【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第四十六期,南京邮电大学)

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

南京邮电大学·南京(第 46期)

201817日(星期日14:00-17:30

南京邮电大学三牌楼校区学术报告厅

报告会主题

深度学习前沿技术及应用

程  序

13:30     签到

14:00     院长致辞

14:10   特邀讲者:梁小丹博士,卡内基梅隆大学机器学习部项目科学家

  演讲题目:结构化生成对抗网络

14:55   特邀讲者:闵卫东博士,南昌大学教授

  演讲题目:融合智能视频识别的智慧城市公共安全保障技术

15:40     中场休息

15:50   特邀讲者:刘青山博士,南京信息工程大学教授

  演讲题目:基于深度学习的视觉特征学习

16:35     特邀讲者:林 倞博士,中山大学教授

  演讲题目:Beyond Supervised Deep Learning for VisualUnderstanding

17:20     报告会结束

 

执行主席:周全 博士,南京邮电大学通信与信息工程学院副教授

                中国计算机学会计算机视觉专委会委员

                江苏省人工智能学会模式识别专委会常务委员

                江苏省计算机学会图形图像专业委员会委员

 

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:11502373@qq.com

(请于1月6日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV南京邮电大学报告会回执”)

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。

特邀讲者梁小丹

 

目前是卡内基梅隆大学机器学习部项目科学家。2016年获得中山大学博士学位。2017年担任AAAI 2017CVPR2017IJCAI 2017年度程序委员会成员。目前共发表了40多篇学术论文,其领域涉及行人解析,行人检测与分割,2D / 3D人体姿态估计和行为识别。梁博士及其合作者一起发布了目前最大的行人解析数据集,并在CVPR2017成功组织了第一届Look Into PersonLIP)研讨会,并推动了人类行为理解方面的研究进展。

报告摘要我们研究了基于指定语义或结构的条件产生式建模的问题。现有的条件产生式模型要么需要大量标记的实例作为监督,要么无法精确地控制生成的语义样本。为此,我们提出了结构化产生式对抗网络(SGANs)——一种半监督式条件产生式建模方法。SGAN假设数据x是由两个独立的隐变量所产生:y编码指定的语义,z包含其他变化的因素。为了确保在yz中分离语义,SGAN在隐空间中构建了两个协作函数,分别最小化yz的重构误差。训练SGAN同样需要解决两个对抗性的问题,为避免传统MLE方法会导致概率密度函数会散布在整个数据空间上,我们的训练方法可以使得两个协作函数的分布逼近p(x,z)p(x,y)的真实分布。实验表明,SGAN是一个高度可控的产生式模型,并且在半监督图像分类中取得较好的实验结果。由于能够将变量yz中有效分离出来,SGAN可以根据指定语义生成高质量的视觉图像,该模型还可扩展到不同实际应用中,如图像风格转换等。

特邀讲者闵卫东

 

清华大学计算机系博士,南昌大学信息工程学院教授、博导,智慧城市信息技术研究所所长,中国图象图形学学会常务理事。闵卫东教授于2014年入选囯家千人计划创新人才,2016年入选江苏省双创个人以及江苏省双创团队领军人才,1989年开始在国内外从事计算机图形图像处理、计算机图形学、云计算分布式系统和智慧城市信息技术等领域的理论和应用研究工作。闵教授师从于老一代计算机图形学专家、中国计算机图形学和CAD奠基人之一唐泽圣教授、孙家广院士。在加拿大Alberta大学和多家跨国计算机公司从事科研和管理工作18年,期间共主持完成了9项主要科研项目。所主持的研究成果已转化实现为多个工业产品,并获得加拿大最佳高新科技产品奖。近三年在国内主持承担了15项科研项目,包括一项国家千人计划项目、三项国家自然科学基金项目、8项省部级重大项目和省级创新团队等项目。

报告摘要随着我国经济的快速发展和城镇化,智慧城市公共安全保障技术变得日益重要,智能视频识别是其中的核心技术之一。此报告首先简介智慧城市信息技术,然后重点介绍讲者在加拿大和在国内近几年利用深度学习、智能视频识别和大规模分布式系统等技术在智慧城市公共安全保障方面做的一些研究工作和工业产品成果。

