【预告】CCF-CV走进企业系列交流会(第十五期,图森未来)

中国计算机学会计算机视觉专委会走进企业系列交流会

CCF-CV@Industry

图森未来·北京第15期

时间2018810日(星期五)14:00-16:00

地点:北京市朝阳区光华路甲9号世贸商务楼5

交流会主题

CCF-CV走进图森未来

13:50-14:00   签到(参会人员自行到达)

14:00-14:40   郝佳男(图森未来联合创始人COO// 公司及产品分享

 

14:40-15:30   王乃岩(图森未来合伙人首席科学家)//技术分享,主                       题:图森未来在L4自动驾驶卡车中的最佳实践

 

15:30-16:00     Q&A及自由讨论

16:00-16:10     公司参观、合影留念

 

活动召集人王瑞平博士,中国科学院计算技术研究所

中国计算机学会计算机视觉专委会,副秘书长

参加人员:专委委员、计算机视觉领域专业人士

报名方式:邮件发送至wangruiping@ict.ac.cn,请于88前将参会回执回复至上述邮箱,邮件主题请注明“CCFCV图森未来交流会回执:名额有限,报名从速,委员优先,最终参加活动人员名单以秘书处邮件通知为准)

参加方式:免费参加,敬请光临。

企业简介:

图森未来创立不足3年已完成C轮融资,估值约30亿元人民币,中美两地均设有总部及多处研发中心,获得由加州车管局颁发的路测牌照,完成加州到亚利桑那的长达300公里的跨州长距离路测。

在中美两地持续进行高速和港口两大场景路测,已累计完成近30000小时真实环境路测时长,在国家智能网联汽车(上海)试点示范区举行L4自动驾驶卡车,全国首次公开演示,受工信部、国家发改委等一众领导试乘及高度评价,一不小心还登上新闻联播。

目前正在国内港口推进港内无人集卡车队试运营,年内将在港区实现自动驾驶技术在全球范围内的首个商业化落地,也有望带来更多自动驾驶投入实际货运的好消息,已然成为中国自动驾驶商业化领跑者。

               

 

图森未来官网地址:http://www.tusimple.com

图森未来,中国自动驾驶商业化领跑者

  

 

参会回执

姓名

职称/职务

电话

Email

工作单位

 

中国计算机学会计算机视觉专委会网址:http://ccfcv.ccf.org.cn/

欢迎关注CCF-CV微信公众号:

 

 

 

 

 

 

附:会场路线图

 

北京市朝阳区光华路甲9号世贸商务楼5

 

 

【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第五十九期,燕山大学)

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

燕山大学·秦皇岛(第59期)

2018720(星期五8:00-12:00

燕山大学第四教学楼108报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

7:30 签到

8:00 报告会开始

特邀讲者:王 亮 博士,中国科学院自动化所 研究员

演讲题目:视觉大数据的智能分析与理解

特邀讲者:苗启广  博士,西安电子科技大学 教授

演讲题目:基于三维深度神经网络的手势识别

特邀讲者:杨巨峰  博士,南开大学 副教授

演讲题目:基于神经网络的视觉情感计算

特邀讲者:丛 杨  博士,中科院沈阳自动化所 研究员

演讲题目:机器人视觉感知及学习

执行主席:张世辉 博士,燕山大学信息科学与工程学院教授

中国计算机学会计算机视觉专委会委员

 吴培良 博士,燕山大学信息科学与工程学院副教授

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:

Email:peiliangwu@ysu.edu.cn (请于7月19日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV燕山大学报告会回执”)

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 王亮

博士,研究员,博导,IEEE高级会员、国际模式识别协会会士(IAPR Fellow),模式识别国家重点实验室副主任、图象图形学学会视觉大数据专委会主任、计算机学会计算机视觉专委会秘书长、图像视频大数据产业技术创新战略联盟秘书长、电子学会青年科学家俱乐部副主席。中科院百人计划入选者(终期优秀),国家杰出青年科学基金获得者,国家青年科技奖获得者,中科院脑科学与智能技术卓越创新中心骨干人才,国家重点研发计划项目首席。2004年获中科院自动化所工学博士学位。2004-2010年分别在英国帝国理工学院、澳大利亚莫纳什大学、墨尔本大学及英国巴斯大学工作。主要研究领域是模式识别、计算机视觉、大数据分析等。

报告摘要本报告首先简介人工智能的概念和现状,然后介绍其重要的一个分支领域计算机视觉。视觉大数据分析是模式识别的前沿方向。近年来,深度学习已经在语音、视觉、自然语言处理等领域取得了很大成功,接下来重点回顾深度学习历史及其在视觉大数据分析中的应用进展。针对深度神经网络在结构、功能、泛化性等存在的问题,进一步探索模拟认知过程中的注意、记忆等机制,研究深度认知神经网络理论和方法。最后,展望了几个未来可能的研究方向。

 

特邀讲者 苗启广

博士,西安电子科技大学计算机学院教授,博士生导师;2012年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”;中国计算机学会(CCF)理事,CCF YOCSEF主席(2017-2018),陕西省大数据与云计算产业联盟理事; CCF计算机视觉专委会常务委员,CCF人工智能与模式识别专委会委员,CCF 大数据专委会委员;教育部工程专业认证协会计算机分委会工程专业认证专家。201312-20147月受国家留学基金委资助在美国做高级研究学者。主要从事计算机视觉、机器学习、大数据分析与高性能计算方面的研究。主持在研和完成国家自然科学基金、省自然科学基金、国防预研、国防863、武器装备基金项目40余项,在IEEE TNNLS, IEEE TIP, IEEE TGRS, IEEE TEC, IEEE TIST, AAAI, IJCAI重要学术期刊、国际会议上发表SCI/EI收录论文100余篇。担任2015CCF 首届中国计算机视觉大会程序委员会主席、2011CCF 首届青年精英大会组委会主席、CCF HPC China 2016程序委员会主席,CCF 大数据学术会议2018程序委员会主席,担任了包括重要国际期刊International Journal of Bio-Inspired Computation,Neurocomputing,Journal of Memetic Computing,MultimediaTools and Application等在内的Associate Editor或者Guest Editor

报告摘要近几年深度学习在计算机视觉领域的应用引起了人们的广泛关注,它在图像识别、图像语义分割、显著性检测、目标跟踪等各个领域都取得较大的进展。本次报告主要介绍我们在大规模手势识别方面取得的研究进展和方法。

特邀讲者 杨巨峰

南开大学副教授,2009年获得博士学位,2015-2016年在美国加州大学默塞德分校视觉与学习实验室进行访问研究。研究方向包括计算机视觉、机器学习、多媒体计算。是中国计算机学会计算机视觉专委会副秘书长、中国图象图形学学会机器视觉专委会委员、天津市图象图形学会理事。是中国计算机视觉大会(CCCV 2017)和可视媒体计算大会(CVM 2017)的组织委员会主席,是CVPRAAAIIJCAIECCV等国际会议的程序委员会委员及多种IEEE Trans期刊的审稿人。

