Prof. Dr. Riccardo Marin

Professur

Machine Learning for Robotics

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Marins Forschungsschwerpunkte sind Computer Vision, maschinelles Lernen und virtuelle Menschen. Seine Forschung zielt darauf ab, künstlicher Intelligenz ein Gefühl für die dreidimensionale Welt zu vermitteln, das der menschlichen Wahrnehmung entspricht. Insbesondere konzentriert er sich auf die Suche nach Analogien zwischen Objekten, die Wiederherstellung entsprechender geometrischer und semantischer Punkte, wobei sein besonderes Interesse der Analyse von 3D-Humandaten gilt. Methodisch bedient sich seine Forschung Ansätzen aus der spektralen Formanalyse, der 3D-Signalverarbeitung und dem geometrischen Deep Learning und erweitert diese.

Prof. Marin erwarb seinen Bachelor-, Master- und Doktortitel in Informatik an der Universität Verona. Er war Postdoktorand an der Universität La Sapienza in Rom und der Universität Tübingen, unterstützt durch individuelle Stipendien der Humboldt-Stiftung und der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen der Europäischen Union. Er ist Mitglied von ELLIS und seit 2025 Professor an der TUM.

Wichtigste Auszeichnungen

  • Best paper in Topology and Graphs Category at the NeurIPS Workshop on Symmetry and Geometry in Neural Representations (2023)
  • Matteo Dallepiane Award for Best PhD Thesis in Computer Graphics (2022)
  • Top Cited Article Award from Computer Graphics Forum Journal (2022)
  • Best Student Paper Award at the International Conference on 3D Vision (2020)
  • Six times Outstanding Reviewer Award at 3DV, ICLR, CVPR, NeurIPS (2020/2023)

Marin R, Corona E, Pons-Moll G: "NICP: Neural ICP for 3D Human Registration at Scale". European Conference on Computer Vision. 2025, Volume 15116: 265–285.

Abstract

Petrov IA, Marin R, Chibane J, Pons-Moll G: "Object pop-up: Can we infer 3d objects and their poses from human interactions alone?". 2023,Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 4726-4736.

Abstract

Marin R, Rakotosaona MJ, Melzi S, Ovsjanikov S. "Correspondence learning via linearly-invariant embedding". Advances in Neural Information Processing Systems. 2020. Volume 34: 1608 - 1620.

Abstract

Marin R, Melzi S, Rodolà E, Castellani U. "FARM: Functional automatic registration method for 3d human bodies". Computer Graphics Forum. 2020. Volume 39: 160-173.

Abstract

Marin R, Rampini A, Castellani U, Rodolà E, Ovsjanikov M, Melzi S. "Instant recovery of shape from spectrum via latent space connections". International Conference on 3D Vision. 2020. 120-129.

Abstract

Bei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer.