2019年11月30日，拉斯维加斯手机娱乐网站 主办的第14期“智能图形与交互前沿进展与应用”前沿讲习班（IGAL 14）在深圳大学圆满闭幕。本次活动由深圳大学特聘教授黄惠担任学术主任，拉斯维加斯手机娱乐网站 智能图形专委会和深圳大学可视计算研究中心共同承办，马上科普支持，来自全国各地的120余位教师、学生以及企业工程师参加。

        11月29日上午，开班仪式上，深圳大学黄惠教授致辞，首先对在座的各位嘉宾和参加本期讲习班的学员表示欢迎和感谢，然后介绍了“智能图形与交互前沿进展与应用”讲习班的选题背景，智能图形与交互在移动互联网、智能制造、 智能机器人、大数据可视分析等领域都有广泛的应用；并介绍了8位报告嘉宾，希望大家在未来两天的时间里与报告嘉宾充分交流，学习更多的前沿成果。

黄惠教授致辞

        讲习班第一场报告，微软亚洲研究院首席研究员童欣博士作了题为“基于深度学习的三维图形：探索与挑战”的分享。在过去几年中，深度学习已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言理解与语音识别合成等领域中并展示了巨大的潜力。如何将深度学习应用于三维内容的生成、捕捉和绘制也成为近年来图形学研究中一个重要的研究方向。童老师在报告中分享了团队在智能图形与交互前沿进展与应用方面做的相关研究和思考，和大家一起探讨了深度学习应用与图形学中所面临的挑战，并就深度学习在未来的发展方向发表了自己的看法。

童欣博士作报告

        第二场报告，香港城市大学傅红波教授围绕“Data-driven Sketch Interpretation”这一主题作分享。傅老师着重从手绘草图的Beautification，Recognition，Segmentation，3D Interpretation和Animation五个方面介绍相关研究。从草图美化工作开始，傅老师给同学们演示了基于图像引导的手绘系统EZ-Sketching，该系统通过分析和利用图像特征来自动校准粗糙的手绘线条。进一步，不限制于给定的单一草图信息，通过分析场景图像的上下文环境关系，傅老师提出了一种分类框架，对手绘草图进行识别，并采用数据驱动的方法实现草图的层次分割和标记。最后，傅老师展示了相关研究和应用，例如增强现实环境中的自由创作和草图动画方面等。

傅红波教授作报告

        第三场报告，香港中文大学王昌凌教授围绕“Deformation of 3D Printed Soft Robots: Sensing, Simulation and Planning”这一主题作分享。王老师从软体机器人的定义与现代软体机器人的发展等几个问题出发，展开介绍了基于颜色信号来捕捉机器人的变形、基于物理仿真的软体机器人前向运动学计算以及向反向运动学的拓展等多项前沿技术。王老师表示，相对于刚体机器人，软体机器人在抓取物体时不太容易破坏物体，可以自适应环境，而且与人交互时更为安全。在软体机器人的研究上，相对于现有方法的不足之处，比如泛用性差、计算速度慢、没有考虑大角度变化等，王老师提出了新的计算模型，加快了仿真速度。最后，通过一些前期工作的简单介绍，王老师引出了关于multi-material distribution与smart structures等问题的思考，并且呼吁更多的人才一同加入到关于机器人的研究之中。

王昌凌教授作报告

        第四场报告，山东大学张彩明教授作了题为“高分辨图像计算中的几个关键技术”的分享。张老师的报告首先介绍了高分辨图像计算中的几个关键技术，主要内容包括超分辨率图像生成的数学基础，超分辨率图像中的拟合技术，超分辨率图像中的分形技术和其他超分辨率图像技术等。在介绍超分辨率图像中的分形技术中，张老师介绍了区域划分，尺度因子计算，图像插值，插值后图像数据压缩映射等技术。在其他超分辨图像技术中，张老师分别介绍了反投影，非局部相似性重建，非局部相似性迭代反投影，非局部低秩和全局结构稀疏的图像恢复等方法。生成超分辨率图像主要以拟合方法为主构造基础拟合曲面，然后以机器学习、低秩、相似性、奇异值分界和反向投影等方法为辅，构造修正曲面，对基础拟合曲面进行修正。

