本期為TechBeat人工智能社區(qū)第384期線上Talk。北京時(shí)間3月1日(周二)20:00，猶他大學(xué)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)博士—陳赫的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

她與大家分享的主題是: “計(jì)算機(jī)視覺：從直覺感知邁向理性感知”，屆時(shí)將提出為AI設(shè)計(jì)的測(cè)量工具，從而大大提高其對(duì)于三維世界的感知精度，將人體動(dòng)作捕捉的分辨率和精度提高兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

Talk·信息

主題：計(jì)算機(jī)視覺：

從直覺感知邁向理性感知

嘉賓：猶他大學(xué)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)博士?陳赫

時(shí)間：北京時(shí)間3月1日?(周二) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

隨著元宇宙與AI時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)的重要性越來越高。通過數(shù)據(jù)，我們可以訓(xùn)練出模型，從而讓一些本來無法解決的問題通過經(jīng)驗(yàn)推理的方法得以解決。而其中的最重要的數(shù)據(jù)之一就是人體數(shù)據(jù)。目前的AI智能往往集中于無標(biāo)記動(dòng)作捕捉的研究，即從穿著普通衣服的人身上提取出關(guān)節(jié)點(diǎn)與姿態(tài)。然而這也限制了其表現(xiàn)的穩(wěn)定性與精度；而傳統(tǒng)的光學(xué)動(dòng)捕由于其本身原理的限制，也難以進(jìn)一步提高分辨率與穩(wěn)定性。

在這里我們提出為AI設(shè)計(jì)的測(cè)量工具，從而大大提高其對(duì)于三維世界的感知精度，將人體動(dòng)作捕捉的分辨率和精度提高兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

具體分享提綱如下：

· 傳統(tǒng)的動(dòng)作捕捉手段

· 我們發(fā)明的視覺Marker以及基于其的動(dòng)捕算法

· 高維人體數(shù)據(jù)的處理與建模方法

· 精度分析與未來展望

Talk·預(yù)習(xí)資料

https://arxiv.org/abs/2102.07343

https://www.youtube.com/watch?v=KRNYK3M7l1Q

Talk·提問交流

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方式 ①

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方式 ②

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Talk·嘉賓介紹

陳赫是來自美國(guó)猶他大學(xué)的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)博士，導(dǎo)師是Ladislav Kavan與Cem Yuksel。她也是動(dòng)作捕捉&人體數(shù)據(jù)方面的創(chuàng)業(yè)公司維測(cè)科技(VisureTech)的創(chuàng)始人與CEO。

陳赫在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，特別是動(dòng)畫與動(dòng)作捕捉領(lǐng)域有深厚積累。在Siggraph與TVCG等頂級(jí)期刊會(huì)議發(fā)表論文多篇。其研究成果被Facebook、Ubisoft，Sony等公司采用。她的教育經(jīng)歷包含了電子、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)，具有從硬件到軟件，從理論到算法再到實(shí)現(xiàn)的全棧能力。她的目標(biāo)是讓動(dòng)捕技術(shù)觸手可及，成為新時(shí)代人機(jī)交互的基礎(chǔ)。

陳赫擁有大連理工大學(xué)計(jì)算數(shù)學(xué)碩士學(xué)位和湖南大學(xué)電氣電子工程學(xué)士學(xué)位。

個(gè)人主頁(yè)：https://ankachan.github.io/

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