2月26日，中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议CVPR 2025公布论文接收结果。余婷副教授提交的论文“Vision-Guided Action: Enhancing 3D Human Motion Prediction with Gaze-informed Affordance in 3D Scenes”获得录用。

CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 是计算机视觉领域的三大世界顶级会议之一。本届CVPR会议收到了13008篇有效投稿，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。

论文简介：

论文提出了GAP3DS模型，通过整合三个核心组件，实现了3D场景中具备可供性感知的人类运动预测：

1.视线引导的可供性学习器：利用人类注视信息识别目标物体，并推断其功能可供性（即物体可支持的动作类型）。

2.可供性感知的姿态生成器：基于预测的可供性生成与目标物体交互的合理身体姿势。

3.双提示运动解码器：以交互位置和生成的交互姿势为输入，通过解算平移、旋转及姿势序列，最终输出符合物理规律且语义连贯的未来运动轨迹。

大量实验表明，GAP3DS在运动轨迹和身体姿态预测的准确性上均超越现有方法，同时确保了预测结果在物理层面的合理性和行为语义的一致性。

详细介绍：https://sites.google.com/view/cvpr2025gap3ds

（图/文 洪东招）