 

特邀讲者刘青山

 

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。2000年获得中科院自动化所模式识别国家重点实验室博士学位,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IEEE Transaction汇刊和CCFA类会议论文50余篇,Google Scholar统计引用5000+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。

报告摘要视觉计算是人工智能领域中的一个重要研究方向。随着成像传感技术、互联网技术等快速发展,视觉数据不仅维数越来越高,而且规模也呈爆炸式增长,从而给视觉计算和理解带来了新的巨大挑战。由于深度学习具有从大数据中自动学习和抽象数据特征的优点,从而已成为视觉计算与理解研究中最受关注的技术。本报告将结合目标检测和遥感图像分析等应用,给大家汇报一下近年来我们在基于深度学习的视觉特征学习上的主要工作进展。

 

特邀讲者林倞 

 

中山大学教授,商汤科技首席研发总监,国家万人计划青年拔尖人才,国家优秀青年基金获得者,教育部超算工程软件工程研究中心副主任,IET Fellow。先后在美国加州大学洛杉矶分校、香港中文大学等机构工作或访问研究。长期从事面向视觉大数据的语义分析与智能学习相关领域的研究,并且在商汤科技的一系列产品中应用落地。迄今在顶级国际学术期刊与会议上发表论文100余篇,包括在PAMI/IJCV期刊发表论文12篇,在CVPR/ICCV/NIPS/Multimedia发表论文40余篇,3篇论文成为ESI高被引论文。获得NPAR 2010 最佳论文奖, 2012 Google Faculty Award, 2017年度 World’s FIRST 10K Best Paper Diamond Award by IEEE ICME, 2014 Hong Kong Scholars Award,率队获得2016英特尔杯全国并行应用挑战赛金奖。目前担任IEEETrans. Human-Machine Systems等多个著名学术期刊的编委(AE)

报告摘要随着人工智能的应用向纵深发展,深度学习研究的范围需要进一步扩大,尤其研究面向多源异构、未标注、包含噪声的海量数据的有效学习框架。围绕这个主题,主讲者将分享在中山大学人机物智能融合实验室及商汤科技研发中心的研究成果,例如基于弱标签学习的场景内容理解、应用于大规模物体识别的自主学习、面向多源数据的领域自适应学习等。

执行主席:周全

 

博士,副教授,硕士生导师。2013年博士毕业于华中科技大学。IEEE会员,中国计算机学会计算机视觉专委会委员,江苏省人工智能学会模式识别专委会常务委员,江苏省计算机学会图形图像专业委员会委员。研究方向包括计算机视觉、模式识别、图像处理、机器学习等方面。2015年5月至6月在瑞典于默奥大学,2017年8月至9月在日本九州工业大学做访问学者。在国内外核心期刊和重要国际会议发表论文30余篇,包括IEEE Transactions on Image Processing、Pattern Recognition、IEEE Access等。申请发明专利5项。先后主持参与国家自然科学基金4项,省部级科研项目8项。曾担任SCI期刊ACM/SpringerMobile Networks & Applications和Multimedia Tools & Applications的客座编辑。

会场路线图

CCF-CV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(第四十二期,同济大学)

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

同济大学·上海(第42期)

2017年11月18日(星期六)13:00-17:30

同济大学嘉定校区济人楼312报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

 

程  序

13:00      签到

13:30      报告会开始

特邀讲者:杨小康 博士,上海交通大学教授

演讲题目:未来人工智能视觉感知的若干思考

特邀讲者:张兆翔 博士,中国科学院自动化研究所研究员

演讲题目:生物启发的神经网络建模与学习

特邀讲者:王 琦  博士,西北工业大学教授

演讲题目:视觉智能感知在无人系统与视频监控中的应用

特邀讲者:左旺孟  博士,哈尔滨工业大学教授

演讲题目:多领域视觉学习:多域融合、跨域交叉与域间转换

 

执行主席:张林 博士,同济大学软件学院副教授、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:cslinzhang@tongji.edu.cn  (请于11月18日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV同济大学报告会回执”)