报告摘要随着社交媒体的兴起,越来越多人通过网络表达观点和情感。其中,网络图像作为一种重要的媒介,蕴含的情感信息非常丰富。从网络图像情感自动识别的需求出发,介绍我们最近发表在CVPRAAAIIJCAIICMETMM上的一组研究成果。主要包括:情感区域检测及在单标签分类中的应用,基于增广式条件概率神经网络的情感标签分布学习,及情感分类、检索和标签预测多任务协同学习等。

 

特邀讲者 丛杨

博士,研究员,博士生导师。国家自然科学基金优秀青年基金,中国科学院青年创新促进会优秀会员辽宁省“百千万人才工程”,IEEE Senior Member中国计算机协会计算机视觉专委会委员,中国人工智能协会 模式识别专委会委员,辽宁省人工智能学会理事先后主持和参与国家自然科学基金重点项目、面上项目、国家863项目、国家科技支撑计划、中科院课题多项。获得中国科学院沈阳分院优秀青年科技人才奖,辽宁省科技进步二等奖一项(排名2),辽宁省自然科学成果特等奖1项(排名1),二等奖1项(排名1),沈阳市人才资源开发专项资金1次。目前已在国内外期刊和会议上发表60篇文章,参与出版Springer 专著一部,申请国家发明专利6、软件授权7

报告摘要机器人感知和认知能力是智能机器人自主行为的关键,而视觉和机器学习是机器人感知和认知的重要手段。虽然近年来涌现出许多令人兴奋的进展,但机器人感知和认知中的一些核心问题仍然没有得到很好解决,导致机器人还无法完成很多人类看似简单的工作。这其中尚待解决的两个问题是机器人泛化能力较差和自主在线学习能力不足。报告结合机器人学国家重点实验室的背景和特点,主要阐述针对机器人感知和认知中的视觉识别和在线学习问题所开展的探索性研究工作。

执行主席

张世辉,燕山大学教授,博士,燕山大学信息科学与工程学院计算机系主任,中国计算机学会计算机视觉专委会委员,感兴趣的研究方向为计算机视觉、模式识别、人机交互等。

吴培良,燕山大学副教授,博士,燕山大学信息科学与工程学院计算机系副主任,中国计算机学会计算机视觉专委会委员,感兴趣的研究方向为计算机视觉、家庭机器人环境与工具认知等。

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!

 

【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第五十八期,广西师范学院)

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

广西师范学院·南宁(第58期)

201877日(星期六14:00-17:30

广西师范学院五合校区理综楼720报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

13:30   签到

14:00   报告会开始

特邀讲者:左旺孟  博士,哈尔滨工业大学教授

演讲题目:自编码网络的改进及在底层视觉中的应用

特邀讲者:王  威  博士,中科院自动化所副研究员

演讲题目:Cognitive Neural Networks for Computer Vision

特邀讲者:谢晓华 博士,中山大学特聘研究员

演讲题目:深度神经网络在底层视觉处理上的应用

特邀讲者:邓亚峰 格灵深瞳信息技术有限公司首席技术官

演讲题目:大规模人脸识别技术及其应用

执行主席:黄江涛博士,广西师范学院副研究员

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:Email:hjt@gxtc.edu.cn (请于7月5日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV广西师范学院报告会回执”) 

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 左旺孟

博士,哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事图像编辑、增强与复原,物体检测与目标跟踪,图像与视频分类等方面的研究。在CVPR/ICCV/ECCV等顶级会议和T-PAMIIJCVIEEE Trans.等期刊上发表论文70余篇。

报告摘要介绍如何对自编码网络进行相应改进与调整,并结合生成式对抗网络将其应用于图像填充、人脸属性编辑和图像编码等底层视觉问题,主要包括:(1) 针对图像填充,通过在U-Net网络中引入一个shift层以改善填充区域的细节;(2) 针对人脸属性编辑,通过移除编码域的独立性约束并引入属性分类约束,有助于提升属性编辑结果的视觉效果;(3) 针对图像编码,提出了一种重要性图子网络来解决对由于离散化和码率控制导致的离散化问题,在低码率下取得了优于JPEG/JPEG 2000的视觉效果。

特邀讲者 王威

中国科学院自动化所副研究员。2005年获武汉大学自动化专业学士学位,2011年获中国科学院大学计算机应用技术博士学位,同年加入中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室。主要从事计算机视觉领域的研究工作,目前研究主要集中在视觉认知机制的计算建模,深度学习,多模态数据分析。发表国际期刊和会议论文30多篇(包括TPAMITIPTMMNIPSICCVCVPR等,其中CVPR2010他引190多次, CVPR2015他引380多次),获得CVPR DeepVision Workshop 2014最佳论文奖、ICPR2014最佳学生论文奖,相关研究成果授权和申请专利10余项。主持和参加国家自然科学基金项目、国家重点研发计划、国际合作项目、国家863计划、企业合作项目(华为、高德、富士通)等科研项目10余项。

报告摘要注意和记忆是非常重要的两个认知机制,在人脑信息处理过程中,注意体现为信息的选择与过滤,记忆体现为信息的短时/长时存储,注意和记忆相对独立同时也紧密联系,对选择性注意和长短时记忆的研究不仅有理论上的意义,而且有现实的迫切需求。我们把最近基于神经网络的注意/记忆模型统称为认知神经网络(CogNN,Cognitive Neural Networks),本报告将会从计算的角度介绍注意/记忆建模的发展过程,从早期基于显著性的注意建模到最近基于神经网络的“Soft/hardAttention”、从记忆网络(Memory Networks)到我们提出的多模态记忆模型(Multimodal MemoryModel),同时介绍我们基于认知神经网络的一系列工作。

特邀讲者 谢晓华

中山大学特聘研究员。2010年博士毕业于中山大学数计学院(国家公派加拿大Concordia大学联合培养)。20112月加入中国科学院深圳先进技术研究院,先后任助理研究员、副研究员。20157月加入中山大学,担任特聘研究员。研究领域主要为计算机视觉、模式识别与计算机图形学。已在包括IEEE Trans. ImageProcessingICCVCVPR在内的国际著名杂志和著名会议发表论文30余篇,申请国家发明专利20多项(4项获授权)。参与研发的人脸识别系统成功应用于2017年财富论坛安保、外交部因公护照电子照片质量检测系统、广州南站高铁自助检票系统、广州市高考考生身份认证系统等。先后主持国家自然科学基金项目2项、广东省项目3项(包括1项重点项目);参与国家自然科学基金重大、重点项目各1项,科技部“863”项目2项。入选广东省“特支计划”科技创新青年拔尖人才、深圳市“孔雀计划”海外高层次人才(B类),当选中国计算机学会计算机视觉专业委员、中国人工智能学会模式识别专业委员、广东省图像图形学会理事、中国图象图形学会视觉大数据专业委员。

报告摘要底层视觉处理指对图像/视频进行像素级别的处理,以达成图像增强、图像变换、图像生成等效果。底层视觉处理是计算机视觉领域的基础问题,它在数字艺术、混合现实、三维重建、图像识别等方面具有广泛应用。本演讲将介绍深度神经网络在若干底层视觉处理任务(包括图像本征属性重建、图像超分辨率、人脸图像光照处理、图像去模糊、人脸对齐)上的应用方法与效果。

