2022年长春图形学论坛暨伟德bevictor中文版第十五届博士生论坛-人工智能分论坛邀请了4位优秀学者介绍计算机图形学、视觉和可视化领域的前沿研究进展，报告内容涵盖三维智能处理与交互、类脑感知与交互以及图数据可视化等热点研究方向。
热烈欢迎各位老师和同学的积极参与！
刘玉身– 清华大学
报告人简介：
刘玉身，清华大学软件学经理聘副教授，博士生导师。2006年获得清华大学计算机科学与技术系的博士学位，导师孙家广院士；2006-2009年，美国普渡大学博士后；2009年至今，清华大学软件学院任教。主要研究方向是三维计算机视觉。主持国家自然科学基金项目5项、国家重点研发计划课题2项。近五年以通讯作者，发表CCF A类论文30多篇。担任多个CCF A类国际会议的高级程序委员会委员和国际重要期刊编委。成果获得中国计算机学会CAD&CG专委会2021年度“优秀图形开源数据集”奖、工程信息化领域旗舰期刊AEI高被引研究奖、土木与建筑工程计算领域旗舰会议(ICCCBE2016)最佳员工报告奖、CAD/Graphics 2005最佳员工论文奖等。教学成果获得清华大学精品课程、清华大学年度教学优秀奖、清华大学优秀班主任一等奖等，指导研究生多次荣获北京市优秀毕业生、清华大学优秀毕业生、校级优秀学位论文等。
报告题目： 三维智能处理与重建
报告摘要：
三维智能处理与重建是计算机图形学、三维计算机视觉、数字孪生领域中的研究热点，本报告主要介绍近年来三维智能识别、处理与重建的国际前沿技术，包括：（1）三维智能识别技术，及其在对象识别、大规模模型检索中的应用；（2）三维智能处理技术，及其在三维场景语义分割与补全中的应用，为后续场景重建与理解提供支撑；（3）三维智能重建技术，及其在数字孪生领域中的应用。
杨鑫 – 大连理工大学
报告人简介：
杨鑫，大连理工大学团队建设（双一流）办公室副主任，计算机学院教授、博士生导师。研究领域包括场景感知与认知、类脑交互，主持了科技部“科技创新 2030”脑科学重大研究计划项目（青年科学家）、军口863、军科委 173 重点项目、国家自然科学基金重大支持计划培育项目、面上项目、华为创新研究计划（连续支持）、新松机器人重点基金等，研究成果发表在TPAMI、NeurIPS、CVPR、 ICCV、AAAI、IJCV、IEEE TIP、IROS 等领域高水平会议和期刊上，获2018年教育部技术发明奖二等奖、2021年辽宁省技术发明一等奖、辽宁省自然科学技术成果奖各1项，获2022年 CCF 图形开源奖、ACM SIGGRAPH VRCAI 2015 最佳论文奖，获 2020 年和 2022 年辽宁省本科教学成果一等奖，2021年辽宁省研究生教学成果特等奖。担任中国图学学会可视化与认知计算专委会主任、中国仿真学会数字娱乐专委会副主任、中国图学学会奖励工作委员会秘书长、中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会副秘书长等学术兼职。
报告题目： 类脑感知与交互
报告摘要：
智能系统是基于智能体和其所处环境共同作用下的决策系统，包含了计算机图形学、视觉、机器人领域等多种技术和任务，本报告将从面向智能系统的场景目标数字化表达、场景目标语义理解、机器人场景交互等方面来阐述如何赋予智能体与场景之间通过高效的交互来进行自主学习与提升的能力，最终实现基于类脑计算的场景交互感知与理解。
汪云海 – 山东大学
报告人简介：
汪云海，山东大学计算机科学与技术学院教授，教育部青年长江学者，山东省杰青。主要从事数据可视化、图形学与人机交互领域的研究，在ACM TOG、IEEE TVCG、ACM SIGGAPH (Asia)、ACM CHI、IEEE VIS等权威期刊和会议发表论 60余篇，获得ACM CHI 2021 最佳论文提名奖、IEEE VIS 2021最佳论文提名奖等奖项。曾获山东省自然科学一等奖、山东省教学成果奖一等奖等，担任Computer Graphics Forum、 Frontiers in Computer Science、CCCF专题等期刊编委。
报告题目： 中英文皆可Taurus: 图可视化统一布局计算框架
报告摘要：
图布局是图数据可视化分析中必不可少的一步，主要探索如何将关系数据通过节点连接图等形式高效准确地展示。近几十年里，学者们提出了大量的图布局方法（如弹簧-电荷模型、应力模型和最大熵模型等），但各种方法对应不同的物理模型，缺乏统一的计算框架，使得应用和定制它们非常困难。为解决该问题，我们提出了一个通用的布局计算框架Taurus，将大多数现有的布局方法表示为同一个数学表达，采用统一的增强随机梯度下降优化器进行求解，并提出了平衡应力模型(BSM)，进一步提升了图布局质量。在此基础上，我们进一步提出了基于t分布的力引导布局方法，修正了力引导布局方法在短程力的缺陷，使得生成高质量布局的同时比当前方法能快100倍。我们开源了该框架（https://taurusgl.github.io/)，可支持用户快速定制满足应用需求的图布局方法。
胡瑞珍 – 深圳大学
报告人简介：
胡瑞珍，深圳大学长聘副教授，博士生导师。研究方向为计算机图形学，长期从事智能几何建模与处理方面的研究，发表ACM SIGGRAPH/TOG和IEEE TVCG论文二十余篇；获广东省杰出青年项目、深圳市优青项目资助，入选中科协青年人才托举工程；曾荣获亚洲图形学协会青年学者奖、几何设计与计算青年学者奖、时谛智能CAD&CG青年学者奖；担任SCI期刊IEEE CG&A和The Visual Computer编委；担任国际会议CVM 2023和SMI 2020程序委员会共同主席，连续多年担任SIGGRAPH等大会程序委员会委员；担任中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会副秘书长、计算机图形学与混合现实在线平台(GAMES)线上活动运营负责人。
报告题目： 三维交互的几何表征计算与学习
报告摘要：
人类智能是在和环境交互中进化的，因此对三维交互进行有效表达、分析和处理是实现类人智能的关键。本报告将从三维场景生成任务出发，介绍从传统的基于几何计算的显式表征设计到基于深度学习的隐式表征学习方法的演变，并在基于几何的交互表征的基础上进行的系列交互分析和生成工作，引导了复杂交互的定位与生成，规划了动态交互的执行过程，实现了对三维交互的高层次理解和优化。
