【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第五十四期,西藏大学)

 

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

西藏大学·拉萨(第54期)

2018615日(星期五9:30-12:30

西藏大学12-206报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

 

程  序

9:20 签到

9:30 报告会开始

特邀讲者:陈宝权 博士,北京大学信息科学技术学院教授

演讲题目:城市空间大数据与信息增强

特邀讲者:刘成林 博士,中国科学院自动化研究所研究员

演讲题目:文档图像识别研究现状与趋势

特邀讲者:张道强  博士,南京航空航天大学教授

演讲题目:脑影像智能分析与脑疾病早期诊断

特邀讲者黄  华  博士,北京理工大学计算机学院教授

演讲题目:视频稳像方法、评价及应用

执行主席:尼玛扎西博士,西藏大学信息科学技术学院教授、院长

参加人员:计算机领域专业人士、研究生、其他有兴趣者

报名方式:Email:rocky_tibet@qq.com (请于6月13日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV西藏大学报告会回执”)

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 陈宝权

北京大学前沿计算研究中心执行主任,信息科学技术学院教授,长江学者,杰青,CCF会士,兼山东大学教授。纽约州立大学计算机博士。研究领域为计算机图形学与数据可视化。现任/曾任ACM TOG/IEEE TVCG编委、IEEE VIS/SIGGRAPH Asia指导委员会成员,曾任IEEEVis 2005ACM SIGGRAPH Asia 2014大会主席。获2003年美国NSF CAREER Award2005IEEE可视化国际会议最佳论文奖,和2014年中国计算机图形学杰出奖。担任973项目城市大数据计算理论与方法”首席科学家,并任北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。

报告摘要城市空间既为人类提供居住与活动空间,也为城市大数据提供空间关联。随着各类传感技术及移动载体的提升与普及,快速获取并渐进式更新复杂城市场景的三维数字建模越来越变得可能。精细化的三维场景为大数据的时空关联提供了基础,从而为城市大数据分析及事件仿真带来了前所未有的机遇,为智能城市的各类应用提供新的技术手段。与空间关联的信息构成了对城市空间的智能化增强,将会无所不在的提升城市的生活体验。

 

特邀讲者 刘成林 

中科院自动化研究所副所长,模式识别国家重点实验室主任,研究员、博士生导师。2005年入选中国科学院百人计划2008年获得国家杰出青年科学基金资助。1989年毕业于武汉大学无线电信息工程系,1992年在北京工业大学获电路与系统专业工学硕士学位,1995年在中国科学院自动化研究所获模式识别与智能控制专业工学博士学位。19963月到199710月在韩国科学技术院(KAIST)从事博士后研究。199711月到19993月在日本东京农工大学从事博士后研究。19993月到200412月在日立中央研究所(东京)先后任研究员和主任研究员。研究兴趣包括图像处理、模式识别、机器学习、文字识别与文档分析等。在文字识别领域,特别是手写字符的识别与分割方面取得了突出的研究成果,并因此荣获2005年国际模式识别协会IAPR/ICDAR Young Investigator Award(青年学者奖)。研制的算法在多种信息产品中得到实际应用。在国际期刊和国际会议上发表论文200余篇,合著英文专著一本,获得授权发明专利5项。现任国际刊物Pattern Recognition的副主编, Imageand Vision Computing, Int. J. Document Analysis and RecognitionCognitiveComputation的编委,国内期刊《自动化学报》的副主编。中国人工智能学会模式识别专委会主任,自动化学会模式识别与机器智能专委会主任。美国电气电子工程师协会会士 (IEEE Fellow)、国际模式识别学会会士(IAPRFellow)

报告摘要文档图像分析与识别(也称文字识别)经过50多年的研究,产生了大量的研究成果,但是在实际应用中还存在很多技术不足,需要从应用的角度重新思考聚焦研究问题。本报告中,我首先简要介绍文档图像分析的应用背景、研究历史和技术现状。然后以一些典型应用(印刷/手写文档数字化、场景文本识别)为例分析现有方法和技术(包括基于深度学习的方法)的不足,从满足实际应用需求的角度出发提出一些值得研究的方向,包括文档结构元素识别、字符结构分析和认证、小样本学习、弱监督学习、交互式学习/识别、大数据驱动的学习和识别等。

特邀讲者 张道强

教授,博士生导师,国家优秀青年基金获得者,“万人计划”青年拔尖人才。分别于1999年和 2004年在南京航空航天大学计算机科学与工程系获学士和博士学位。2004年起留校任教, 2008年破格晋升为教授,主要研究方向为机器学习和模式识别技术及应用。2010年至2012年在美国北卡罗莱纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)从事脑影像分析及脑疾病早期诊断研究。已在国内外核心期刊和会议上发表150余篇论文,Google Scholar论文他引7000余次,H指数40。研究成果获教育部自然科学二等奖1项(第一完成人),获国际期刊《Neuroimage》和《Pattern Recognition》高被引论文、国际会议PRICAI’06STMI’12BICS’16最佳(学生)论文等。目前担任《PLOS ONE》、《自动化学报》、《计算机应用》等期刊编委。任中国图象图形学会理事、中国人工智能学会机器学习专委会常委、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、江苏省人工智能学会医学图像处理专委会主任委员等职务。曾获全国优博论文提名、霍英东青年教师奖、江苏省“333工程高层次人才、江苏省杰出青年基金等。20142017年连续4年上榜Elsevier中国高被引学者榜单。

报告摘要近年来,“脑科学计划”吸引了各国政府和公众的广泛关注。脑影像技术是研究脑科学的重要工具之一, 然而由于脑影像数据所固有的高维度、多模态、异构和时变等特性,对其进行快速有效分析是当前研究的关键问题之一。在本报告中,我们将首先简要介绍脑影像分析的基本方法,然后重点介绍我们近几年在基于机器学习的脑影像/脑网络智能分析方面的相关工作,并介绍其在脑疾病早期诊断、影像遗传学、脑认知与脑解码中的应用。

特邀讲者黄华

北京理工大学计算机学院教授,主要从事图像和视频处理方面的研究工作。先后主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研究计划项目等,获国家杰出青年基金资助,入选万人计划科技领军人才。

报告摘要运动环境下拍摄的视频不可避免地存在画面抖动现象,影响了内容观看和视频编码。本报告介绍了基于运动流形表示和优化的稳像技术、基于流形内在度量的全参考和无参考视频稳像质量评价方法,以及视频稳像技术在视频编码等方面的应用。

执行主席

尼玛扎西,教授、工学博士、博士生导师、西藏大学信息科学技术学院院长。入选国家“万人计划”第一批领军人才、全国杰出专业技术人才、国家“百千万人才工程”第一、二层次人选、“新世纪百千万人才工程国家级人选”、西藏自治区学术技术带头人、青海省“昆仑英才”引智人才。获得国家科技进步二等奖、何梁何利科学技术创新奖、中国标准创新贡献一等奖、西藏自治区科学技术一等奖2项、西藏自治区科学技术二等奖2项等十余项省部级以上科技奖励。

会场路线图

CCF-CV 网站:http://ccfcv.ccf.org.cn/

CCF-CV公众号:

【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!