特邀讲者 邓亚峰

现任格灵深瞳信息技术有限公司首席技术官,毕业于清华大学,具有15年的计算机视觉和人工智能方向的研发经验。在过去的工作中,他发表过论文十余篇,申请中国专利超过100项,其中已经授权的有95项。他曾任职百度深度学习研究院,负责人脸识别方向,曾经多次带领团队在主流的人脸检测、人脸识别竞赛上取得过优异成绩。其主要的兴趣是关注人工智能特别是计算机视觉技术如何从技术、产品和商业角度在真实世界中大规模落地。

报告摘要人脸识别是一个古老的话题,在深度学习的浪潮下,关注人脸识别的学术工作已逐渐减少,但在工业界,大规模人脸识别应用系统依然面临着诸多挑战。这次报告,讲者将介绍人脸识别的基本思路,目前面临的挑战,以及格灵深瞳在工业实践中的一些探索,特别是在亿级别数据、千万级别ID下如何解决大规模人脸识别问题的经验。同时,为了更好地促进人脸识别领域的发展,格灵深瞳联合微软发布了一个新的人脸识别评测竞赛,该竞赛是目前已知的提供人工清洗训练数据集最大的人脸识别竞赛,且同时限定了训练数据和测试数据,保证了学术界和工业界可以公平竞技,这次报告也将简单介绍这个竞赛的情况。

执行主席:黄江涛

广西师范学院副研究员,博士,广西师范学院研究生院副院长,中国图象图形学学会视觉大数据专委会委员,广西高校千名中青年骨干培育计划第一期培养对象,研究方向为计算机视觉、机器学习。

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!

 

【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第五十七期,遵义师范学院)

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

遵义师范学院·遵义(第57期)

2018622日(星期五08:5012:10

遵义师范学院(新浦校区)学术交流中心二楼

学术报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

  

08:30   签到

08:40   领导致辞

08:50   报告会开始

           特邀讲者:王  亮  博士,中国科学院自动化所 研究员

           演讲题目:视觉大数据的智能分析与理解

           特邀讲者:徐  勇  博士, 哈尔滨工业大学 教授

           演讲题目:视觉数据的高效与鲁棒表示方法

           特邀讲者:葛仕明  博士,中国科学院信息工程研究所 副研究员

           演讲题目:基于高性能深度学习的低质量视觉分析

           特邀讲者:毋立芳  博士,北京工业大学 教授

           演讲题目:基于深度学习的视觉理解

执行主席: 

          吴有富  博士,遵义师范学院信息工程学院 教授

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Email:qwang@zync.edu.cn (请于6月20日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV遵义师范学院报告会回执”)  

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 

博士,研究员,博导,IEEE高级会员、国际模式识别协会会士(IAPR Fellow),模式识别国家重点实验室副主任、图象图形学学会视觉大数据专委会主任、计算机学会计算机视觉专委会秘书长、图像视频大数据产业技术创新战略联盟秘书长、电子学会青年科学家俱乐部副主席。中科院百人计划入选者(终期优秀),国家杰出青年科学基金获得者,国家青年科技奖获得者,中科院脑科学与智能技术卓越创新中心骨干人才,国家重点研发计划项目首席。2004年获中科院自动化所工学博士学位。2004-2010年分别在英国帝国理工学院、澳大利亚莫纳什大学、墨尔本大学及英国巴斯大学工作。主要研究领域是模式识别、计算机视觉、大数据分析等。

报告摘要本报告首先简介人工智能的概念和现状,然后介绍其重要的一个分支领域计算机视觉。视觉大数据分析是模式识别的前沿方向。近年来,深度学习已经在语音、视觉、自然语言处理等领域取得了很大成功,接下来重点回顾深度学习历史及其在视觉大数据分析中的应用进展。针对深度神经网络在结构、功能、泛化性等存在的问题,进一步探索模拟认知过程中的注意、记忆等机制,研究深度认知神经网络理论和方法。最后,展望了几个未来可能的研究方向。

特邀讲者 

工学博士,现任哈尔滨工业大学深圳研究生院教授,博士生导师,IEEE高级会员。入选广东省“特支计划”人才、鹏城学者、教育部新世纪优秀人才、深圳市高层次人才地方级(领军)人才、哈工大杰出人才培育计划。研究方向为模式识别、生物特征分析与识别、图像处理、生物信息学。先后主持两项国家自然科学基金、深圳市杰青、哈尔滨工业大学杰出人才培育计划以及广东省自然科学基金等项目。获得多项国家发明专利;研发的人脸识别、视频分析等技术已经实际应用。获得2017年度计算机学会计算机视觉专委会遥感目标提取挑战赛第一名和2015年度阿里巴巴大规模图像搜索大赛二等奖。主编著作3部,发表高水平SCI期刊论文100篇,其中JCR一区论文72篇;连续4年入选中国高被引学者榜单。荣获SCOPUS“寻找青年科学之星”奖(2011年度),分别作为第一和第二完成人获得黑龙江省自然科学二等奖一项(2014年度)和江苏省科学技术(基础类)一等奖一项(2017年度)

报告摘要稀疏表示与字典学习广泛应用于计算机视觉问题的求解,算法的高效性与鲁棒性是这两类方法设计中的重要问题。常规稀疏表示算法的高计算复杂度是阻碍其实际应用的一大因素。本报告基于设计计算高效的稀疏表示算法的思路,介绍我们近年基于范数最小化和训练样例的局地性而设计的新型稀疏表示算法,并展示了其优异的性能表现。此外,结合人脸识别等应用领域,本报告介绍我们提出的鲁棒字典学习的思路与算法,以及实验对比分析。提出的鲁棒字典学习算法很好的考虑了人脸图象的多样性以及人脸结构的对称性,并恰当利用了profile的局地性约束。相关学术资源参见主页:http://www.yongxu.org/lunwen.html

特邀讲者葛仕明

男,博士,副研究员,博士生导师,中国科学院青年创新促进会成员。分别于2003年和2008年获得中国科学技术大学学士和博士学位,主要研究方向为人工智能安全、深度学习、计算机视觉等,在中国科学院大学及研究所主讲《深度学习基础及应用》、《人工智能安全》、《通信原理》等课程,发表论文50余篇。曾先后任职于诺基亚研究院、三星研究院和盛大创新院,从事技术研发和项目管理工作,曾负责多个企业重点项目,2013年通过高层次人才引进进入中国科学院信息工程研究所工作,获得研究所首届优秀引进青年人才支持。目前主持或参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、企业研究院横向等课题,研究成果在安全、军事及工业视觉检测等领域得到应用。目前是国家242项目评审专家,IEEE高级会员,CCF高级会员,CAAI模式识别专委,CCF计算机视觉和多媒体技术专业委员会委员。

