【ACM Multimedia 2019 Tutorial】学习3D(点云)数据（Learning from 3D (Point Cloud) Data）,国立台湾大学计算机科学与资讯工程学系的教授徐宏民

教程题目：Learning from 3D (Point Cloud) Data

教程简介：

在(3D)点云上学习对于自动驾驶、机器人感知、VR/AR、游戏和安全等广泛的新兴应用至关重要。由于激光雷达、3D相机和RGB-D等3D传感器的普及，这种需求最近有所增加。点云由成千上万个点组成，是对传统2D相机的补充。点云数据上的三维学习算法是一种全新的、令人兴奋的方法，可以解决三维分类、检测、语义分割和人脸识别等众多核心问题。本教程涵盖点云数据的需求、捕获数据的背景、3D表示、新兴应用程序、核心问题、最新的学习算法(例如，基于体素、基于点的算法等)和未来的研究机会。还将展示最近工作在几个三维基准，如ScanNet, KITTI等。

组织者：

徐宏民教授是一位活跃的研究人员，致力于大型图像/视频检索/挖掘、视觉识别和机器智能。他是国立台湾大学计算机科学与资讯工程学系的教授。他和他的团队获得了多媒体和计算机视觉研究领域的技术奖项，包括IBM research的Pat Goldberg Memorial最佳论文奖(2018)，2017年ACM多媒体大会最佳新创意论文奖，IARPA变脸大赛第一名(CVPR 2018)， 2011年ACM多媒体大挑战一等奖，2013/2014年度ACM多媒体大挑战多模态奖等。徐教授热衷于通过学术-产业合作和共同创办创业公司来实现对商业成果的先进研究。2014年，他是微软雷德蒙德研究院的访问科学家，2016-2017年，他在IBM TJ Watson研究中心休了一年的年假。他曾担任《IEEE视频技术电路与系统学报》(TCSVT)和《IEEE多媒体学报》(IEEE Multimedia Transactions on Video Technology)的副主编，并担任《IEEE多媒体杂志》(2010 - 2017)的编委。