近日，国际机器学习大会ICML（International Conference on Machine Learning）公布了2024年论文最终录用结果。计算机科学与技术学院大数据与视觉智能研究所苗启广教授团队的学术论文“PointMC: Multi-instance Point Cloud Registration based on Maximal Cliques”被大会接收，武越副教授为该论文的第一作者。

该论文针对多实例点云配准模型在应用全局空间一致性时存在固有的模糊性，以及其在处理重叠实例问题上的明显不足，提出一种基于极大团的多实例点云配准模型。通过引入一种基于图的局部空间一致性方法衡量局部区域内点对应之间的几何兼容性，增强模型对离群点对应的过滤，以有效预估重叠实例的全部位姿。与此同时，通过在点对应兼容性图上搜索极大团来同时估计多个变换位姿，并将这些变换位姿聚类到对应不同实例的集合中，以精确估计所有刚性变换。

ICML是机器学习与人工智能领域的国际顶级学术会议，是机器学习领域历史最悠久的、规模最大、影响最广的顶级学术会议之一，也是中国计算机学会CCF推荐的A类会议。本届ICML共收到有效论文投稿9473篇，比去年增加了44%，其中有2609篇论文被录用，录用率为27.5%，会议将于7月21日至27日在奥地利维也纳召开。

近年来，大数据与视觉智能研究所苗启广教授和武越副教授团队，围绕三维点云处理和应用中的关键科学问题和主要技术瓶颈开展研究，相关成果发表在IEEE TEVC、TNNLS、TVCG、TCSVT、TMM和ICML、CVPR、AAAI、ACM MM等领域顶级期刊和会议上。