个人简介
爱尔兰都柏林大学三一学院(QS 2020世界大学排名108,计算机学科排名51-100)计算机科学博士,博士与博士后期间从事三维图像可视化研究，具备丰富的三维体数据与时变体数据（如CT、MRI等医学图像与流体模拟数据）可视化经验，擅长体数据可视化中的特征可见度与显著度优化.熟悉计算机图形学、图像处理、计算机视觉、最优化算法、机器学习、用户感知实验设计、常用数据结构与算法.博士期间连续四年参与两门研究生课程与五门本科生课程的教学，可全英文讲授计算机专业课程。
科研项目
广东省基础与应用基础研究基金委员会，青年项目，用于真实感体绘制的智能传递函数研究，在研，主持
工作经历
副研究员 | 2020年7月至今 | 华南师范大学软件学院
高级开发工程师 | 2019年5月2020年5月 | 网易游戏（广州）基于Unity游戏引擎的图形渲染开发;基于物理的渲染、程序化纹理生成、实时游戏图像后处理，如全屏泛光，高斯模糊，体积光等
· 申请中的发明专利《一种用于游戏视觉特效的通过图像色彩空间压缩音频统计信息的音频预处理方法》
博士后 | 2016年5月至2019年4月 | 爱尔兰都柏林大学三一学院 图形视觉与可视化实验室,参与实时时变体数据（医学三维图像及计算流体模拟体数据）可视化项目 (ARTIVVIS: Realtime Time-Varying Volume Visualisation, 编号: SFI 13/IA/1895)，本人排名3/11，项目由爱尔兰科学基金会 (Science Foundation Ireland) 资助，经费约合661万人民币。
提出并实现了基于可见度与图像显著度的用于三维图像可视化的传递函数优化算法（C++, Mathematica）; 开发了基于光线投射算法的体绘制引擎与支持静态及时变数据的可视化系统（C++，OpenGL，GLSL, CUDA, Qt, VTK）;开发了Unity游戏引擎体绘制插件，根据游戏对象变换矩阵实时体绘制至Unity纹理（C++, CUDA, C#, Unity）;开发了采用卷积神经网络的基于图像显著度的传递函数生成技术（Python, OpenCV, MATLAB）
研究助理 | 2015年11月至2016年1月 | 爱尔兰都柏林大学三一学院 图形视觉可视化实验室;参与INFOCARVE: Focus+Context增强现实可视化项目(编号：SFI 14/TIDA/2349)，本人排名3/4，项目由爱尔兰科学基金会 (Science Foundation Ireland) 资助，经费约合84万人民币。;提出了三维特征显著度测量方法;实现了在增强现实场景中融合体绘制图像与从Intel RealSense摄像头获得的彩色图像及深度信息
博士研究生 | 2011年9月至2016年4月 | 爱尔兰都柏林大学三一学院 图形视觉可视化实验室;提出了基于可见度与显著度的用于医学图像与计算流体模拟三维可视化的测量方法;开发了采用梯度下降及线性搜索策略的传递函数优化算法，用于增强体数据集中用户感兴趣区域在三维可视化中的可见度;进行用户感知实验，统计分析实验收集的用户感知评分数据来评估可视化技术的有效性;采用C++, OpenGL, VTK与Qt为科研团队开发三维体数据可视化软件
实验室助教 | 2011年9月至2015年4月 | 爱尔兰都柏林大学三一学院 计算机科学与统计学院.博士期间多次担任两门研究生课程与五门本科课程的实验室助教，指导学生编程实验，软件工程小组项目与习题课讲解。课程包括：CS7055 Real-time Rendering, CS7029 Image processing and 3D Modelling, CS3D5 Software Design and Implementation (Android & OpenGL), CS3081 Computational Mathematics, CS2E3 Computer Engineering II, CS2013 Programming Project II, CS2011 Programming Techniques I
教育经历
博士 | 2016年 | 爱尔兰都柏林大学三一学院 (QS世界大学排名108, 计算机学科排名51-100).博士论文《Transfer Function Optimization for Volume Visualization Based on Visibility and Saliency》，导师：John Dingliana
工学硕士 | 2011年 | 中国科学院大学· 计算机应用技术: 平均分82/100；获中国科学院深圳先进技术研究院2010年院长奖学金（学院排名前5%)、优秀学生干部· 2009年9月至2011年8月在中国科学院深圳先进技术研究院集成所人机交互研究中心从事体数据可视化研究，发表EI会议论文3篇，poster 1篇· 硕士论文《体绘制中的传递函数与剥离算法研究》，导师：马炘
工学学士 | 2008年 | 华南理工大学· 软件工程: 平均分82/100；获软件学院2007年一等奖学金（学院排名前5%）与推荐免试研究生资格
获奖经历
EG / VGTC CONFERENCE ON VISUALIZATION (EUROVIS) 最佳POSTER奖 | 2016年
三维虚拟力反馈台球游戏 | 作为项目负责人（ 五人团队 ） | 2008年
· 开发了基于C++与OpenGL及SensAble™ Phantom® Omni力反馈设备的三维台球游戏
