克里斯蒂安·西奥巴特（Christian Theobalt）是马克斯·普朗克信息学院（Max Planck Institute for Informatics）图形、视觉和视频研究小组的负责人，在萨尔大学（Saarland University）任教。他与他的研究小组一起开发了图像采集算法，不需要捕捉受试者上的任何标记点来检测他们的运动。贝克特奖表彰了他在“捕捉现实”方面的研究工作，他在其中开发了三维实时测量和分析运动的算法。多亏了他的工作，即使图像中的几个人快速移动，甚至相互覆盖，也可以获取模型。同时，不再需要具有明确照明的实验室环境，而是可以捕获具有散射光、阴影和其他复杂情况的真实环境。他开发的计算方法是世界上最先进、最有效的方法之一。一台设备齐全的电脑就可以实时捕捉一个人的面部表情、身体和手部动作。他的方法也是第一个在只有一台相机的情况下解决问题的方法。为了实现这一发展进步，他巧妙地结合了计算机图形、图像识别和机器学习的算法概念。
背景 Christian Theobalt于2001年毕业于萨尔州大学，获得计算机科学学位，并获得爱丁堡大学人工智能科学硕士学位。2005年，他获得萨尔布吕肯马克斯·普朗克信息学院和萨尔州学院的博士学位。在2007年至2009年担任斯坦福大学客座教授两年后，他于2009年成为MPI-INF的组长，并于2010年成为萨尔州大学的计算机科学教授。在他的研究中，他处理计算机视觉、计算机图形、人机交互和机器学习等密切相关领域的基本算法问题。特别是，他对以下主题进行了研究：静态和动态场景的3D重建算法、虚拟和扩展现实、无标记运动捕捉技术、计算机动画方法、反向渲染方法（材料和照明特性估计）、支持3D/4D重建的机器学习方法，新的摄像机和传感器、语义视频处理方法以及基于图像的渲染方法。他因其作品获得了众多奖项，包括2007年的马克斯·普朗克学会奥托·哈恩奖章、2009年的欧洲青年研究者奖和2012年的德国模式识别奖。他获得了欧盟的两项ERC拨款，2013年的一项ERC启动拨款和2017年的ERC整合拨款，并于2015年被《资本》杂志评为德国“40岁以下前40位创新领袖”之一。