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 杨小康

上海交通大学教授,主要研究图像处理与机器学习,入选教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金、国家万人计划科技创新领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、上海市优秀学术带头人、德国洪堡学者、微软青年教授奖。任中国电子学会青年科学家俱乐部副主席、上海市图像图形学会理事长,为IEEE Transactions on Multimedia编委、IEEE Signal Processing Letters编委。

报告摘要进入信息社会以来,人类生活在由物理空间、人类社会、网络空间所融合而成的三元空间中。信息交互使得人类组织结构去中心化、多元化、高动态,社会集群行为呈现出突发性强、扩散范围大等新特点,给人类生活及社会结构带来了新格局,也带来了新挑战。本报告针对人机物三元空间中群体感知所面临的大尺度和大数据难点,汇报物理空间和网络空间中群体感知的若干进展。

 

特邀讲者 张兆翔 

中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干,IEEE高级会员,计算机学会YOCSEF委员,计算机视觉专委会委员,模式识别与人工智能专委会委员,人工智能学会模式识别专委会委员。2004年毕业于中国科学技术大学,获得电路与系统专业学士学位;2004年进入中国科学院自动化研究所硕博连读,于2009年获得工学博士学位。2015年任职中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员。张兆翔博士一直从事智能视觉监控方面的研究工作,近期进一步聚焦在结合类脑智能和类人学习机制的视觉计算模型,在可用信息建模和基于模型的物体识别问题上开展了系统工作,在面向国家公共安全和智慧城市监管需求的系统平台上取得成功应用,取得显著社会影响和经济效益,近五年来在国际主流学术期刊与会议上发表论文100余篇,SCI收录期刊论文40余篇,担任了ICPRIJCNNAVSSPCM等多个国际会议的程序委员会委员,SCI期刊《Neurocomputing》编委,《IEEE Access》编委,《Pattern Recognition Letters》客座编委、《Frontiers of ComputerScience》青年编委和TPAMITIPTCSVTPR20余个本领域主流期刊的审稿人。入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”、“北京市青年英才计划”和“微软亚洲研究院铸星计划”。

报告摘要以深度学习为代表的模式识别方法在多种视觉应用中取得了显著成功,甚至媲美人的性能,但是与生物模式识别系统相比,现有的深度学习方法在自适应性、可泛化性和多任务协作方面依旧存在明显缺陷。从脑的神经信息处理机制、认知方法和行为特性上寻求启发有望指导更好的神经网络建模,实现更为鲁棒的类人学习,具有重要研究意义与应用前景。本报告将在现有深度学习方法概述基础上,对我们近期开展的脑启发的神经网络建模与学习方法开展研究,具体报告内容包括神经网络的结构建模、面向多任务的神经网络架构学习、视听模态分析与整合、知识蒸馏和多智能体协同等。

 

特邀讲者 王琦 

西北工业大学光学影像分析与学习中心(人才特区)教授,博导。曾于中国科学技术大学自动化系相继完成本、硕、博学业,并在中国科学院西安光学精密机械研究所从事博士后研究。主要研究方向为模式识别、计算机视觉,具体包括监控视频的分析理解(针对智能交通与辅助/无人驾驶),遥感图像解析。近五年来,相关研究论文60余篇,均已发表在本领域内知名国际期刊、会议上,其中多篇论文入选ESI高被引论文、热点论文,并获IEEE国际会议最佳论文奖和最佳论文提名奖、陕西省科学院科学技术一等奖、陕西省青年科技新星等。此外,还担任IEEETransactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems IEEE Geoscience and Remote Sensing LettersNeurocomputing等多个国际期刊编委,获得了国家自然科学基金面上项目与青年项目、国家重点基础研究发展计划(973计划)项目、国家自然科学基金重大研究计划项目与重点项目、陕西省重点科技创新团队项目等支持。

报告摘要首先介绍视觉技术在无人系统与视频监控中的应用概况,然后针对目标检测/识别/跟踪与人群行为分析等问题,重点介绍讲者近年来的一些研究工作,最后以demo形式对相关成果进行展示。

 