· 获2008年深圳市非共识技术创新项目资助
M2M层次算法模型及其在大型游戏中的应用 | 作为主要开发成员 | 2007年
· 开发了A*寻路算法、广度优先搜索算法及相关图形演示界面（C#, Windows Forms, WPF 3D）
· 获第九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛二等奖
学术会议
1. Shengzhou Luo and John Dingliana, “Intuitive Transfer Function Editing Using Relative Visibility Histograms”, IEEE VIS Posters, Phoenix Arizona, USA, 1-6 October, 2017.
2. Shengzhou Luo and John Dingliana, “Transfer Function Optimization Based on a Combined Model of Visibility and Saliency”, EG / IEEE VGTC Conference on Visualization (EuroVis) 2016 Posters, Groningen, Netherlands, 6-10 June 2016. {Best Poster Award}
3. Michael Doyle, Shengzhou Luo and Michael Manzke, “Fast Hardware-Accelerated Construction of Spatial Index Structures for Visualization of Time-Varying Medical Data”, MedViz and Visual Computing for Biology and Medicine Conference 2016, Bergen, Norway, 2016, pp. 79 - 81, poster presentation.
4. Shengzhou Luo and John Dingliana, “Selective Saturation and Brightness for Visualizing Time-Varying Volume Data”, EuroVis 2015 Posters, Cagliari, Italy.
研究领域
计算机图形学、科学数据可视化、三维图像处理；2011年与2014年分别获校研究生奖学金
近期论文
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（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）
1. Shengzhou Luo, Subhrajyoti Maji and John Dingliana, “Intuitive Transfer Function Editing Using Relative Visibility Histograms”, in Journal of WSCG. Vol. 26(1), 2018. (Presented at WSCG International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, Plzen, Czech Republic, May 28 - June 1, 2018).
2. Shengzhou Luo and John Dingliana, “Transfer Function Optimization Based on a Combined Model of Visibility and Saliency”, Spring Conference on Computer Graphics (SCCG), Mikulov, Czech Republic, 2017. (EI)
3. Shengzhou Luo and John Dingliana, “Visibility-Weighted Saliency for Volume Visualization”, Computer Graphics and Visual Computing (CGVC), London, UK, 2015.
4. Shengzhou Luo and John Dingliana, “Transfer Function Refinement for Exploring Volume Data”, Eurasia Graphics: International Conference on Computer Graphics, Animation and Gaming Technologies, Ankara, Turkey, 2014.
5. Shengzhou Luo and John Dingliana, “Information-Guided Transfer Function Refinement”, Eurographics 2014 Short Papers, Strasbourg, France, 2014, pp. 61 - 64.
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