第五十一期CCF-CV走进高校系列报告会 于江西财经大学圆满结束

2018年4月28日上午,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办,江西财经大学信息管理学院承办的第五十一期CCF-CV走进高校系列报告会“计算机前沿技术及应用”在江西财经大学荟庐四楼报告厅成功举行。本期报告邀请了电子科技大学李宏亮教授、武汉大学陈震中教授、上海交通大学林巍峣教授以及中山大学特聘研究员谢晓华出席活动并作精彩报告。报告会由江西财经大学信息管理学院方玉明教授、杨勇教授和袁非牛教授担任执行主席。来自南昌大学、江西师范大学、南昌航空大学、东华理工大学、江西农业大学、江西科技师范大学、江西财经大学等单位共200多位师生参加本次活动,师生们济济一堂,满怀期待前来聆听计算机视觉领域的专家学者就有关该领域最新前沿技术及应用做报告。

李宏亮教授的报告题目是“图像语义内容表示与提取技术研究进展”。李教授首先介绍了图像哈希表示和分割技术研究现状,然后从哈希学习类型包括单模态哈希技术和多模态哈希技术,阐述了在无监督的对称哈希、有监督的非对称哈希以及有监督的跨模态哈希技术等领域取得的代表性工作,并阐述了基于上下文的语义内容分割研究成果。最后,对未来图像语义内容提取技术面临机遇与挑战进行了总结。

陈震中教授的报告题目是“视频编码:从视觉感知到编码优化”。陈教授首先介绍了视频编码的发展。经历多年的发展,视频编码技术形成了H.264/AVCHEVC/H.265等一系列标准。然后,报告主要围绕在视频编码优化研究工作中如何利用人类视觉系统特性而展开,分别从视觉信息处理、感知视频编码优化以及沉浸式VR视频编码优化进行了阐述。最后,探讨如何结合智能化视觉信息处理优化视频编码以及用户体验,展望了未来视频编码优化研究方向。

林巍峣教授的报告题目是“基于视频的多目标语义信息提取与压缩”。林教授首先介绍了多目标行为检测与跟踪领域的相关工作。然后阐述了利用超平面匹配的一体化多目标检测与跟踪算法,实现对视频中目标位置、轨迹等语义信息的压缩与编码,并且介绍了在目标行为识别、行为检测方面的工作。最后,介绍了团队提出的时空关联位置及轨迹压缩技术,实现对语义信息的压缩及编码

谢晓华研究员的报告题目是“行人再识别问题的若干研究新进展”。谢教授首先指出行人再标识问题,是视频监控、模式识别与计算机视觉领域的一个重要问题。然后阐述了该领域的研究进展及警务应用,并介绍了团队在行人再标识方向的若干研究进展及具有代表性相关工作,包括了基于时空线索的行人再标识、行人的动态匹配模型、行人的镜像表示、跨视域的鉴别成分分析、基于深度学习的再标识等方法。最后,探讨行人再识别问题与现实监控系统,图像搜索和匹配领域相关理论的结合应用。

此次CCF-CV走进高校系列报告会,内容精彩,互动热烈,高潮迭起,为现场听众奉献了一次学术盛会,一场知识盛宴,会场互动热烈,精彩纷呈,报告会在热烈的掌声中圆满结束。

CCF-CV 网站:http://ccfcv.ccf.org.cn/

【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!