特邀讲者 左旺孟

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60余篇

报告摘要不同领域(如合成与真实数据、可控与不可控环境等)视觉数据的关联和综合利用有助于更为便捷地构建高效和实用的视觉分析模型,近年来获得了越来越多的关注。报告将首先介绍多领域数据对视觉学习带来的机遇与挑战,并结合具体底层和高层视觉应用,介绍下述方面的研究进展:(1) 多域融合:(a) 综合低质量的深度图和高质量的灰度图,实现深度图像的质量增强;(b) 综合有遮挡的人脸图像和正面的参考人脸图像,实现人脸图像的智能填充。(2) 跨域交叉:建立了一个跨域图像特征表达与度量学习的联合模型。(3) 域间转换:(a) 针对数据层面的域间转换,简要回顾图像转换和像素级领域自适应的研究进展;(b) 针对特征层面的域间转换和领域自适应,提出了一种加权MMD模型和权重的自适应估计方法。

 

执行主席 张林

同济大学软件学院副教授,博导,IEEE高级会员,中国计算机学会高级会员,中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员,中国图象图形学学会机器视觉专业委员会委员。2011年获香港理工大学计算学系博士学位,2013年入选上海市浦江人才计划。主要从事计算机视觉、多媒体质量评价、生物特征识别等方面的研究工作。同济大学软件学院为全国首批成立的35所示范性软件学院之一,近年来在数字媒体技术、软件技术与管理、嵌入式系统与移动计算、网络与主机软件等领域取了了丰硕的研究与应用成果;目前,学院有中科院院士1名、中组部国家千人计划专家1名、杰青1名、省部级人才5名。


会场路线图

地址:上海市嘉定区曹安公路4800号同济大学济人楼312报告厅

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(第四十一期,武汉大学)

 

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

武汉大学·武汉(第 41期)

20171021日(星期六14:00-17:00

武汉大学信息学部徕卡厅(星湖学术报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

 

程  序

13:45      签到

14:00      报告会开始

        特邀讲者:何明一  博士,西北工业大学教授

演讲题目:先进机器视觉——多视多谱联合观测与智能处理

特邀讲者:熊红凯 博士,上海交通大学教授

演讲题目:可解释的卷积网络技术

特邀讲者:纪荣嵘  博士,厦门大学教授

演讲题目:视觉搜索与识别系统中的紧凑性问题

特邀讲者:郑伟诗  博士,中山大学教授

演讲题目:无监督行人重识别

 

执行主席:陈震中博士,武汉大学遥感信息工程学院教授

王  刚博士,阿里巴巴人工智能实验室首席科学家

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Emailgrace@whu.edu.cn (请于1019前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV武汉大学报告会回执”

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:回执仅针对外地和外校的人员,本校人员无需提供。

 

特邀讲者 何明一

西北工业大学电子信息学院教授、博士生导师,信息获取与处理陕西省重点实验室及国际联合研究中心主任,西工大对地观测研究中心主任/首席科学家,西工大信息与通信工程学位分委员会主席。先后主持国家自然科学基金重点项目、重点国际合作项目,863重点项目,973专题项目等。在PAMI, IJCV, TGRS, CVPR, JSTARS, GSRL, ICIP等发表了系列论文,出版了《神经网络与信号处理系统》,《数字图像处理》等专著教材。主要研究方向是神经网络人工智能、高光谱数据处理、先进机器视觉和图像处理。于1993年起批准为享受国务院政府特殊津贴专家,是国家自然科学基金委第四、五届学科评审组成员,中国探月工程专家组成员,国际数字地球学会中国国家委员会委员及光谱成像对地观测专委会副主任。IEEE SPS等主办的国际信号与信息处理大会、国际工业电子与应用大会主席或共同学术委员会主席。获省部级科技奖10项及包括IEEE CVPR 2012最佳论文奖的国际学术奖3项。任IEEE TGRS副主编和JSTARS客座编辑。

报告摘要先进机器视觉是计算机视觉和机器视觉的交叉领域,其目的是更好地观测与理解世界。本报告主要介绍讲者及其团队在多视多谱联合观测与智能处理这一先进机器视觉领域的研究工作。报告内容主要包括先进机器视觉概念与框架,三维场景重建,目标显著性检测,高光谱图像目标分类,以及基于浅层和深度神经网络的人工智能处理。

特邀讲者 熊红凯

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,科技部创新人才推进计划“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。IEEE高级会员。中国图像与图形学学会理事。

