleton-bridged Deep Learning Approach for Generating Meshes of Complex Topologies from Single RGB Images”，?為我校與華南理工大學和微軟亞洲研究院合作共同完成，第一作者為我校暑期訪問學生唐佳鵬，韓曉光博士為共同第一作者。

該工作提出了一種全新的基于骨架表達的三維幾何深度學習算法，非常有效地解決了計算機視覺中一個非常具有挑戰性的問題—從單視角圖像中重建完整的三維物體。尤其是對于具有復雜拓撲結構的物體，本文的算法較已有算法效果尤其顯著。本工作受到會議評審者的一致好評，三位評審者均給出了強烈接受（Strong Accept）的意見。

論文詳細內容請見https://arxiv.org/pdf/1903.04704.pdf

第二篇論文 “Deep Reinforcement Learning of Volume-guided Progressive View Inpainting for 3D Point Scene Completion from a Single Depth Image”?為我校與深圳市大數據研究院、大連理工大學、中國科學技術大學以及阿里巴巴集團共同完成。韓曉光博士為第一作者，我校其他主要參與作者包括訪問學生張肇軒、杜冬、理工學院大四本科學生楊明岱以及理工學院崔曙光教授。

該工作針對計算機視覺中另一挑戰性難題—基于單視角深度圖恢復完整三維場景，提出了一種基于三維與二維卷積神經網路協同學習的多視角補全技術，并首次將深度強化學習用于引入該問題的求解過程。本文的方法在公開數據集上獲得了世界領先水平。本工作受阿里巴巴創新研究計劃資助。

論文詳細內容請見https://arxiv.org/pdf/1903.04019.pdf

作者簡介

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韓曉光

韓曉光博士，現任香港中文大學（深圳）理工學院研究助理教授。他在2017年9月獲得香港大學計算機科學專業博士學位。在此之前，他于2009年本科畢業于南京航空航天大學數學系，于2011年在浙江大學應用數學專業獲得碩士學位，并于2011年至2013年間在香港城市大學擔任研究助理。韓博士于2017年9月加入香港中文大學（深圳）和深圳市大數據研究院，從事計算機科學領域的教學科研工作。他的主要研究方向包括計算機視覺，計算機圖形學，人機交互以及醫學圖像處理。