报告时间：2024年11月4日（星期一）10:00

报告地点：翡翠科教楼B座1710

报告人：袁晓辉 教授

工作单位：北德克萨斯大学

举办单位：数学学院

报告简介：

城市智能并不局限于现代化城市的应用。与智慧城市不同，城市智能着重于发展人工智能方法，并影响多个领域，例如健康、交通等。在对个人健康评价和身体训练方面，我们常需要对人的行为动作进行分析。为获得人体在三维空间中的动作状态，往往需要对数据配准。对点云的非刚性配准在处理不均匀变形时面临巨大挑战。我们介绍了一种对齐不均匀变形的点云配准方法。本方法结合局部邻域结构和关键点的约束条件，有效地规范了大幅变形情况下的优化。利用邻域编码来约束不一致和不连贯的变形，从而确保了点集中固有的局部结构。在与现有方法的综合比较中， 我们方法的误差至少减少了 42.2%。尤其是在大变形的情况下的点云配准，利用关键点的对应，我们的方法提高了 30% 以上。我们同时分析了方法对不正确的关键点对应的敏感性，对应错误会降低配准精度。然而，配准效果比现有方法依然有很大提高。

报告人简介：

袁晓辉，受聘为北德克萨斯大学终身教授，计算机视觉和智能系统实验室主任，IEEE Senior Member。1996年由合肥工业大学获得电子工程学士学位，2004年由Tulane大学获得博士学位。主要研究方向包括计算机视觉，机器学习，和人工智能。他已主持了20余项由美国航空航天局、美国科学基金、美国地调局、美国空军实验室等支持的科研项目。他的研究结果发表在200多篇国际会议和杂志中。其中SCI检索100多篇，EI检索70多篇。Google Scholar中h-index：41，i10-index：92。袁晓辉教授于2008年获得Ralph E. Powe 教授奖，并于2011， 2012， 2013年获得美国空军访问教授奖，2007、2008、 2012获得北德州大学两个科研奖和一个教学奖，并于2010年收录入Who’s Who in America。他在多个国际杂志中担任副主编、编委会成员和客座编委，并在多个国际会议中担任组织成员和会场主席。他是NASA、NSF、NIH等科研项目的评委。现指导5位博士，已毕业8位博士，5位硕士（论文），40多位课程硕士，及24位来自中国、埃及、印度等国的访问学者。