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、信息论编码通信、视觉与统计学习等相关领域研究,主持国家自然科学基金重点项目和重点国际合作项目3项。2011年,获上海市技术发明奖一等奖(第一完成人);多次获国际学术会议最佳论文奖,发表相关IEEE Trans汇刊论文40余篇。

报告摘要基于信号处理的分解重构框架到基于学习的表示趋势,描述最新研究。介绍小波核卷积网络和滤波器组网络,发展基于树结构的核构造卷积网络,阐释卷积稀疏码的解释性对照,讨论共性学习的问题和进展,形成基于数据的稀疏建模紧致描述。

特邀讲者 纪荣嵘

博士,教授,致力于视觉内容检索与分析的研究。相关工作发表于SCI源期刊论文93篇,包括国际计算机视觉期刊(IJCV)、ACM 汇刊与IEEE汇刊43篇、其中JCR一区期刊11篇,中国计算机学会推荐A类国际期刊12篇,A类国际会议长文40篇。申请人所发表论文的Google Scholar引用次数3900余次,H-因子为29SCI他引合计近1200次,9篇论文入选ESI高被引/热点论文;获2007年微软学者奖,2011ACMMultimedia最佳论文奖,2012年哈尔滨工业大学优秀博士论文奖,2015年黑龙江省高校自然科学一等奖(第二完成人),2015年黑龙江省自然科学二等奖(第二完成人),2016年教育部技术发明一等奖(第四完成人);申请人获批美国专利3项,中国专利8项,提出面向视觉搜索的视觉描述子压缩模型,被集成于百度腾讯等公司产品中;获2014年国家优秀青年科学基金支持,入选2015年福建省闽江学者特聘教授;主持中央军委科技委前沿创新重大项目,总参谋部十三五预研项目,国家自然科学基金面上项目、科技部行业专项、十三五科技部重点研发计划子课题、总装备部十二五预研子课题等。

报告摘要报告将汇报厦门大学媒体分析与计算研究组(mac.xmu.edu.cn)近两年来在面向视觉应用的视觉特征紧凑表示和深度网络压缩中所做的一些工作与成果。首先将介绍2015-2017ICCVCVPRAAAIIJCAITIP上发表的一系列排序敏感特征哈希算法。这些算法旨在通过引入大规模无监督排序信息,学习排序敏感的哈希码,以保持原始高维特征空间中的检索信息。其次将介绍在2016IJCAI上发表的面向人脸和视觉场景解析的深度网络模型应用,以及2017AAAI上发表的深度模型压缩研究。

特邀讲者 郑伟诗

博士,中山大学数据科学与计算机学院教授。他主要面向大规模智能视频监控,展开视频图像信息与信号的处理研究,并开展大规模机器学习的算法和理论研究。他目前的主要研究应用领域是:视频监控下的行人身份识别与行为信息理解。面向大规模监控网络下的行人追踪问题,他在国内外较早和持续开展跨视域行人重识别的研究,发表一系列以跨视域度量学习为主线的研究工作,他提出的基于相对比较思想建模思路在行人重识别中被广泛深入研究。他已发表90余篇主要学术论文,其中60余篇发表在图像识别和模式分类IEEE TPAMIIEEE TIPIEEE TNNPRIEEE TCSVTIEEE TSMC-B等国际主流权威期刊和ICCVCVPRIJCAI等计算机学会推荐A类国际学术会议。获国家优秀青年科学基金、英国皇家学会牛顿高级学者基金、广东省自然科学杰出青年基金等支持和广东省创新领军人才项目支持。主页:http://isee.sysu.edu.cn/~zhwshi/

报告摘要为了实现大范围多摄像机网络下的行人连续追踪,行人重识别在过去多年得到了大力发展。然而,目前的行人重识别技术大量依赖于跨摄像头的数据关联标签,需要耗费大量的人力去标注大量的跨视域的数据,对于大规模摄像机下的行人重识别模型学习形成重大挑战。这次报告将向大家汇报本研究组提出的无监督行人重识别算法,特别汇报与本研究组这些年来提出的非对称度量学习建模相结合的无监督度量学习模型。

执行主席:

