报告人简介：严冬明，研究员，本科和硕士毕业于清华大学计算机系（2002，2005），博士毕业于香港大学计算机系（2010）。分别于2010年5月至2011年4月在法国INRIA，及2011年5月至2013年7月于沙特国王科技大学KAUST 从事博士后研究工作。于2013年8月加入中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室工作至今。主要研究方向包括计算机图形学，几何建模及处理，模式识别等。目前已在国际重要会议及期刊发表论文70余篇，其中包括SCI期刊论文50篇。担任国际SCI期刊《The Visual Computer》、《Journal of Computer Science and Technology》编委、长期担任计算机图形学重要会议程序委员会成员（包括Eurograph, Pacific Graphics, Solid and Physical Modeling, Geometry Modeling and Processing, Graphics Interface, CAD/Graphics等），以及相关领域多个专业委员会成员。

报告摘要：Voronoi图是一种常见的几何结构，在许多领域都有着广泛的应用。传统的Voronoi图是定义在欧式空间中的。但是，在许多实际应用中，计算区域总是限定在某个特定的区域，比如三维曲面，形体内部等。我们提出一系列方法计算三维网格曲面上的限制Voronoi图，以及三维形体内部的裁剪Voronoi图。同时，我们提出了一个快速的重心Voronoi图的优化框架，可以生成高质量的三角形/四面体网格，以及Voronoi多面体网格。我们提出的限制/裁剪Voronoi图算法也被广泛的应用到了其他领域，比如三维打印，蓝噪声采样，几何建模等。