张彩明教授作报告

        第五场报告，北京大学查红彬教授作了题为“A New Approach to SLAM: Flow-based Learning Paradigm”的报告。查老师首先详细介绍SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）的基本概念和定义，并将SLAM归纳为移动传感器中的定位（Location）和地图构建（Mapping）两大任务。定位是关于传感器运动轨迹求解的问题，地图构建是关于环境在线三维重建的问题，两者之间相辅相成，是移动视觉系统的基础。随后，查老师讲解了基于数据流的SLAM的技术框架，即从数据流（Flow）到预测（Predictor），再到地图构建（Mapping），最后到学习（Learning），并配合具体案例详细讲解。查老师指出机器学习方法可以成为以上框架的解决方案，除了使用监督学习的途径来实现姿态参数的优化与估计以外，更重要的是可以利用自监督学习和在线学习方法，构建一个增量式的SLAM学习系统。

查红彬教授作报告

        第六场报告，西安交通大学薛建儒教授作了题为“驾驶情境理解-受脑认知和神经科学启发”的分享。薛老师将自动驾驶智能分为自主智能与网联智能两个方面，其中，自主智能是指多传感器融合的环境感知、鲁棒优化的运动规划与控制，自主智能是本次报告的主要讲解内容。薛老师在报告中指出，以无人驾驶为代表的机器人智能技术有可能深刻改变现有的交通运输方式，并演示了相关方面的研究成果，分析了基于实时的局部感知方法（图像、激光、位姿测量）来实现精确的定位与导航的效果。为了充分挖掘实时信息，满足无人车快速反应的要求，可以利用实时三维点云与图像信息进行融合的方法来检测与跟踪动态的车辆、行人。基于数据层面分析并没有解决无人车的决策问题，动态场景下对驾驶任务的情景理解才能有效解决该问题，例如行人运动意图的预测与路口车辆运动意图的预测就很重要。最后，薛老师介绍了元素级注意力机制被用于无人车可行驶区域检测的研究成果。

薛建儒教授作报告

        第七场报告，中国科学院软件研究所田丰研究员作了题为“智能时代的人机交互”报告。田老师首先介绍了人机交互的发展历程，从早期概念到移动计算时代的实际应用，人机交互的变革推动了信息技术的广泛普及，具有广泛的影响力。随后，田老师就人机交互的现状与挑战进行了剖析，指出下一代的人机交互是以人的认知空间和计算机的计算空间为主，应符合感人、知人、拟人三个角度。田老师指出，人机交互的图形用户界面成果体系分为理论层、技术层、工具层，目前主要是技术层上的发展，应更多的注重基础理论层上的研究。田老师还着重介绍了所在团队与协和医院共同开发神经系统疾病智能辅助诊断技术，包括动作姿态辅助诊断技术，实物辅助诊断技术，在多家大型三甲医院都得到应用。报告的最后，田老师阐述了对于人机交互的思考，指出人机交互（HCI）和人工智能（AI）从交替沉浮到两者协同共进，其观点激发了学员的热烈反响和遐想。

田丰研究员作报告

        第八场报告，桂林电子科技大学罗笑南教授作了题为“智能医疗信息的检索分析及三维重建”的报告。随着我国人均寿命的延长，人口老龄化、慢性病扩展等问题更加显著，进一步加重了我国医疗资源的负担。罗老师从如何利用医疗信息化及服务智能化来提高医疗资源的利用效率展开演讲。通过对比国内外医疗信息化的发展现状，罗老师提出了智能医疗的目标：建立海量医疗信息的检索系统、建立智能的医疗图像分析、实现实时医学图像的三维重建。罗老师在报告中展示并介绍了近几年来的研究工作，以上述三个研究目标为导向，已取得了十多项研究成果。此外，通过行业调研和总结，罗老师总结了九个必要的工业软件制作支撑条件，并分享了自己设计服装软件的经验和体会，指出实现先进的工业软件的核心思想是将计算机图形学理论和实际行业的应用紧密结合。罗老师认为，可以通过计算机图形学技术促进虚拟现实的应用落地，制作更加具有沉浸感的系统。

罗笑南教授作报告

        报告结束后，学术主任黄惠教授在结营仪式上作了本期讲习班的总结，并对报告嘉宾的分享和参会者的支持表示感谢。

黄惠教授作本期讲习班的总结

        随后，拉斯维加斯手机娱乐网站 智能图形专业委员会主任、教育部长江学者特聘教授、浙江大学周昆教授，代表学会为讲习班学术主任黄惠教授颁发了奖牌，并对深圳大学可视计算研究中心承办本次讲习班的工作表示感谢。随后，周昆教授介绍了学会情况，并对本期讲习班进行了总结。

周昆教授向黄惠教授颁发奖牌

        第14期智能图形与交互前沿进展与应用前沿讲习班在各位报告嘉宾、广大同行以及学会的各级领导的大力支持下，取得了圆满成功。

部分参会人员合影