陈震中,武汉大学遥感信息工程学院教授,博导,国家青年千人。2007年获香港中文大学电子工程博士学位。主要从事图像视频处理,多媒体通信,计算机视觉等方面的研究工作。

刚,阿里巴巴人工智能实验室首席科学家,武汉大学遥感信息工程学院兼职教授。2010年获伊利诺伊大学香槟分校博士学位。主要从事计算机视觉,机器学习,自然语言理解等方面的研究工作。

会场路线图

地址:武汉市珞喻路129号武汉大学信息学部徕卡厅(星湖学术报告厅)

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(第四十期,南昌航空大学)

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

南昌航空大学·南昌(第 40期)

2017924日(星期日13:00-17:30

南昌航空大学卧龙岗宾馆三楼报告厅

 

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: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

特邀讲者:纪荣嵘  博士,厦门大学教授

演讲题目:视觉搜索与识别系统中的紧凑性问题

特邀讲者:董伟生  博士,西安电子科技大学教授

演讲题目:Image Restoration: Challenges and New Opportunities

特邀讲者:金  城  博士,复旦大学副教授

演讲题目:基于草图的图像检索

16:50    Panel 开始

            主题:深度学习的发展趋势

            嘉宾:

        黎  明   博士,南昌航空大学副校长,教授

        王  亮   博士,中国科学院自动化所研究员

        闵卫东   博士,南昌大学教授

        纪荣嵘    博士,厦门大学教授

        董伟生   博士西安电子科技大学教授

        金  城    博士,复旦大学副教授

执行主席:储珺博士,南昌航空大学软件学院副院长,教授,江西省图像处理与模式识别重点实验室主任,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Emailc_y2008@163.com(请于922前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV南昌航空大学报告会回执”)

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。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。

报告摘要视觉大数据是模式识别的前沿方向,是人工智能的突破口,是信息产业新的增长点。近年来,深度神经网络已经在语音、视觉、自然语言处理等领域取得了很大成功,在学术界和工业界都引起了极大关注。尽管深度神经网络在大量视觉任务中取得了一定成功,但是相比人类视觉系统功能,其在鲁棒性、泛化性等方面(光照、遮挡、形变、小样本等) 仍存在巨大的差异。针对深度神经网络在结构、功能、鲁棒性、泛化性等存在的问题,我们模拟认知过程中的选择性注意、长短时记忆等机制,研究深度认知神经网络理论和方法。这个报告将重点介绍我们在此方面的最新研究进展。

 

特邀讲者  纪荣嵘 

 

博士,教授,致力于视觉内容检索与分析的研究。相关工作发表于SCI源期刊论文93篇,包括国际计算机视觉期刊(IJCV)、ACM 汇刊与IEEE汇刊43篇、其中JCR一区期刊11篇,中国计算机学会推荐A类国际期刊12篇,A类国际会议长文40篇。申请人所发表论文的Google Scholar引用次数3900余次,H-因子为29SCI他引合计近1200次,9篇论文入选ESI高被引/热点论文;获2007年微软学者奖,2011ACM Multimedia最佳论文奖,2012年哈尔滨工业大学优秀博士论文奖,2015年黑龙江省高校自然科学一等奖(第二完成人),2015年黑龙江省自然科学二等奖(第二完成人),2016年教育部技术发明一等奖(第四完成人);申请人获批美国专利3项,中国专利8项,提出面向视觉搜索的视觉描述子压缩模型,被集成于百度腾讯等公司产品中;获2014年国家优秀青年科学基金支持,入选2015年福建省“闽江学者”特聘教授;主持中央军委科技委前沿创新重大项目,总参谋部十三五预研项目,国家自然科学基金面上项目、科技部行业专项、十三五科技部重点研发计划子课题、总装备部十二五预研子课题等。

报告摘要:报告将汇报厦门大学媒体分析与计算研究组(mac.xmu.edu.cn)近两年来在面向视觉应用的视觉特征紧凑表示和深度网络压缩中所做的一些工作与成果。首先将介绍2015-2017ICCVCVPRAAAIIJCAITIP上发表的一系列排序敏感特征哈希算法。这些算法旨在通过引入大规模无监督排序信息,学习排序敏感的哈希码,以保持原始高维特征空间中的检索信息。其次将介绍在2016IJCAI上发表的面向人脸和视觉场景解析的深度网络模型应用,以及2017AAAI上发表的深度模型压缩研究。