报告摘要随着数据采集手段和计算能力的高速发展,深度学习极大推动了很多人工智能应用的突破。在视觉应用上,基于深度学习模型的方法在物体检测、跟踪和识别都取得了当前最高的精度。尽管如此,要将这些高性能的深度学习模型在实际视觉应用中进行部署,仍存在很多挑战:一方面实际场景中的图像质量往往不尽如人意(如遮挡、低分辨率),另一方面通常模型在很多实际应用(如智能驾驶、机器人)中被要求部署在资源受限的设备上。在应对这些场景时,通用图像数据集上训练得到的深度学习模型的精度会极大下降,而大规模采集这些实际数据进行重新训练则会耗费大量人力物力且可能无功而返。一种经济且行之有效的手段是对已训练好的深度学习模型进行优化,提升精度和速度,以便能够适应资源受限条件下的实际部署。本报告分别以蒙面人脸检测和低分辨率人脸识别为例子,介绍在数据质量不完备条件下,通过深度学习模型的修正或优化来实现精度和速度的提升。

特邀讲者毋立芳

博士,北京工业大学教授, 博士生导师。主要研究方向图像视频分析、社会媒体计算、智能3D打印等。近年来承担科技部重点专项课题、国家自然科学基金、北京市科技计划项目、北京市基金重点项目等20余项,发表学术论文100余篇,获授权发明专利20余项。获北京市科技进步奖三等奖、中国电子学会电子信息科学技术奖三等奖、中国体育科学技术二等奖各1项,曾获“北京市中青年骨干教师”称号。现任中国计算机学会计算机视觉专委会副秘书长,中国计算机学会多媒体专委会委员,中国电子学会信号处理分会委员,《信号处理》、《中国科技论文信息卷》编委。

报告摘要深度学习在计算机视觉领域取得的长足的进步,产生了很多实际应用系统,深度学习要求大的数据库进行模型训练,近年来社交网络的快速发展使其成为收集数据的重要渠道,但是借助社交网络收集的数据集通常存在较多噪音,这对于模型训练结果有影响。报告将结合研究组在视觉语义理解方面的两个工作——图像情感分析和视频语义事件分类,讨论如何引入更多有效信息进行数据清洗,如何结合特定应用场景对数据进行扩充,结合改进算法,提升性能

 

执行主席吴有富

遵义师范学院教授,博士,硕士生导师,副校长。教育部新世纪优秀人才,贵州省管专家,贵州省计算机安全鉴定学会副会长。2002年起法国波尔多第三大学攻读信号处理专业博士学位,2005年获得工学博士学位。主持国家自然科学基金项目等省部级以上项目16项,在国内外相关的重要学术刊物上发表科技论文80多篇,出版专著4部,获得贵州省自然科学“优秀论文”一等奖。目前研究方向:计算机视觉、模式识别与机器学习。

会场路线图

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!

【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第五十六期,宁夏大学)

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

宁夏大学·宁夏(第 56期)

2018622日(星期五08:20-11:30

宁夏大学怀远校区宁远楼413报告厅

报告会主题

视觉与智能计算

 

8:00签到

8:20报告会开始

特邀讲者:孟德宇  博士,西安交通大学教授

演讲题目:大数据环境下的机器学习误差建模方法

特邀讲者:    博士, 同济大学副教授

演讲题目:计算机视觉技术在无人驾驶系统中的若干实践

特邀讲者:    博士,大连理工大学教授

演讲题目:Deep unrolling for low-level vision

 

执行主席:刘富祥 宁夏大学数学统计学院教授中国计算机学会会员

参加人员:机器学习视觉领域专业人士、数学和计算机相关专业研究生、其他有兴趣者

报名方式Email:liugj@nxu.edu.cn(刘国军,13995178747) (请于6月20前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV宁夏大学报告会回执”)  

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  孟德宇

西安交通大学数学与统计学院教授、博导。曾赴香港理工大学,Essex大学与卡内基梅隆大学进行学术访问与合作。共接收/发表论文80余篇,其中包括IEEE Trans论文22篇和CCF A类会议30篇。担任ICMLNIPS等会议程序委员会委员,AAAI2016高级程序委员会委员。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。

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,特别针对大数据环境下,分布式/在线误差建模方法的机理与实现进行介绍。这一原理对在线视频处理、医学图像恢复等问题,已体现出个性化的应用优势,该原理亦有希望能够引导出更多有趣的机器学习相关应用与发现。

 

特邀讲者  张 林 

同济大学副教授、博导,同济大学软件学院媒体艺术与科学教研室主任,IEEE高级会员、中国计算机学会(CCF)高级会员、CCF计算机视觉专业委员会委员、视觉与学习青年研讨会(VALSE)在线组委会委员。2003年和2006年在上海交通大学计算机科学与技术系分别获得学士和硕士学位。之后曾供职于MicrosoftAutodesk公司。20118月于香港理工大学获得博士学位,并加入同济大学,2013年入选上海市浦江人才计划。主要研究兴趣包括机器视觉与图像理解、智能驾驶中的环境感知、生物特征识别、多媒体质量评价等。以第一作者身份已在IEEE T-PAMIIEEE T-IPIEEE T-MMPattern RecognitionImage and Vision Computing等期刊上发表论文18篇。根据Google Scholar统计,其所发表论文的被引用次数已逾4200次;其中,3篇论文入选ESI高被引论文。其论文“FSIM: A feature similarity index for image quality assessment, IEEE Trans. Image Processing, 20 (8) 2378-2386, 2011”为IEEE T-IP2011年以来所有发表论文中被引用次数最高的论文,目前被引用1760次。其论文“Online finger-knuckle-print verification for personal authentication, Pattern Recognition, 43 (7) 2560-2571, 2010”曾获Pattern Recognition杂志最佳论文提名。其论文“3D ear identification using LC-KSVD and local histograms of surface types”获得ICME2015最佳论文提名。

报告摘要:视觉感知是无人驾驶系统环境感知模块的重要组成部分。本报告将分享报告人课题组在无人驾驶视觉感知方面的一些积累和体会,主要包括“基于视觉的泊车位检测与定位”和“基于视觉的行人与减速带的检测与测距”两个部分。报告人所研发技术已经应用于实车产品。 

 

特邀讲者  樊 鑫

大连理工大学教授、博士生导师。分别于1998年和2005年西安交通大学信息与通信工程专业获工学学士和博士学位。20057月至200910月在大连海事大学信息工程学院任讲师,在此期间在美国进行三年的博士后研究,200911月起在大连理工大学软件学院任教。主要研究方向为机器视觉和图像处理主持1项国家自然科学基金重点项目,3项面上/青年项目,以及国家863项目子课题,在Nature旗下期刊、图像处理领域顶级期刊和会议IEEE TIP, TMM, AAAI, IJCAI等发表论文80余篇。入选2011年度教育部新世纪优秀人才支持计划,辽宁省百千万人才工程千人层次。获得辽宁省科技进步二等奖与大连市科技进步一等奖各1项,获得辽宁省教学成果一等奖1项,作为通讯作者获得国际多媒体旗舰会议ICME2015最佳学生论文,入选ICME2017最佳论文候选、国际图像处理大会ICIP2013最佳论文候选、ICIP2015 top10%论文。申请/授权国家发明专利21项。

报告摘要:Deep learning models have gained great success in many real-world applications. However, most existing networks are typically designed in heuristic manners, and thus lack of rigorous mathematical principles and derivations. In this talk, we will introduce a series of unrolling based deep model to incorporate rich domain knowledge to address various low-level vision tasks, such as image restoration, deblurring, dehazing, deraining, underwater and low-light enhancement. Some other related applications will also be discussed.

