报告题目：光度立体实拍数据与前沿进展

主讲人简介：施柏鑫，北京大学计算机学院视频与视觉技术研究所副所长，长聘副教授、研究员、博士生导师。日本东京大学博士，麻省理工学院媒体实验室博士后。研究方向为计算摄像学与计算机视觉，发表论文200余篇（包括TPAMI论文23篇，计算机视觉三大顶级会议论文82篇）。论文获评国际计算摄像会议（ICCP）2015最佳论文提名、国际计算机视觉会议（ICCV）2015最佳论文候选，2021年获得日本大川研究助成奖。科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目首席科学家，国家自然科学基金重点项目负责人，国家级青年人才计划入选者。担任国际顶级期刊TPAMI、IJCV编委，顶级会议CVPR、ICCV、ECCV领域主席。IEEE、CCF、CSIG高级会员，APSIPA杰出讲者。更多信息请访问“相机智能”实验室主页：http://camera.pku.edu.cn

报告简介：我从事光照恢复形状的关键技术之一——光度立体视觉（Photometric Stereo）研究15年，构建了这个领域第一个也是目前使用最广泛的实拍基准数据集（CVPR’16/TPAMI’19）。在深度学习和大模型时代，该数据集在规模和所能评测的问题方面均遇到了一些瓶颈。为了紧跟光度立体与三维视觉技术的前沿进展，满足对新提出的算法的评测需求，我们团队最近发布了通过机械制造控制真实物体形状和反射率分布（CVPR'22）、通过微米级别的三维扫描捕捉极致细节（ICCV'23）以及通过控制材质密度制造不同粗糙度和透明度物体（CVPR’24）的一系列实拍光度立体数据集。基于新数据集，系统评测了已有方法并发现了该领域的一些开放问题。