基于手机终端的计算机视觉技术发展挑战与机遇

报告一：面向手机终端的视觉智能理解和应用

报告人简介：北京大学博雅特聘教授，前沿计算研究中心执行主任，CCF会士，长江学者，兼山东大学教授，北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。获2014年中国计算机图形学杰出奖，担任973项目“城市大数据计算理论与方法”首席科学家。

报告二：阿里巴巴达摩院底层视觉研究进展

报告人简介：张磊分别于1995年、1998年和2001年获得理学学士、硕士和博士学位。在2018年9月加入阿里巴巴达摩学院之前，他曾任香港理工大学电子计算学系主任教授。张磊教授于2018年因其在图像稀疏性建模与图像质量评估方面的突出贡献被并评为IEEE Fellow。他的研究兴趣包括计算机视觉、图像和视频分析、模式识别和生物测定等，张磊教授在这些领域发表了200多篇论文。他的著作被引用超过43000次。2015年至2019年连续被评为“ Clarivate Analytics Highly Cited Researcher”。张教授现任或曾任IEEE Trans. on Image Processing, SIAM Journal of Imaging Sciences，IEEE Trans. on CSVT, Image and Vision Computing及SPIE Journal of Electronic Imaging等期刊的编委或高级编委。

报告三：基于单张图片构建 3D 人体模型 

随着 AR/VR 在移动设备上逐渐流行起来，我们迫切需要一种可靠而简单的方法来创建 3D 人体模型。然而，大多数现有方法需采用专门设备和高级算法，按照固定的程序完成。这对于日常用户而言不可行。本次讨论中，我们提出一种利用单幅图片重建 3D 人体模型的方案。根据我们的方案，只需输入一张 RGB 图片，便可即时重建 3D 人体几何结构和全身纹理图。我们首先将人体部分从图片中分离出来，然后将此部分适配到参数模型中，获得初始人体几何结构。接着，运用基于轮廓的稠密对应关系，将初始人体几何结构转变为最终形状。最后，为了从正面人体图形推算出不可见的背面人体纹理，我们提出了一个基于神经网络技术的智能解决方法。综合试验表明，我们的建模方案在公共数据和我们收集的数据上都切实有效。我们创建的人体模型可以轻松形成动态效果。此外，我们开发了一款移动应用程序，使用云计算在移动设备上展示3D人体建模功能。

报告人简介：全书学博士是 OPPO 美国研究所负责感知与 AR 研究的主管。他带领团队开发 SLAM、3D 重建和人机交互算法，同时开发软件框架和应用程序，以支持在移动设备和可穿戴设备上应用AR。加入 OPPO 前，他曾在高通负责计算机视觉、机器学习和移动摄像机方面的工作，还曾就职于索尼、美光和博通。他拥有北京理工大学光学工程学士和硕士学位，及罗彻斯特理工学院影像科学博士学位。全书学博士已斩获20多项国际专利，并发表了20多篇期刊或会议论文。

报告四：超级防抖背后的技术解析

OPPO Reno2超级防抖是OPPO基于对用户场景的深度洞察展开技术攻关和突破，孵化出来的新型算法。该算法在姿态预估、数据滤波等实现层面实现行业领先和技术突破，极大满足了用户的实际应用需求。

报告人简介：王会朝是OPPO 手机产品事业部算法总监，目前在OPPO负责拍照/录像的光度视觉算法团队。他带领团队在光度视觉算法领域完成了多项算法的研发和落地，如智能美颜、HDR、3A、炫彩模式等，攻克了智能拍照/录像的核心技术难点，同时实现了OPPO Algo SDK 框架用以支撑算法在终端的快速验证。