CCF-CV走进高校系列报告会(第十三期,山东大学)

filehelper_1461913755302_92

中国计算机学会计算机视觉专委会走进高校系列报告会

CCFCV Series Lectures

山东大学·济南(第 13期)

2016512日(星期四14:00-17:30

山东大学千佛山校区8号楼516报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

13:30      签到

14:00      报告会开始

特邀讲者:刘连庆 博士,中国科学院沈阳自动化研究所研究员

演讲题目:物理的借鉴:从纳米操作机器人到超分辨成像

特邀讲者:沈琳琳 博士,深圳大学教授

演讲题目:基于Gabor小波的特征提取与融合

特邀讲者:马占宇  博士,北京邮电大学副教授

演讲题目:Machine Learning for Non-Gaussian DataProcessing Theory and Applications

特邀讲者:冯 伟  博士,天津大学副教授

演讲题目:主动视觉与文物本体微变监测

执行主席:卢国梁 博士,山东大学机械工程学院副教授

                  中国计算机学会计算机视觉专委会委员

参加人员:视觉领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者

报名方式Emailsdugaozhen@gmail.com (请于511前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV山东大学报告会回执”

参加方式:免费参加,敬请光临。

 

参会回执

姓名

职称/职务

电话

Email

工作单位

注:回执仅仅针对外地和外校的人员,本校人员无需提供。

特邀讲者 刘连庆 

filehelper_1461913783354_79

博士,中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室研究员。主要研究方向为:纳米操作机器人、智能控制、微纳生物传感技术。长期从事纳米操作机器人的相关研究,在主从纳米操作系统理论体系及实现,基于路标的任务空间实时反馈方法,微纳生物医学等方面取得了重要进展。发表SCI检索论文70余篇,授权发明专利8项。在国际机器人顶级会议IROS做大会主题报告(Keynote Speech)一次,在IEEE-NANOMEDICEE3M-Nano等知名国际会议做大会报告(Plenary Talk)多次。目前是国际期刊Trans.of the Inst. of Measurement and ControlJournal ofAutonomous Robots特邀编辑,Mechatronics副主编,ICRAIROS等机器人领域顶级会议Editorial board成员(2012年开始),国家机器人标准化总体组秘书长。先后获得IEEE机器人与自动化学会青年科学家奖(IEEE RAS EarlyCareer Award), 中国科学院卢嘉锡青年人才奖,中国科学院院长优秀奖,入选中组部青年拔尖人才计划、获得国家基金委优秀青年基金资助。

报告摘要介绍机器人学国家重点实验室在纳米操作机器人方面取得的研究进展,报告主要围绕纳米操作机器人的可视化视觉反馈生成方法开展。从开始的物理建模、再到误差诊断,尽管每一次都是的纳米操作机器人的性能得到提升,但是由于动力学建模很难完全与实际场景完全吻合,始终制约着纳米操作机器人高可信度实时视觉反馈的实现。直到物理学的突破,报告人在实验室发展出基于微球的超分辨显微成像技术,突破光学衍射极限,并通过与纳米操作机器人结合,为纳米操作机器人的实时可视化操作提供完整解决方案。

特邀讲者沈琳琳 

filehelper_1461913800678_32

博士, 教授,广东省教育厅中英合作视觉信息处理实验室主任、深圳大学计算机视觉研究所所长、英国诺丁汉大学计算机学院荣誉教授。上海交通大学学士、硕士,受英国政府海外研究奖学金资助在诺丁汉大学获得博士学位,博士期间获得“国家优秀自费留学生”奖励。研究方向主要为图像处理和模式识别,作为负责人主持国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目和深圳市科技计划项目二十余项,发表学术论文100余篇。现为广东省高校千百十工程培养对象,深圳市高层次“地方领军人才”,深圳市海外高层次人才,深圳市十佳青年教师。2012年获深圳市自然科学奖,2013年获广东省科学技术奖,2015年获中国电子学会科学技术奖。2010年获国际期刊《Image and Vision Computing》最多他引论文奖。开发的细胞荧光图像分类算法在2013IEEE国际图像处理会议(ICIP)组织的分类算法大赛中,以最高的准确率获得冠军。20152016连续2年被爱思维尔出版社评为计算机学科“中国高被引学者”。

