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基于角度优化的重新网格化方法

发布日期:2018-09-27     作者:数学学院      编辑:丘天     点击:

讲座题目:基于角度优化的重新网格化方法

讲座人(SPEAKER):严冬明 中国科学院自动化研究所副研究员

时间(TIME):2018年9月28日(周五)16:00-16:50

地点(VENUE):吉林大学中心校区数学楼三楼会议室

主办单位:吉林大学数学学院

报告摘要(ABSTRACT):

三维曲面的重新网格化是计算机图形学领域的基础研究问题之一,有着许多重要的应用。现有的方法主要包括基于参数化的的方法,基于全局优化的方法,基于局部操作的方法,以及基于流场提取的方法。虽然这些方法都可以提高网格的质量,但是并不能显式的控制最差单元的质量。针对这一问题,我们首次提出直接针对角度进行优化的重新网格化方法,进一步提高了三角形网格的质量。

报告人简介(BIOGRAPHY):

严冬明,本科与硕士毕业于清华大学计算机系,博士毕业于香港大学计算机系。博士毕业后先后在法国INRIA及沙特KAUST从事博士后研究工作,于2013年加入自动化所担任副研究员至今。主要研究方向为包括数字几何处理、三维形状分析与建模、几何深度学习等。目前在这些领域的主要期刊及会议发表论文60余篇,主要包括ACM Trans. on Graphics (TOG), IEEE Trans. on Vis. and Graph. (TVCG), Computer Graphics Forum (CGF)等。

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