 

执行主席:刘富祥

教授,宁夏电子学会、宁夏计算机学会秘书长,“西部计算机提升计划”项目宁夏大学负责人。宁夏大学图像数据智能信息处理团队现有成员7人,教授4人,博士5人。近5年团队成员主持参与国家自然科学基金项目近10项,重点开展自然图像和遥感图像数据低层特征、高层语义特征、计算智能中的人工神经网络、统计计算等智能信息处理中具有重要意义的基础理论研究,面向自治区智慧城市、生态恢复、现代设施农业及相关产业发展等应用领域开展智能计算的关键技术研究。

 

会场路线图

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!

【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第五十五期,贵州师范大学)

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

贵州师范大学·贵阳(第 55期)

2018621星期四)08:50-12:10

贵州师范大学(花溪校区)会议中心二楼学术报告厅

报告会主题

人工智能前沿技术及应用

 

08:30   签到

08:40   领导致辞

08:50报告会开始

特邀讲者:俞    博士,杭州电子科技大学 教授

演讲题目:跨媒体智能研究

特邀讲者:徐  勇  博士, 哈尔滨工业大学 教授

演讲题目:高效与鲁棒的稀疏表示与字典学习

特邀讲者:葛仕明  博士,中国科学院信息工程研究所 副研究员

演讲题目:面向实际视觉应用的深度学习模型优化

特邀讲者:王  亮  博士,中国科学院自动化所 研究员

演讲题目:人工智能时代的视觉大数据分析

 

执行主席: 

              欧卫华  博士,贵州师范大学大数据与计算机科学学院 副教授

              曹永锋  博士,贵州师范大学大数据与计算机科学学院 教授       

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Email:ouweihuahust@gmail.com (请于6月19日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV贵州师范大学报告会回执”)  

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。

特邀讲者俞 俊

杭州电子科技大学教授、博士生导师、教育部长江学者“青年学者”,国家优秀青年基金获得者,“复杂系统建模与仿真”教育部重点实验室主任。主要研究图像处理与机器学习,主持国家自然科学基金优秀青年基金、国家自然科学基金面上项目、浙江省杰出青年基金等项目。已发表国际学术论文100余篇,其中ESI高被引论文11篇,获得2012-2014年度IEEE TMM 最佳论文奖及2012-2016年度IEEE SPS 最佳论文奖,已申请发明专利20余项,入选教育部新世纪优秀人才计划、浙江省钱江学者特聘教授等人才计划,目前担任Pattern Recognition, Information Sciences, Neurocomputing等刊物的副主编。

报告摘要:跨媒体智能是新一代人工智能的重要组成部分,通过视听感知、机器学习和语言计算等理论和方法,构建出实体世界的统一语义表达,通过跨媒体分析和推理把数据转换为智能。传统的基于单一媒体数据构建的方法理论不能有效处理跨媒体中开放的内容特点和时空碎片化的关联关系,难以满足用户的多样化需求。为了有效地从海量跨媒体数据中获取知识,需要从内容、语义、用户等角度充分挖掘跨媒体关联语义信息。本报告主要介绍了近年来报告人在基于点击的图像检索、视觉问答、视觉定位等跨媒体应用研究中的相关成果。

特邀讲者 

工学博士,现任哈尔滨工业大学深圳研究生院教授,博士生导师,IEEE高级会员。入选广东省“特支计划”人才、鹏城学者、教育部新世纪优秀人才、深圳市高层次人才地方级(领军)人才、哈工大杰出人才培育计划。研究方向为模式识别、生物特征分析与识别、图像处理、生物信息学。先后主持两项国家自然科学基金、深圳市杰青、哈尔滨工业大学杰出人才培育计划以及广东省自然科学基金等项目。获得多项国家发明专利;研发的人脸识别、视频分析等技术已经实际应用。获得2017年度计算机学会计算机视觉专委会遥感目标提取挑战赛第一名和2015年度阿里巴巴大规模图像搜索大赛二等奖。主编著作3部,发表高水平SCI期刊论文100篇,其中JCR一区论文72篇;连续4年入选中国高被引学者榜单。荣获SCOPUS“寻找青年科学之星”奖(2011年度),分别作为第一和第二完成人获得黑龙江省自然科学二等奖一项(2014年度)和江苏省科学技术(基础类)一等奖一项(2017年度)

报告摘要稀疏表示与字典学习广泛应用于计算机视觉问题的求解,算法的高效性与鲁棒性是这两类方法设计中的重要问题。常规稀疏表示算法的高计算复杂度是阻碍其实际应用的一大因素。本报告基于设计计算高效的稀疏表示算法的思路,介绍我们近年基于范数最小化和训练样例的局地性而设计的新型稀疏表示算法,并展示了其优异的性能表现。此外,结合人脸识别等应用领域,本报告介绍我们提出的鲁棒字典学习的思路与算法,以及实验对比分析。提出的鲁棒字典学习算法很好的考虑了人脸图象的多样性以及人脸结构的对称性,并恰当利用了profile的局地性约束。相关学术资源参见主页:http://www.yongxu.org/lunwen.html

特邀讲者葛仕明

男,博士,副研究员,博士生导师,中国科学院青年创新促进会成员。分别于2003年和2008年获得中国科学技术大学学士和博士学位,主要研究方向为人工智能安全、深度学习、计算机视觉等,在中国科学院大学及研究所主讲《深度学习基础及应用》、《人工智能安全》、《通信原理》等课程,发表论文50余篇。曾先后任职于诺基亚研究院、三星研究院和盛大创新院,从事技术研发和项目管理工作,曾负责多个企业重点项目,2013年通过高层次人才引进进入中国科学院信息工程研究所工作,获得研究所首届优秀引进青年人才支持。目前主持或参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、企业研究院横向等课题,研究成果在安全、军事及工业视觉检测等领域得到应用。目前是国家242项目评审专家,IEEE高级会员,CCF高级会员,CAAI模式识别专委,CCF计算机视觉和多媒体技术专业委员会委员。

报告摘要随着数据采集手段和计算能力的高速发展,深度学习极大推动了很多人工智能应用的突破。在视觉应用上,基于深度学习模型的方法在物体检测、跟踪和识别都取得了当前最高的精度。尽管如此,要将这些高性能的深度学习模型在实际视觉应用中进行部署,仍存在很多挑战:一方面实际场景中的图像质量往往不尽如人意(如遮挡、低分辨率),另一方面通常模型在很多实际应用(如智能驾驶、机器人)中被要求部署在资源受限的设备上。在应对这些场景时,通用图像数据集上训练得到的深度学习模型的精度会极大下降,而大规模采集这些实际数据进行重新训练则会耗费大量人力物力且可能无功而返。一种经济且行之有效的手段是对已训练好的深度学习模型进行优化,提升精度和速度,以便能够适应资源受限条件下的实际部署。本报告分别以蒙面人脸检测和低分辨率人脸识别为例子,介绍在数据质量不完备条件下,通过深度学习模型的修正或优化来实现精度和速度的提升。

