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保持宏观与微观结构的跨源点云匹配

2017.11.23

投稿：杨秀丽部门：通信与信息工程学院浏览次数：

活动信息

时间： 2017年11月29日 13:30

地点：校本部东区翔英楼T808室

行健讲坛学术讲座

第 305 期

时间: 2017年11月29日（周三）下午1点30分

地点: 校本部东区翔英楼T808室

讲座: 保持宏观与微观结构的跨源点云匹配

A Systematic Approach for Cross-Source Point Cloud Registration by Preserving Macro and Micro Structures

演讲者: Associate Prof. Jian Zhang，悉尼科技大学（UTS）

讲座摘要：

本报告将介绍一个匹配跨源3D点云的方法。在自动驾驶、智能机器人领域，该研究有着非常重要的影响，它是3D点云所有后续应用的基石。跨源点云产生于不同类别的3D传感器，例如机器人和自动驾驶视觉系统中的彩色相机和雷达或Kinect等不同类别的传感器。在这个报告中，首先，我们将介绍3D传感点云是如何产生的。其次，我们介绍一个匹配方法，将跨源的3D点云数据精确的匹配，以更丰富的3D信息服务于相关应用。跨源点云匹配是一个非常难的问题，因为跨源点云中存在跨源问题，例如噪音，外点，密度差异，尺度差异和数据缺失。我们的贡献在于提出了一个宏观和微观相结合的结构，利用该结构信息，借助于图论的工具，我们将不同源的点云匹配到一起。同时，为了描述该结构，我们还提取了一个新的描述符，把结构信息投影到特征空间。在匹配之后，我们还利用了RANSAC和ICP对结果做进一步的精调。丰富的实验证明，我们的方法能在同源和异源点云中取得很好的匹配精度，并且取得优于最新算法的性能。

演讲者简介：

张健，副教授，博士生导师，现任教于悉尼科技大学（ UTS ）信息工程学院，同时担任新南威尔士大学计算机科学与工程学院兼职副教授。 1982 年于华东师范大学获得电子工程学士学位， 1994 年于弗林德斯大学获得计算机科学硕士学位， 1999 年于新南威尔士大学信息技术和电气工程学院获得博士学位。 1997 年，加入摩托罗拉悉尼研究中心（ Motorola labs ），担任视觉信息处理实验室高级研究员，之后升任为主任研究员和视觉通信研究组主任。在摩托罗拉的 6 年半时间里，参与了大量研究项目，包括图像处理，视频编码和通信，图像分割和多媒体内容适配。 2004 年，加入澳大利亚国家信息通讯技术中心（ NICTA ），担任多媒体和视频通讯研究室负责人，主持了计算机视觉，多媒体内容分析和管理，多媒体内容检索和查询等方向的多个研究项目。 2011 年，加入悉尼科技大学信息工程学院高级分析研究所（ AAI ），担任多媒体分析研究室负责人，研究方向包括图像处理，计算机视觉，模式识别，多媒体和社会媒体内容管理，视频内容理解，视频编码和通信。和多个知名机构开展合作研究项目，包括微软研究院， IBM 研究院，诺基亚研发中心，华为美国分公司。张健教授是目前是 IEEE Transactions on Multimedia 的副主编，曾经是（ 2009-2015 ） IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (T-CSVT) 的副主编。他是 International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2012) 的大会主席。 2014 IEEE Visual Communications and Image Processing (IEEE VCIP 2014) 的技术委员会的主席。

欢迎广大教师和学生参加！

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