2016年9月3日第二十期CCF-CV走进高校系列报告会于厦门大学圆满结束

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2016年9月3日14:00,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)走进高校系列报告会第二十期在厦门大学海韵行政楼B-505会议室举行。报告会由中国计算机学会计算机视觉专委会委员、厦门大学纪荣嵘教授主持。来自北京大学的查红彬教授、中山大学的赖剑煌教授和天津大学的胡清华教授受邀出席本期活动并做精彩报告。来自厦门大学、华侨大学、厦门理工大学和芬兰Oulu大学等师生参加了本次报告会。本次报告会的主题——计算机视觉前沿技术及应用,三位报告人结合自己的研究内容作了精彩纷呈的报告。

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   查红彬教授的报告题目为“3D Reconstruction for Object Modeling and Scene Analysis”。他首先给在场同学带来了三维物体重建与场景分析的Introduction。就相关研究话题分析了物理网络系统(CPS)中的存在问题,介绍其研究组使用catadioptric相机系统进行三维建模的研究,详细阐述了使用两面镜系统简化相机标定过程的方法及原理。查教授分析了当前各类采集三维数据的传感器存在的问题,引入其团队在深度图像分辨率提高方面的创新性工作。最后用几个非常有趣应用向听众展示了该研究在实际问题中的应用价值。

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赖剑煌
教授以“行人再标识问题的若干研究进展”为题详细介绍了他们团队在该领域非常深入的工作。首先给出行人再识别问题定义和该问题的挑战性,然后报告归纳了两类方法:摄像机之间有重叠视域及摄像机间具有非重叠视域。后者是当前研究的主流,该类方法常见的有基于行人特征表达的方法、训练行人匹配模型的方法、上下文线索的挖掘、基于迁移学习的跨场景行人再标识。最后,赖教授重点讲解了其团队在行人再标识领域的陆续提出的6个方法:基于行人特征表达的方法;基于深度排序和联合表达的行人再标识;基于不对称激励学习的行人再标识;基于部分匹配的行人再标识;基于深度信息的行人再标识;现实场景中基于去身份混淆的行人再标识。每种方法都图文并茂地展示了计算过程和详细的实验结果对比。

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胡清华
教授则以“大数据时代的不确定性挑战”为题,为与会师生报告了多源异构不确定数据的机器学习中存在的挑战与对策。在报告中,胡教授介绍他们团队在与国家天文台空间天气预报、林火概率预报和石油钻井平台检测三个应用需求的研究情况,展示实际应用的实例数据,启发性地从属性视角、决策视角、样本视角分析大数据的特点,令在场观众耳目一新。另外胡教授基于总结出的数据特性,以风速分布建模预报为例,分享了针对大数据学习任务的解决思路。最后总结其丰富应用经验对未来工作的展望进行了深入讨论。

   三位讲者为本期CCF-CV 走进高校系列报告会活动奉献了三场高质量的专业学术报告,现场获得了厦门高校师生们的热烈反馈,达到了为视觉领域的老师和同学提供交流学术成果、学术讨论平台的目的。三位讲者学术功底深厚、严谨又不失幽默,报告内容从经典的相机标定、行人标识、超分辨率,到热门的深度学习、大数据三维大数据等,在提问与回答环节,专家与听众们密切互动和交流,对大家关注的问题进行详细解答。最后,在现场师生的热烈掌声中本次活动圆满结束。