摘要：

在不久的将来，我们可能会发现自己在与数字人类交谈并互动，就好像他们是真实的人一样。虚拟数字人将帮助我们找到合适的衣服，或充当虚拟助手，甚至在视频通话期间取代我们。在本次报告中，我将汇报我们小组在虚拟数字人方面的一些研究工作，涉及整个系统中的多个模块，包括高效高精度深度获取、刚性与非刚性配准、三维人脸表情捕捉与人体动作捕捉、虚拟人的语音驱动等方面。

报告人简介：

张举勇，中国科学技术大学数学科学学院副教授，博士生导师。2006年于中国科学技术大学计算机系获得学士学位，2011年于新加坡南洋理工大学计算机工程学院获得博士学位，2011年至2012年于瑞士联邦理工学院洛桑分校从事博士后研究，2012年至今工作于中国科学技术大学数学科学学院。他的研究方向为计算机图形学、三维视觉与数值最优化算法，近期的研究兴趣为采用与设计基于数值优化与深度学习的算法，以达到高精度高帧率地对场景与人进行三维数字化与驱动的目的。

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