项目研究基于近似重复结构的建筑建模、修复与绘制。截至2013年底已经发表13篇同行评审论文，其中7篇发表在计算机视觉领域的顶级国际会议（CVPR，ICCV）和期刊（IJCV）。研究目标是从图像中发现关于场景布局和物体类别的高层语义信息，以建造结构敏感、符合语义的逼真场景几何模型。研究重点是设计新颖的方法和技术来编码人脑知识，使得计算机能够接近人类智慧，拥有类似于我们感知场景的能力。研究思路是基于建立和确定描述问题本质的数学、物理、感知模型，并通过概率、组合、或判别方法来搜索最优解。更具体地，通过在问题的数学描述中挖掘并建模底层结构约束，相关工作在图像分割、物体检测、图像识别、形状增强、大规模图像搜索等领域超越了前沿算法。通过编码人类感知系统所启发的场景相关附加先验知识，我们较好地解决了由于问题病态定义、有噪声的输入和分辨率不足、遮挡和光照等干扰因素所造成的二义性问题。 2100433B
