第七十二期CCF-CV走进高校系列报告会于常州大学圆满结束

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2019-05-20


2019510日,在欢庆常州大学41周年校庆之际,由中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)主办,常州大学信息科学与工程学院承办,江苏省人工智能学会智能感知技术与应用专委会、CCF常州、常州市计算机学会协办的第72CCF-CV走进高校系列报告会活动——“计算机视觉前沿技术及应用在常州大学报告厅举行。本期报告会邀请了南开大学方勇纯教授,中山大学赖剑煌教授,北京大学彭宇新教授,北京邮电大学马占宇副教授,东南大学耿新教授五位专家学者做特邀报告。

报告会由大会执行主席常州大学信息科学与工程学院王洪元教授和万建武博士分别主持。

       在开幕式上,副校长徐守坤教授代表学校致欢迎辞。徐校长欢迎远道而来的专家和参会代表,介绍了常州大学近几年来的建设发展情况,并指出发展新一代人工智能技术已纳入国家规划,成为国家战略,社会各行业对人工智能领域的专业技术人才有着巨大而迫切的需求。在常州大学41周年校庆期间,此次中国计算机学会计算机视觉专题报告会的召开可谓正当其时、恰逢其势。

    随后信息科学与工程学院院长朱正伟教授上台致辞。在致辞中,他介绍了学院的建设发展情况,并对与会专家学者致以诚挚问候。

最后CCF-CV副主任赖剑煌教授对常州大学41周年校庆表示祝贺,并对中国计算机学会计算机视觉专委会的工作和活动开展情况进行了简单的介绍。

方勇纯教授的报告题目是无人机视觉控制,在报告中,方教授重点介绍了动态目标视觉锁定与无人机自主飞行控制,基于视觉的无人机吊运两方面的研究情况。视觉传感器具有信息丰富,使用方便等优点,而视觉控制可以使无人机更好地感知和理解周围世界,在此基础上,进行智能决策,从而使其具有自主适应环境的能力。


赖剑煌教授的报告题目是自适应深度学习与行人再识别方法。自适应深度学习方法保证了带标签的数据较少时,网络处于较浅的状态,而伪标签增多时,网络逐渐变深,从而缓解了过拟合问题。报告重点介绍赖教授团队在行人再标识方向的若干研究进展,包括了基于时空线索的行人再标识、特别是跨视域的鉴别成分分析、基于深度学习的再标识等方法。相关理论可应用于现实监控系统,对于图像搜索与匹配领域也具备一定借鉴意义。

彭宇新教授的报告题目是跨媒体智能:表征、分析与应用,彭教授介绍了他们组近年来在跨媒体智能方面的研究成果,包括细粒度图像分类、跨媒体检索、文本生成图像、视频描述生成等,同时对中国工程院人工智能2.0中跨媒体分析推理技术的任务和目标进行了介绍。

马占宇副教授的报告题目是小样本图像分类,马教授从损失函数、网络结构和集成学习方法三个角度,介绍了课题组在解决小样本图像分类方面的探索,相关方法将小样本数据与元学习、度量学习和强化学习等相结合,从而提高分类精度。

耿新教授的报告题目是面向标记分布学习的标记增强,耿教授从研究背景、标记增强的概念和算法几个方面做了详细的介绍,证明了标记分布学习方法配合标记增强方法能够有效匹配大多数有监督学习问题,并且具有广泛的应用前景。

本次CCF-CV走进高校系列报告持续了四个多小时,来自常州大学信息科学与工程学院约200名师生聆听计算机视觉领域的专家学者在该领域的最新前沿技术及应用报告,报告内容精彩,互动热烈,高潮迭起。五位专家详实地介绍了自己在计算机视觉领域地研究成果与心得,他们所展示地研究成果极大地激发了同学的学习热情。在报告会提问环节中,在座的校内外学生和老师们纷纷向五位专家提出自己科研方面的问题,专家们也对这些提问做出了详尽的回答,大家获益匪浅。最后,此次报告会在热烈的掌声中圆满结束。