特邀讲者 

博士,研究员,博导,IEEE高级会员、国际模式识别协会会士(IAPR Fellow),模式识别国家重点实验室副主任、图象图形学学会视觉大数据专委会主任、计算机学会计算机视觉专委会秘书长、图像视频大数据产业技术创新战略联盟秘书长、电子学会青年科学家俱乐部副主席。中科院百人计划入选者(终期优秀),国家杰出青年科学基金获得者,国家青年科技奖获得者,中科院脑科学与智能技术卓越创新中心骨干人才,国家重点研发计划项目首席。2004年获中科院自动化所工学博士学位。2004-2010年分别在英国帝国理工学院、澳大利亚莫纳什大学、墨尔本大学及英国巴斯大学工作。主要研究领域是模式识别、计算机视觉、大数据分析等。

报告摘要本报告首先简介人工智能的概念和现状,然后介绍其重要的一个分支领域计算机视觉。视觉大数据分析是模式识别的前沿方向。近年来,深度学习已经在语音、视觉、自然语言处理等领域取得了很大成功,接下来重点回顾深度学习历史及其在视觉大数据分析中的应用进展。针对深度神经网络在结构、功能、泛化性等存在的问题,进一步探索模拟认知过程中的注意、记忆等机制,研究深度认知神经网络理论和方法。最后,展望了几个未来可能的研究方向。

 

执行主席欧卫华

博士,副教授,硕士生导师,系主任,国家自然科学基金委通讯评审专家,贵州省大数据管理局特聘专家,贵州省科技厅专家库专家,IEEE CCF 会员。2014年获华中科技大学工学博士学位,2016.11-2017.11澳大利亚悉尼大学国家公派博士后。主持国家自然科学基金青年基金1(已结题),国家自然科学基金地区基金1项,贵州省自然科学基金1项,校级博士启动基金1项,入选贵州省教育厅科技创新人才支持计划,获2016 Neurocomputing 审稿杰出贡献奖。在国际期刊IEEE Trans. On Neural Network and Learning SystemPattern Recognition, Neurocomputing和国际会议ICPRICONIPIJCNN等发表论文40余篇,Google Scholar 引用300多次,H指数9。目前担任 Pattern RecognitionNeurocomputingComputers in Biology and Medicine等国际期刊的审稿人,曾担任ICONIP 2015SPAC 2017 Session Chair. 主要研究领域是计算机视觉和机器学习。

执行主席曹永锋

贵州师范大学教授,博士,博士生导师,贵州师范大学大数据与计算机科学学院“图像处理与机器视觉研究所”,贵州省教育厅创新群体“影像大数据智能处理关键技术研究”负人。ISDE国际数字地球协会个人终身会员, 贵州省通信学会常委, 贵州省大数据发展专家库专家。1999年毕业于原武汉测绘科技大学电子仪器与测量技术专业,获工学学士学位。1999-2001年武汉测绘科技大学攻读信号与信息处理专业硕士学位,2001年起武汉大学攻读通信与信息系统专业博士学位,2004年12月获得工学博士学位。2014.10-2015.10 加拿大滑铁卢大学Vision and Image Processing (VIP)实验室国家公派访问学者。主持国家自然科学基金2项,省级基金2项,国家重点实验室开放基金2项,校级教师资助基金2发表学术论文50余篇,授权发明专利4项。目前研究方向:图像处理与机器视觉,遥感图像解译,模式识别与机器学习。

 

会场路线图

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!

【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!

 

【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第五十三期,东南大学)

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

东南大学·南京(第 53期)

2018527日(星期日08:00-11:30

东南大学(四牌楼校区)健雄院致知堂

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

08:00       签到

08:10       报告会开始

特邀讲者:于  剑  博士,北京交通大学教授

演讲题目:基于认知的机器学习公理化

特邀讲者:陈松灿 博士,南京航空航天大学教授

演讲题目:结合辅助信息的人脸图像年龄估计

特邀讲者:吴小俊  博士,江南大学教授

演讲题目:深度学习启发的图像特征抽取及应用

执行主席:郑文明博士,东南大学生物科学与医学工程学院教授

                           中国计算机学会计算机视觉专委会委员

     杨万扣 博士,东南大学自动化学院副研究员

                            中国计算机学会计算机视觉专委会委员

承办单位:儿童发展与学习科学教育部重点实验室(东南大学)

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Email:wkyang@seu.edu.cn  (请于5月26日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV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 于剑

 

北京交通大学教授,博士生导师,现任北京交通大学人工智能研究院常务副院长,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,中国计算机学会会士、理事,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会秘书长,中国人工智能学会理事,中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任,主持多项国家自然科学基金项目。主要研究兴趣是机器学习、数据挖掘和自然语言处理等。

报告摘要在大数据时代,因应用需求的驱动,大量新机器学习方法不断产生。这些新算法理论依据各异,彼此之间的关系极其复杂,对学习算法的使用者要求极高。但是,儿童的学习能力虽高,却不能掌握现今机器学习的理论。是否能够提出一套符合人类认知的机器学习理论,是当前一个亟待解决的问题。本次报告试图提出一个统一基于认知的机器学习公理化框架,其基本假设是:归哪类,像哪类;像哪类,归哪类。该机器学习理论可以推演出归类方法的三条设计原则,以统一的方式重新解释了数据降维、密度估计、回归,聚类和分类等问题,而且与日常生活中的认知原则一致。

特邀讲者 陈松灿

南京航空航天大学教授,博士生导师,IAPR Fellow (2018)。独立主持11项国家自然科学基金,其中1项重点基金。已在包括IEEE Transactions等在内的国际主流学术期刊上已发表160多篇SCIE论文,其中3篇发表在国际权威期刊《Pattern Recognition》上的论文获2年一评的年度最佳论文提名奖(Best Paper Awards:Honorable Mentions)1篇《计算机学报》论文2015在合肥计算机大会上获颁2010-20145年度的3篇优秀论文奖之一。1篇论文获2016国际模式识别会议(ICPR2016)“模式识别和机器学习”TrackIntel最佳科学论文奖。所发论文据Google Scholar统计,已被引超10500次,H-指数472014-2017连续4年入选Elsevier中国高引学者榜。2011年作为南京大学的合作者获教育部自然科学1等奖1项,2013年又获国家自然科学2等奖,均排2!已培养毕业博士生37位,有6位获江苏省优博,2位进一步获全国百篇优博提名奖。

报告摘要本讲座将介绍我们在基于图像的年龄估计方面的若干工作,包括性别作为辅助信息的年龄估计和跨库辅助的年龄估计,后者的关键难点在于需要设计出跨库的单一年龄估计器以实现对特征异构同时个体库之间年龄分布又不完全一致的人脸图像年龄估计。

