近日，北京大学智能科学学院的博士研究生乔汝坤取得了结构光三维重建技术领域的显著成果。他开发的新型结构光系统在处理复杂环境时能够提供更精确和稳定的三维信息。这项创新研究预计将推动消费级应用的发展，将三维重建技术带入我们日常生活的各个方面。
传统的结构光三维重建技术，虽然在工业生产中应用广泛，但面对日常环境中的光照波动和复杂的反射特性时，其性能往往大打折扣。乔汝坤通过算法与系统设计的创新，提出了解决这一难题的新方案，旨在让结构光技术在消费级场景，如家庭娱乐、个人健康监测以及虚拟现实中发挥巨大潜能。
适用于工业生产的高精度扫描系统（左）与面向消费者的消费级传感器（右）
据了解，该研究将深度学习方法与结构光系统相结合，使用了新型的生成式网络结构。研究重新定义了传统结构光系统重建问题的基本范式，使用单样例训练的方法，有机地将传统结构光重建算法与新式深度学习方法相结合，得到了良好的重建结果。实验结果展现出了该类新式方法的巨大应用潜力。这项研究已在国际三维视觉会议（3DV）上发表，受到了广泛关注。
研究所使用的消费级结构光系统原型
此前，乔汝坤已在结构光系统领域有过两篇高水平发表，均关注于结构光系统在复杂场景中的应用问题。“我们希望通过我们的研究让高质量的三维重建技术更加普及，让公众能以更低的成本享受到这一技术带来的便利。”乔汝坤分享道，“我们的算法框架为解决该类问题提供了全新的视角。我们相信，三维重建技术将极大地丰富人们的日常生活，带来全新的体验。”
乔汝坤同学所在的实验室为北京大学机器感知与智能重点实验室，是北京大学集聚了校内智能科学技术、计算机科学、心理与认知科学的优势力量而组建的多学科交叉科研机构。实验室以实现高度智能化的机器感知和智能系统为目标，紧密结合国民经济和社会发展的要求，开展机器感知、智能信息处理与认知科学方面的基础与应用基础研究。目前实验室的主要研究方向有：感知机理、感知计算、机器学习、智能媒体技术、智能交互技术。主要研究内容包括：探索人的感知机理、感知与智能的关系；研究机器感知与智能的实现方法，研发先进的人机互动技术；构建应用于国家建设和改善民生的智能系统。
此项研究不仅展示了北京大学研究生的创新精神，还为消费电子、健康监测和娱乐等行业带来了创新解决方案。未来，乔汝坤所在的研究团队希望进一步完善这项技术，并探索与行业合作的可能性，以加速技术的应用和商业化过程。（文／左赟）
