融合跨域、多模态特征的三维复杂场景及目标完备性表达
数学专题报告
报告题目(Title)：融合跨域、多模态特征的三维复杂场景及目标完备性表达
报告人(Speaker)：张振鑫（首都师范大学）
地点(Place)：后主楼 1124
时间(Time)：2025年11月17日（周一）15:00-16:00
邀请人(Inviter)：王发强
报告摘要
本报告聚焦于如何通过融合跨域与多模态特征，实现三维复杂场景及目标的完备性表达，主要涵盖以下内容：1）点云目标的补全：针对由于遮挡、噪声等因素导致点云数据点云的局部缺失不完备性，构建生成对抗网络（GAN）反演模型，借助跨域的点云目标特征，结合跨域数据的互补性、迁移性，生成缺失的点云部分，进行点云目标的补全；2）三维复杂场景的显式建模：针对基于点云表达的三维场景离散不完备性，构建显式的三维连续场景表面模型，利用多模态特征丰富场景模型的表达，如融合纹理及精细几何信息使模型更具真实感，对三维场景进行细致刻画，实现三维场景的高精度、纹理丰富的显式建模，以满足虚拟现实、自动驾驶等领域对场景表达的需求。
主讲人简介
张振鑫，博士、教授，博/硕士生导师，美国普渡大学国家公派访问学者，中国测绘科学研究院出站博士后，目前兼职担任国际数字地球学会中国国家委员会激光雷达专业委员会委员、中国地理学会地理大数据工作委员会委员等。一直从事空间智能与地球大数据分析的研究，主持国家自然科学基金项目3项、北京市自然科学基金面上项目等10余项，作为研究骨干参与国家自然科学基金、国家重点研发项目3项，发表SCI论文50余篇，其中，以第一/通讯作者在国际摄影测量学会会刊ISPRS JP&RS（3篇）、国际地学与遥感学会会刊IEEE TGRS（10篇）、物联网领域顶级期刊IEEE Internet of Things Journal（1篇）、遥感领域顶级期刊JAG（3篇）等期刊上发表SCI检索论文35篇，申请/授权国家发明专利10余项，研究成果被PNAS等顶级刊物及多位院士引用并正面评价。担任J-STARS及Remote Sensing客座编辑及Nature Communications 等10余个期刊的审稿人。曾获得中国地理信息科技进步奖（2022）、北京市优秀毕业生（2016）及多个国际会议的青年创新奖（2024）、优秀报告奖（2023）等荣誉。
