图形学与可视化研究组(Computer Graphics and Visualization Group)多年来致力于计算机辅助设计和图形学的基础理论研究，目前研究方向主要包括图形图像不变特征的提取、人体运动分析以及深度神经网络不变性分析等。

在图形图像不变特征提取方面，基于几何不变性理论，发现了不变量的基本生成函数，系统性地提出了包括灰度图像、彩色图像、三维点云、三角面片和向量场在内的多类型、多种维度的数据在旋转、相似、仿射、射影和双仿射等各种常见几何变换下的积分型与微分型的不变量的一般性构造框架。利用该框架生成的积分与微分不变量已被用于纹理图像分类、图像块匹配、三维人脸匹配、三维形状检索、向量场可视化和向量场涡旋检测等任务中，能够分别描述整体与局部的不变特征。

与国家体育总局体育科学研究所建立了长期合作关系，针对国家备战冬奥短道速滑项目的具体需求展开一系列人体运动分析的研究，目前已经实现了基于Kinect的⼈体⻣架模型生成系统、基于视频的短道速滑运动员滑⾏轨迹跟踪系统和典型冰上项⽬多源数据智能分析系统等。

在深度神经网络的不变性分析领域进行探索，提出了计算卷积神经网络中间层特征图的仿射矩不变量, 并将其与网络自身输出的特征串联的方法。实验表明，该方法通过增强网络自身的几何不变性提升了网络在分类和识别等任务中的性能。

近年来，已在相关领域的国际知名期刊IEEE T PAMI, PR, CVIU, PRL, IEEE SPL和国内国际学术会议ICIG, CAD&CG, PRCV上发表多篇论文，并先后承担了多项国家自然科学基金项目、国家863, 973项目、国家科学仪器重大专项项目和企业合作等项目。

研究组人员

研究员：李华