特邀讲者 吴小俊

江南大学二级教授,博士生导师,从事模式识别与人工智能方面的研究,承担包括国家重点研发计划课题、国防973子课题、IEEE智慧城市国际合作项目、国家自然科学基金和教育部重大科研项目等的研究。2006年教育部新世纪优秀人才、江苏省333工程科技领军人才。在国内外表学术论文200余篇,其中SCI论文60余篇、EI论文100余篇,出版学术著作5本(一本英文专著,CRC出版)。研究成果获得省部级以上奖励6项,其中包括IETE Gowri Memorial Award 、教育部科技进步一等奖、合作者Josef Kittler院士获2015江苏省科学技术奖国际科技合作奖和2016中国政府友谊奖;主持国家精品课程《人工智能概论》和国家双语示范课程《人工智能》的建设工作,是计算机科学与技术国家特色专业点建设负责人和江苏省高校科技创新团队负责人。曾在英国、法国和港澳台地区留学和学术访问。曾担任多个国际和国内学术会议主席和程序委员、NSFC项目评审人和IEEE智慧城市指导委员会委员。现任江苏省模式识别与计算智能工程实验室主任、教育部计算机类教学指导委员会委员、中国图像图形学会理事、中国航空学会信息融合专委会委员、江苏省人工智能学会副理事长、江苏省系统工程学会副理事长和无锡市计算机学会理事长。

报告摘要图像特征抽取是模式识别的重要研究话题,具有重要的理论和应用价值。本报告首先对特征抽取和深度学习进行简单介绍;然后汇报一些受深度学习启发的图像特征抽取新算法,在此基础上介绍上述图像特征在图像分析、图像融合和人脸特征点定位与识别等方面的应用。

执行主席:

郑文明,博士,东南大学教授,博士生导师,现任儿童发展与学习科学教育部重点实验室主任、中国认知科学学会理事、中国认知科学学会神经教育学分会理事、中国认知科学学会社会认知科学分会常务理事。20049月博士毕业于东南大学无线电工程系信号与信息处理专业。先后在微软亚洲研究院、香港中文大学、美国伊利诺伊大学香槟分校、剑桥大学从事访问研究。获2005年教育部新世纪优秀人才支持计划、首届微软青年教授奖、全国优秀博士学位论文提名奖、江苏省杰出青年基金等荣誉。研究成果获教育部自然科学二等奖2项和江苏省科技进步二等奖1项。担任IEEE Transactions on Affective ComputingNeurocomputingThe Visual Computer、《图学学报》等国内外期刊编委。主持了科技部973课题、国家自然科学基金重点项目等多项科研项目。主要研究领域涉及情感计算、模式识别、计算机视觉,机器学习、以及儿童智能发展相关的信号与信息处理。

杨万扣,博士,东南大学副研究员,博士生导师,模式识别与智能系统专业,研究方向为模式识别、计算机视觉和智能无人系统。从攻读硕士学位期间开始进行图像处理、模式识别领域的研究工作,已有10多年的研究与应用积累。曾获得教育部自然科学二等奖和江苏省教学成果一等奖各一项。担任国际SCI源期刊《Neural Processing Letters》编委。现为中国计算机学会计算机视觉专委会委员,中国人工智能学会模式识别专委会委员,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会委员,中国图象图形学学会机器视觉专委会委员,江苏省人工智能学会模式识别专委会秘书长。

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!

【预告】CCF-CV走进企业系列交流会(第十四期,Momenta)

 

中国计算机学会计算机视觉专委会走进企业系列交流会

CCF-CV@Industry

Momenta·北京第14期

时间201856日(星期日)14:00-16:00

地点:北京市海淀区中关村东路东升大厦C

交流会主题

CCF-CV走进Momenta

13:50-14:00     签到(参会人员自行到达)

14:00-14:40   曹旭东Momenta CEO// 公司及产品分享,主题:解密Momenta的可量产自动驾驶之路

14:40-15:30     任少卿Momenta研发总监)//技术分享,主题:无人驾驶的技术及解决难点

15:30-16:00     Q&A及自由讨论

16:00-16:10     公司参观、合影留念

 

活动召集人王瑞平博士,中国科学院计算技术研究所

中国计算机学会计算机视觉专委会,副秘书长

参加人员:专委委员、计算机视觉领域专业人士

报名方式:邮件发送至wangruiping@ict.ac.cn,请于53前将参会回执回复至上述邮箱,邮件主题请注明“CCFCV Momenta交流会回执:名额有限,报名从速,委员优先,最终参加活动人员名单以秘书处邮件通知为准)

参加方式:免费参加,敬请光临。

企业简介:

Momenta(北京初速度科技有限公司)是世界顶尖的自动驾驶公司,其核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案,以及衍生出的大数据服务。

Momenta致力于打造自动驾驶大脑,拥有世界顶尖的深度学习专家,图像识别领域最先进的框架Faster R-CNNResNet的作者,ImageNet2015ImageNet2017MS COCOChallenge2015等多项比赛冠军。团队来源于清华大学、麻省理工学院、微软亚洲研究院等,有深厚的技术积累和极强的技术原创力。

Momenta官网地址:www.momenta.ai

Momenta,打造自动驾驶大脑 

参会回执

姓名

职称/职务

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工作单位

 

中国计算机学会计算机视觉专委会网址:http://ccfcv.ccf.org.cn/

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附:会场路线图

北京市海淀区中关村东路东升大厦C

CCF-CV走进高校系列报告会(第五十一期,江西财经大学)

中国计算机学会计算机视觉专委会走进高校系列报告会
CCF – CV Series Lectures
江西财经大学·南昌(第51期)
2018年4月28日(星期六)08:50-12:00
江西财经大学(麦庐园校区)荟庐4楼报告厅
报告会主题
计算机视觉前沿技术及应用

程 序
08:30        签到
08:50        报告会开始
特邀讲者:赖剑煌 博士,中山大学教授
演讲题目:行人再识别问题的若干研究新进展
特邀讲者:李宏亮 博士, 电子科技大学教授
演讲题目:图像语义内容表示与提取技术研究进展
特邀讲者:陈震中 博士,武汉大学教授
演讲题目:感知视频编码:从视觉感知到编码优化
特邀讲者:林巍峣 博士,上海交通大学教授
演讲题目:基于视频的多目标语义信息提取与压缩

执行主席:方玉明,江西财经大学信息管理学院 教授
中国计算机学会计算机视觉专委会委员
杨    勇,江西财经大学信息管理学院 教授
袁非牛,江西财经大学信息管理学院 教授

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:Email: 86683343@qq.com (请于4月26日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV江西财经大学报告会回执”)
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