报告摘要:由于具有最优时频联合分析分辨率、空间频域联合分析分辨率,以及和视觉皮层细胞响应函数的相似性,二维Gabor小波在在纹理分类、人脸、指纹和掌纹等生物特征识别领域取得了非常不错的性能。报告将对采用Gabor小波进行特征提取的原理和方法进行综述,对Gabor响应的幅值、相位以及编码方法进行探讨,对不同小波提取的特征的融合以及在各种模式识别领域的应用予以总结,最后介绍近几年三维Gabor小波在三维图像、高光谱遥感图像分类以及高光谱人脸/掌纹识别上的最新进展。

 

特邀讲者马占宇 

Mazy

博士,北京邮电大学副教授,丹麦奥尔堡大学兼职副教授,北邮信通院邦赢 彩票大数据联合实验室主任,曾就读于北京邮电大学和瑞典皇家理工学院。主要研究领域为非高斯概率模型及其在多媒体信号处理、生物医学信号处理和生物信息学等领域的应用。主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金、教育部留学归国人员科研启动基金、瑞典博士后研究基金等多个项目;参与欧盟FP7合作研究项目两项,瑞典ÅF 基金会研究项目一项,瑞典科研与教育国际合作基金会项目一项。共发表包括IEEE trans. on PAMIPR在内的学术论文40余篇。

报告摘要Recentresearch demonstrate that the usage of non-Gaussian statistical models isadvantageous in applications where the data are not Gaussian distributed. Withconventionally applied model estimation methods, e.g., maximum likelihoodestimation and Bayesian estimation, we cannot derive analytically tractablesolution for non-Gaussian statistical models. In order to obtain closed-formsolution, we extend the commonly used variational inference (VI) framework vialower-bound approximation, by utilizing convexity/relative convexity of theintegrants in the non-Gaussian distributions. In this presentation, weintroduce the principles of the extended variational inference (EVI) anddemonstrate its advantages in non-Gaussian mixture models and bounded supportmatrix factorization. We also show the advantages of non-Gaussian statisticalmodels in real life applications, such as speech coding, 3D depth mapenhancement, and DNA methylation analysis. Here, we focus our attention on thenon-Gaussian distribution in the exponential family

特邀讲者冯伟 

filehelper_1461913811554_24

冯伟,博士,副教授,博士生导师,天津市认知计算和应用重点实验室副主任,天津大学计算机学院图形图像与视觉媒体研究所主任。主要研究方向为:计算机视觉、模式识别、视觉机器人。长期从事广义随机场理论与离散优化方法、通用超像素网格化与大规模图像目标检测、基于主动视觉的高值目标微变检测与度量等方面的理论和应用研究。发表学术论文50余篇,其中CCF A类期刊和会议论文15篇,授权发明专利7项。近年来,针对文物预防性保护中本体状态缺乏有效监测手段的难题,提出适用于开放无约束环境的高值目标本体状态主动视觉感知方法与机器人平台,并在敦煌莫高窟、颐和园等世界文化遗产地应用,将百年周期内目标级本体裂化缓慢演变的监测精度,提升至一年时间内0.1mm级监测精度。目前是中国人工智能学会模式识别专委会委员,SCI期刊“Frontiers of Computer Science”青年副主编,教育部新世纪优秀人才,同时担任香港研资局RGC评审专家。

报告摘要近年来,得益于大数据的支持,计算机视觉算法在解决实际问题的鲁棒性方面取得了长足的进步。然而,当前许多算法都默认假设可靠大数据的存在。如何获取可靠数据成为大数据时代,计算机视觉研究的一个核心问题。本报告将结合实例,介绍基于主动视觉方法获取高质量可靠图像数据的最新研究进展。针对预防性保护中的文物本体状态微变监测这一难点问题,提出了无需手眼标定的相机6自由度位姿物理重定位方法,支持在较低定位精度平台上的精确位姿重现,并给出严格的误差收敛证明;同时探讨针对存在光照条件和相机位姿差异的场景细微变化检测方法。基于上述技术,针对敦煌莫高窟壁画和颐和园石刻文物,将其百年周期内目标级本体裂化缓慢演变的监测精度,提升至一年时间内0.1mm级监测精度。报告还将探讨主视觉技术在光照条件重现、精准全景图获取等相关方面的研究思路与进展。

 

会场路线图

filehelper_1461913867451_51

CCF-CV 网站:http://ccfcv.ccf.org.cn/

CCF-CV公众号:

filehelper_1461913867376_79