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World File Search SystemSIGGRAPH
1-介绍幻灯片
●BS，MS，PERTICAL ENGINEERING＆COMPULEC COBICY USSICOLS of BERKELEY的计算机科学大学●B。B. Mersky＆Capleceone E-Nnovate Endowed Endowed教授2021-●UMD杰出大学教授，2019-●前伊丽莎白伊利贝斯伊利贝斯（Elizabeth Irizabeth Iribeth Iribe）计算机科学主席UMD @ umd，2018-2020●J.R.＆L.S.帕克杰出教授名誉 @ UNC Chapel Hill●ACM，IEEE和EUROGRAPHICS研究员； ACM Siggraph Academy●研究领域：虚拟现实，机器人技术，AI/ML/ML/Vision＆自主权，重点是基于物理的建模/模拟，多模式互动（触觉和音频技术），动画和人类计算机的交互；在自动驾驶，虚拟尝试，医疗保健，数字设计，快速原型制造和个性化制造/网络制造
学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。
div>的课程
2021 IEEE/RSJ国际智能机器人与系统国际会议（IROS）2021在AAAI人工智能会议上（AAAI-UC）2018-2021 3X AAAI/ACM人工智能，道德和社会（AAAI-UC）2018-2021 3X AAAI/ACM会议，机器人（AIES）2020年的机器人20120年杂志（ALGORITH）。 2019年国际人工智能国际联合会议（IJCAI）2019年国际自动化规划与计划国际会议（ICAPS）2019年国际自主代理和多种型系统国际联合会议（AAMAS）2018，2018年2018年2018年国际智能搜索（SOCS）互动（SOCS）AAAI ARIFICEN ARIFICEN ARIFICEN ARICIENICEN ARICIAINIFIEN ARICIERICE on ARIFICENICEN ARENICIEN ARENICIERICE on ARIFICERICE on ARIFICENIDE（AAMA）， 2018 ACM Siggraph运动，互动和游戏会议（MIG）2018 IEEE计算智能与游戏会议（CIG）2018 ICAPS计划与机器人技术研讨会（Planrob）期刊编辑
迈克尔·J·布莱克
联合组织者，视频场景 (SfV) 研讨会，VI，巴罗萨谷，澳大利亚，2024 年 12 月。联合组织者，3D 人体基础模型，ECCV 2024 研讨会，10 月。意大利米兰。联合组织者，第五届视频场景 (SfV) 研讨会，法国香槟，2023 年 10 月。多样性、公平和包容性联合主席，ICCV 2023。咨询委员会，以人为本的值得信赖的计算机视觉：从研究到应用，ICCV 2021。联合组织者，SMPL made Simple，CVPR 2021 教程。联合组织者，CV4Animals：用于动物行为跟踪和建模的计算机视觉，CVPR2021 研讨会，2021 年 6 月。联合组织者，3D Poses In the Wild Challenge，ECCV 2020 研讨会，格拉斯哥，2020 年 8 月。联合组织者，第四届视频场景 (SfV) 研讨会，西班牙杜罗河岸，2019 年 9 月。联合组织者，第三届视频场景 (SfV) 研讨会，意大利加尔达湖，10 月2017. SIGGRAPH 课程，联合组织者，“学习运动中的人体形状”，
Changwoon ChoiChangwoon Choi
1。Jaeah Lee，Changwoon Choi，Young Min Kim和Jaesik Park，Livestroke：CVPR中的视频中抽象3D动作（2025）。2。gwangtak bae *，Changwoon Choi *，Hyeongjun Heo，Sang Min Kim和Young Min Kim，I2-Slam：ECCV中强大的影像现实主义密度大满贯的反倒成像过程（2024）。3。Changwoon Choi，Jaeah Lee，Jaesik Park和Young Min Kim，3Doodle：Siggraph（ACM TOG）（2024）中的3D笔触的物体的紧凑型抽象。4。sang赢得了Im*，Dongsu Zhang*，Jeong Hyun Han，Ryeong Myeong Kim，Changwoon Choi，Young Min Kim **和Ki Tae Nam **，研究了使用生成的细胞自动机研究金的性形态，在自然材料中（2024）。5。Changwoon Choi *，Juhyeon Kim *和Young Min Kim，IBL-NERF：Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023）中的神经辐射场的基于图像的照明公式。6。Sang Min Kim，Changwoon Choi，Hyeongjun Heo和Young Min Kim，在Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023年）中，适用于健壮的小说合成的色彩转换模块（2023年）。7。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，LDL：ICCV中的全景定位的线距离功能（2023）。8。Changwoon Choi，Sang Min Kim和Young Min Kim，CVPR（2023）的平衡球形网格，用于以中心的视图合成。9。Junho Kim，Hojun Jang，Changwoon Choi和Young Min Kim，CPO：将强大的Panorama更改为ECCV（2022）的Point Cloud Netization。10。11。12。（ *同样贡献。）语言和技能Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。 Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。 Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。
使用计算机视觉创建空气画布（...