特邀讲者:赖剑煌


中山大学数据科学与计算机学院教授、博士生导师,广东省信息安全重点实验室主任,视频图像智能分析与应用公安部重点实验室副主任、学术委员会常务副主任。中国图象图形学会副理事长,广东省图像图形学会理事长。中国计算机学会杰出会员、理事,中国计算机学会计算机视觉专业组副主任,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员、中国人工智能学会机器学习专业委员会委员。1986、1989年分别在中山大学获学士、硕士学位,并留校任教。1999年在中山大学获博士学位。主要研究领域为生物特征识别、数字图像处理、模式识别和机器学习。已主持承担国家自然科学基金与广东联合重点项目2项,科技部科技支撑课题1项,国家自然科学基金4项等。获得广州市科学技术奖励一等奖(2014)、广东省科学技术奖励二等奖(2015)。已发表了约200篇学术论文,主要发表在ICCV、 CVPR、 ICDM等专业重要学术会议以及IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、IEEE T-SMC(Part B)、Pattern Recognition等国际权威刊物上。拥有多项国家发明专利。
报告摘要:行人再标识(person re-identification)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。报告首先综述该领域的研究进展及警务应用,然后重点介绍本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、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。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。

特邀讲者:李宏亮


电子科技大学教授,博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者,四川省智能视觉信息处理青年科技创新研究团队带头人。主要研究领域包括视觉信息处理,对象检测与分割,视觉注意力模型等。已发表学术论文110余篇,其中包括IEEE Transactions论文40余篇。主持了多项国家和省部级科研项目。目前担任IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology编委,Elsevier国际期刊Journal on Visual Communications and Image Representation,Signal Processing: Image Communication编辑。曾担任ISPACS国际执委会委员,2014年IEEE多媒体会议与博览会(ICME2014)的本地组委会主席,2016年IEEE视觉通信和图像处理国际会议(VCIP 2016)技术委员会主席。2017年IEEE智能信号处理与通信系统国际会议大会主席。是中国电子协会高级会员,IEEE协会高级会员,IEEE电路与系统协会VSPC专委会委员。
报告摘要:本次报告中,我们将围绕图像内容分析技术的研究现状、机遇与挑战展开讨论。几十年来,图像内容分析一直是多媒体处理领域的关键问题,对模式识别和计算机视觉具有重要的作用,广泛应用于图像解释、媒体分析与理解,视频摘要和检索等等。本次报告围绕图像哈希表示和分割技术研究现状。从哈希学习类型包括单模态哈希技术与多模态哈希技术,介绍在对称哈希、非对称哈希以及跨模态哈希等领域取得的研究成果,以及基于上下文的语义内容分割研究成果。最后,报告总结了图像分析技术未来面临的挑战和机遇。

特邀讲者:陈震中


武汉大学教授,兼任VQEG理事及沉浸式媒体工作组共同主席,ISO/IEC JTC1 SC29 WG11国际标准专家组成员。担任IEEE TCSVT, JASIST, JVCI, IEEE物联网简刊等编委,国际电信联盟(ITU)青年发明家评委。主要从事计算视觉,图像视频处理,多媒体数据挖掘,,人机交互等方面的研究工作。参与了新一代视频编解码国际标准HEVC/H.265等的制定工作, 发表国际期刊会议论文100多篇,拥有50多项国内国际标准提案,以及10多项国内国际专利申请或授权。获国家青年千人资助,香港中文大学优秀博士论文奖,香港中文大学工程学院最佳博士论文奖,香港科学院青年科学家提名,微软学者等荣誉或奖项。
报告摘要:近年来,随着宽带网络的普及以及各式移动网络和设备的飞速发展,各类视频应用以及用户的快速增加,视频数据量也呈现爆炸性增长,如何高效压缩传输视频并且提升视频服务的用户体验显得尤为重要。视频编码技术经历了多年的发展,形成了H.264/AVC,HEVC/H.265等一系列标准,编码效率的进一步提高同时遇到了极大的瓶颈和挑战。本报告将介绍视频编码方向的最新进展,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。

特邀讲者:林巍峣


上海交通大学教授。分别于2003年和2005年获得上海交通大学学士和硕士学位,并于2010年获得美国华盛顿大学西雅图分校获得博士学位。在美国期间曾在包括Motorola, Real Networks和Thomson Technology在内的多家公司的研究机构担任Research Intern。主要研究方向包括计算机视觉、视频监控、图像与视频处理、视频通信与编码等。林博士现任IEEE Trans. CSVT、IEEE Trans. ITS等期刊编委,并任IEEE VSPC TC、IEEE MSA TC、IEEE MMTC等学术专业委员会委员。在相关领域共发表期刊论文100余篇,含IEEE Transactions系列及CVPR、ICCV、AAAI等权威期刊和会议论文30余篇,获专利12项。详细介绍请见个人主页:http://wylin2.drivehq.com/。
报告摘要:视频中的目标(如行人等)是描述视频内容的关键,因此对于视频目标的语义信息提取十分重要。此外,随着目标语义信息的不断丰富,语义信息的数据量也变得越来越大,给视频内容分析与处理带来挑战。在本次报告中,将主要介绍我们在视频多目标语义信息提取及压缩中的最新成果。首先,我们将介绍我们在多目标检测与跟踪方面的工作,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。其次,我们将介绍我们目标行为识别、行为检测方面的工作,上述工作实现了目标行为语义的有效提取。最后,我们将介绍我们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。

执行主席:方玉明


江西财经大学教授、博导,江西财经大学科研处副处长,江西省数字媒体重点实验室主任。2013年在新加坡南洋理工大学获博士学位,主要研究方向为视觉信号质量评价、视觉注意力、视频理解与分析技术等。在国内外学术期刊及会议发表论文100余篇,包括IEEE期刊论文30余篇,ESI高引论文2篇,Google学术引用1500余次;担任IEEE Access和Signal Processing: Image Communication编委;授权国家发明专利多项;获IEEE ISPACS 2017最佳论文奖、IEEE ICME 2016最佳学生论文奖等;入选江西省百千万人才工程人选、江西省杰出青年人才资助计划、获江西青年五四奖章等荣誉称号。

执行主席:杨勇


博士,教授,博士生导师,现为江西财经大学信息管理学院副院长,CCF南昌分部副主席。江西省百千万人才工程人选,江西省青年科学家培养对象,IEEE高级会员,CCF高级会员,CCF多媒体专委会委员、中国图象图形学学会多媒体专委会委员。研究方向:计算机图像与视频处理、模式识别。担任《IEEE Access》的Associate Editor和《KSII Transactions on Internet and Information Systems》的Editor。在IEEE TIP、IEEE TIM、IEEE GRSL等国内外学术刊物上发表研究论文100余篇,其中SCI收录60余篇,论文被引用超过1600次(Google Scholar统计)。

执行主席:袁非牛


江西财经大学教授,博士生导师。2004年获得中国科学技术大学博士学位,2010-2012年新加坡A*Star高级研究员。江西省中青年骨干教师、南昌市科技创新领军人才“洪城特聘专家”,江西省青年科学家培养对象,IEEE高级会员,CCF高级会员,CCF多媒体专委会委员、中国图象图形学学会多媒体专委会委员。研究方向:视频图像分析、模式识别。在《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》、《Pattern Recognition》等国内外学术刊物上发表研究论文50余篇。

 

会场路线图

地址:江西省南昌市昌北经开区玉屏西大街665号 江西财经大学(麦庐园校区)信息管理学院
CCF-CV 网站:http://ccfcv.ccf.org.cn/
CCF-CV公众号:

【活动背景】自2015年11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!