导师简介

李桂清, 教授、博士生导师。在TOG、CAGD、CGF、TIP、TVCG、SIGGRAPH、CVPR、ECCV等图形图像国际重要期刊和会议发表论文70余篇。主持国家自然科学基金6项、广东省自然科学基金6项。

研究兴趣

3D/4D内容重建与生成、数字几何处理、图像与视频编辑等。

项目简介

本课题组在计算机方向拟招收博士后1名，主要拟开展如下创新性研究：

1.单目视频中多人联合跟踪与重建。

从几何重建角度，除了恢复多人三维动态序列及其运动轨迹的同时，还需要感知个体的 表情、手势甚至发型样式，重建其着装的几何形状与纹理信息等。从多目标跟踪的角度，综合借助已有二维多目标跟踪框架与人体三维动态几何与纹理重建技术, 设计同时提高重建质量 和跟踪效率的方法, 既有理论价值也有很强的实用背景。基于此，本项目着重研究如下内容： (1) 基于视频修复和高斯溅射的静态背景几何重建；(2) 先跟踪后重建：利用传统跟踪方法进行多目跟踪，在此基础上利用4D高斯溅射的几何建模能力重建服装与人体的姿态参数、轨迹坐标以及纹理图等； (3) 联合检测、跟踪与重建:采用联合学习目标检测和三维信息提取，实现底层参数的共享, 以期提高跟踪与重建的效率。

2.单视角视频中运动员三维人体动态几何重建与运动技能学习。

从比赛视频中学习运动员的运动技能，并将其应用于智能角色控制。具体而言，将设计一种适用于运动场景的三维人体重建方法，以提高从视频中提取的数据质量。此外，还需建立一个运动场景下的三维人体动态几何数据集，用于训练智能代理，并使用生成对抗网络和强化学习算法来学习角色控制策略。具体研究如下三个问题：(1)适用于运动场景的三维人体重建方法：传统的基于视频的三维人体重建方法常常忽略了 羽毛球运动场地的几何信息和运动员的特殊动作。(2) 建立运动场景的三维人体动态几何数据集：为了训练智能代理，我们需要建立一个运动 场景下的运动数据集。该数据集将基于上述三维人体重建方法，包含运动员的姿态序列和三维轨迹。(3)基于生成对抗网络和强化学习的角色控制学习：我们将使用生成对抗网络和强化学习算 法来学习角色控制策略。

招收对象需具备以下研究经历之一

1.计算机图形学领域研究；

2.视觉智能领域研究；

3.图形图像处理领域研究。

应聘简历投递及联系方式

有意向者请投递个人简历（包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等）和代表性研究成果至课题组电子邮箱：ligq@scut.edu.cn，邮件主题命名为：“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。