II。 文献调查1。 具有Kinect传感器的强大手识别：在拟议的系统中，使用Kinect传感器的深度和颜色信息来检测手的形状。 用于手势识别，使用Kinect传感器是一个困难的问题。 这种Kinect传感器的分辨率仅为640×480。 它可以很好地跟踪大物体，例如人体。 ，但是像手指一样小的东西很复杂。 [5] 2。 LED拟合的手指运动：它提出了一种将LED安装在用户手指上的方法，并使用网络摄像头跟踪手指。 将绘制的字符与数据库中存在的字符进行比较。 它返回与绘制模式匹配的所有字母。 它需要一个尖的红色LED灯源，该灯光源连接到手指上。 另外，假设网络摄像头的焦点中没有LED灯以外没有其他红色对象。 [3] 3。 增强的桌面接口：在增强的分段桌面接口方法中，提出了用于交互的方法。 此系统使用投影仪和带电的设备（CCD）摄像头供您使用指尖；用户可以使用桌面应用程序。 在此系统中，每个部分执行每个独特的任务。 左手用于选择径向菜单，而右手则用于选择进行操作的对象。 他通过使用红外相机来实现这一目标。 确定指尖在计算上是昂贵的，因此该系统定义了指尖的搜索窗口。 [4] 4。 5。 [1] 6。II。文献调查1。具有Kinect传感器的强大手识别：在拟议的系统中，使用Kinect传感器的深度和颜色信息来检测手的形状。用于手势识别，使用Kinect传感器是一个困难的问题。这种Kinect传感器的分辨率仅为640×480。它可以很好地跟踪大物体，例如人体。，但是像手指一样小的东西很复杂。[5] 2。LED拟合的手指运动：它提出了一种将LED安装在用户手指上的方法，并使用网络摄像头跟踪手指。将绘制的字符与数据库中存在的字符进行比较。它返回与绘制模式匹配的所有字母。它需要一个尖的红色LED灯源，该灯光源连接到手指上。另外，假设网络摄像头的焦点中没有LED灯以外没有其他红色对象。[3] 3。增强的桌面接口：在增强的分段桌面接口方法中，提出了用于交互的方法。此系统使用投影仪和带电的设备（CCD）摄像头供您使用指尖；用户可以使用桌面应用程序。在此系统中，每个部分执行每个独特的任务。左手用于选择径向菜单，而右手则用于选择进行操作的对象。他通过使用红外相机来实现这一目标。确定指尖在计算上是昂贵的，因此该系统定义了指尖的搜索窗口。[4] 4。5。[1] 6。带有空气鼠标的系统：带有一些传感器的设备，可以用手指磨损为空气鼠标。空气鼠标确实可以用作鼠标，以便为系统提供各种输入，而在屏幕前的空气中，空气鼠标的工作只有差异。它包含有助于为系统提供所需输入的传感器。某些手动作，例如抓取，保持手垂直的动作用于执行与真实鼠标相同的选择，拖动或滚动等动作。计算机视觉和图像理解：在本文中，Yang等人讨论了将图像序列与模型匹配的问题的替代解决方案，并且此问题通常发生在手势识别中。他们提出的方法不依赖肤色模型，并且也可以处理不良的分割。他们使用中间分组过程将两个分割过程与识别结合在一起。ACM Siggraph关于计算机动画的研讨会：在本文中，Wang等人讨论了室内和室外环境的基于颜色的运动捕获系统。在他们建议的方法中，他们使用了网络摄像头和彩色衬衫来跟踪对象。他们提出的方法结果表明，所提出的方法可用于虚拟现实应用程序。[2]