【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第三十三期,东南大学)

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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

东南大学·南京(第 33期)

2017513日(星期六10:00-16:00

东南大学九龙湖校区人文学院一楼报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

09:30      签到

10:00      报告会(上午部分)开始

特邀讲者:刘青山 博士,南京信息工程大学教授

演讲题目:基于深度特征学习的遥感影像分类

特邀讲者:孟德宇 博士,西安交通大学教授

演讲题目:误差建模原理

12:00-14:00    午间休息

14:00      报告会(下午部分)开始

特邀讲者:熊红凯 博士,上海交通大学教授

演讲题目:结构化学习的多媒体信号处理

特邀讲者:张艳宁 博士,西北工业大学教授

演讲题目:高分辨率图像智能处理技术

执行主席:耿新 博士,东南大学计算机学院教授

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Emaild.zhou@seu.edu.cn (请于510前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV东南大学报告会回执”

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 刘青山 

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刘青山博士现任南京信息工程大学教授,博士生导师,江苏省大数据分析技术重点实验室主任,IEEE高级会员。20004月毕业于中科院自动化所模式识别国家重点实验室获博士学位,随后留实验室工作,20064月赴美国Rutger大学访问、工作。20119月加盟南京信息工程大学。主要研究方向为图像与视频分析、计算机视觉、和机器学习。现已在国内外学术期刊和国际会议上发表论文140余篇,其中IEEETransaction汇刊和CCF A类会议论文50余篇,GoogleScholar统计引用4200余次。2011年入选江苏省特聘教授,2012年入选教育部新世纪人才,同年获首届江苏省杰出青年基金资助,2013年入选江苏省双创个人,2014年入选江苏省双创团队领军人才,2016年荣获江苏省优秀教育工作者。先后主持承担了国家自然基金项目4项,其中国家自然基金重点项目1项,以第一完成人获2016年度教育部自然科学二等奖。受邀担任国际学术期刊《Neurocomputing》、《SignalProcessing》编委,长期受邀担任20余种国际知名学术期刊的审稿人,参与组织国际学术会议10余次,是中国视觉与学习青年论坛(VALSE)组织发起人,任中国计算机学会多媒体专委会和计算机视觉专委会常务委员等。

报告摘要随着数字成像技术和互联网技术的快速发展,图像数据规模呈爆炸式增长,给图像数据分析带来了巨大的挑战。近年来,深度学习的兴起给图像大数据分析提供了一个很好的解决方案。本报告将结合深度学习来汇报我们课题组最近在遥感影像分类上的一些研究进展,主要包括:多尺度深度卷积特征学习、深度卷积特征自适应融合、以及基于序列深度网络学习的多谱图像分类等研究工作。

特邀讲者 孟德宇 

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博士,西安交通大学教授、博导。目前主要聚焦于自步学习、误差建模、张量稀疏性等机器学习相关方向的研究,共接收/发表IEEE汇刊论文16篇,CCF A类会议论文24篇。曾担任ICML,NIPS等会议程序委员会委员,AAAI2016IJCAI2017高级程序委员会委员。

报告摘要传统机器学习主要关注于确定性信息的建模,而在复杂场景下,机器学习方法容易出现对数据噪音的鲁棒性问题,而该鲁棒性问题与误差函数的选择紧密相关。本次报告聚焦于如何针对包含复杂噪音数据进行误差建模的鲁棒机器学习原理。这一原理已经在遥感影像、CT图像与高光谱图像的相关应用中取得良好效果,并有望引导出更多有趣的机器学习相关应用与发现。

特邀讲者 熊红凯 

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博士,教授,博导,上海交通大学特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,教育部长江学者特聘教授,科技部中青年科技创新领军人才,教育部新世纪优秀人才,上海市优秀学术带头人,上海市曙光学者,上海市青年科技英才、国家自然科学基金委创新研究群体成员。IEEE高级会员。中国图像与图形学学会理事,中国电子学会和中国计算机学会高级会员。

2003年获上海交通大学工学博士学位。2007-2008年在美国卡内基梅隆大学担任研究员、2011-2012在美国加州大学圣地亚哥分校担任Scientist。主要从事信号处理、信息论编码、生物医学信息处理等相关领域的研究,主持相关国家自然科学基金重点项目2项。2011年,获上海市技术发明奖一等奖(第一完成人);多次获国际会议最佳论文奖,发表相关IEEE Trans汇刊论文40篇。

报告摘要稀疏理论,在视觉和学习方向表现为模型选择;在信号处理方向,主要表现为稀疏编码,亦最优线性逼近;本报告希望提供基于图像处理的稀疏建模完整描述,并根据相关结构化学习的持续研究,重点陈述有关渐进字典学习和卷积网络的描述构造。

特邀讲者 张艳宁

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教授,博导,计算机学院院长、校长助理,国务院学科评议组成员,长江学者特聘教授,中组部万人计划科技创新领军人才,国防973项目首席。长期致力于图像处理、模式识别、计算机视觉与智能信息处理等的研究,并与航天、航空等方面的国家重大需求相结合。获国家教学成果二等奖1项、省部级科技进步奖3项,曾获全国三八红旗手称号和总装863科技攻关先进个人。 先后承担国防973项目、国家自然科学基金重点项目、国家/国防863、总装预研等国家级项目40余项。在IEEE TPAMIIEEE TIPPRIEEE TSMC-BInfo. FusionCVPRICCV等国内外本领域权威期刊和重要国际会议上发表论文百余篇。研究成果被多个国家级重大工程攻关项目采用,成功应用于航天、航空、能源、水利等行业的20余家单位。 获授权国防国家发明专利50余项,出版专著3部。

报告摘要高分辨率对地观测是目前国家高新技术发展的重点。由于硬件、环境和处理水平的限制,现有图像难以满足探得到、定得准、看得清、辨得明,需要对图像进行清晰化处理。本报告针对高分辨率图像智能处理技术,包括去模糊、超分辨、去噪以及协同处理等介绍了本科研团队近期研究进展以及所获得成果。 

 

执行主席:耿新

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东南大学计算机科学与工程学院教授、博导、副院长,国家优青、江苏省杰青,东南大学模式学习与挖掘(PALM)实验室主任。主要从事机器学习、模式识别、计算机视觉等方面的研究。主持多项国家自然科学基金项目,在重要国际学术期刊和会议发表论文五十余篇。现为CCF青年工作委员会执委,江苏省计算机学会理事、青年工作委员会主任,CCF人工智能与模式识别专委会、计算机视觉专委会委员,中国人工智能学会机器学习专委会、模式识别专委会委员,江苏省计算机学会/微型电脑应用协会人工智能专委会常委,《Frontiers of Computer Science》青年编委。

会场路线图
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东南大学九龙湖校区地图

CCF-CV 网站:http://ccfcv.ccf.org.cn/

CCF-CV公众号:
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【活动背景】自201511月起,CCF计算机视觉专委会(CCF-CV)在全国范围内率先开展走进高校系列报告会、走进企业系列交流会等特色活动,在学术界、工业界产生了热烈反响,受众遍及祖国大江南北。CCF计算机视觉专委会欢迎各兄弟学会、专委会借鉴,共同推动我国相关领域的学术繁荣和产业发展!