近日,在加州长滩召开的2019年IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)中,西安交大校友辛书冕的论文《一个用于非视线内物体形状重建的费马路径理论》(A theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction)经论文委员会评选,获评本届会议最佳论文(Best Paper Award)。论文委员会表示,这一研究成果,在解决“非视线内的物体形状重建”方面向前跨越了一大步。
该论文提出了一个新的理论,研究了在一个已知的可见场景和一个不在瞬态相机视线范围内的未知物体之间的费马光路。基于这一理论,这篇文章提出了一种名为Fermat Flow的算法来估计非视线内物体的形状,对复杂物体的精确形状进行恢复,范围从隐藏在拐角处的漫反射,到隐藏在物体后的散射,这项工作是非视线内成像技术的重大进步。
辛书冕,2009年进入西安交通大学少年班学习,2011年进入西安交通大学电气工程学院电气工程专业学习,2015年毕业,获工学学士学位。