 

特邀讲者  董伟生 

博士,教授,博导,2017年入选教育部青年长江学者特聘教授,获国家优秀青年科学基金资助,入选本校首批华山学者菁英人才计划。主要从事图像视频表达与处理、计算机视觉和模式识别等领域的研究工作。发表论文近40篇,其中在IJCVIEEE-TIPIEEE-TCSVTCVPRICCVNIPS等国际权威期刊和会议上发表论文17篇,论文被引用2600余次,单篇引用600余次,4篇论文入选 ESI 高被引论文。担任包括国际顶级期刊IEEE Transactions onImage ProcessingSIAM Journal on Imaging Sciences在内的4个期刊的编委(Associate Editor)

报告摘要Image restoration aiming to increase the qualityof the observed images has important applications in image processing andcomputer vision. This talks will first briefly introduce the challenges of thisproblem, and then move to the recent advances brought by the sparsity priorlearning and the deep learning techniques. We show that the sparsity prior,learned from either the relevant images or the observed image can significantlyimprove the performances, and the breakthrough of deep learning techniquesoffers new opportunities in developing non-iterative image restorationalgorithms, which can be motivated from the iterative sparsity-basedalgorithms.

 

特邀讲者  金城 

 

复旦大学计算机科学技术学院副教授,博士生导师。2006年于浙江大学获得工学博士学位并进入复旦大学任教,现为上海视频技术与系统工程研究中心执行副主任,上海市优秀技术带头人。主要研究方向为多媒体信息处理、多媒体数据挖掘与信息检索、虚拟现实与增强现实,围绕着互动电视(IPTV)、多媒体内容管理、视频监控、面向多屏融合的人机交互等领域,开展相关关键技术研究以及承担国家、地方科研项目工作。作为项目负责人完成上海市重大科技攻关项目和科技创新项目各两项。目前承担国家自然科学基金、科技部重点专项子课题、上海市重大科技攻关项目等多个项目,在多媒体分析处理等领域的重要学术会议与期刊发表重要论文30余篇,获得专利6项、软件著作权9项,有关成果获得国家科技进步二等奖、省部级科技进步奖一等奖、二等奖、三等奖各一项。所主持的系统已在华为、中国电信、中国移动、东方有线等单位获得上线应用,尤其是参与完成的视频分析系统在关键场所、关键时刻为国家安全提供了重要保障。

报告摘要报告将对复旦大学媒体计算组近几年来在基于草图的图像检索领域的工作与成果进行介绍。传统的图像检索一般通过关键词或者用户提交的相似图像进行。然而,基于关键词的检索需要用户有比较清晰明确的检索关键词,而且即便是确定了关键词,也很难描述一些特定的图像语义信息。而基于相似图像的检索则需要首先有一张图像,这一般也较难做到。与此不同的,草图是人类最早、也是最便捷的图像记录方式,随着手持触屏设备的普及,通过草图进行图像检索变得比以往更为便捷。报告人所在研究组通过研究草图与自然图像的相似性、轮廓与轮廓之间的相似性,提出了一系列基于草图的图像检索方案,取得了突出的效果。本次报告即将围绕这一研究内容展开。

 

执行主席:

 

储珺,博士,教授,博导,江西省图像处理与模式识别重点实验室主任、南昌航空大学软件学院副院长、中国计算机学会计算机视觉专委会委员、江西省计算机学会理事。2005年获西北工业大学工学博士学位。2005年至2008年在中科院国家天文台月球与深空探测中心做博士后研究,201412月至20153月在加州大学Merced分校做访问学者。主要从事计算机视觉和模式识别等相关领域的研究。

江西省图像处理与模式识别重点实验室

江西省图像处理与模式识别重点实验室于2011年经江西省科技厅批准立项建设,挂靠在南昌航空大学,主要从事模式识别理论与方法、工业过程辨识建模、图像处理理论与方法、三维散乱数据处理及大场景建模、基于图像的三维重建等领域的研究。目前实验室共有固定人员35人,客座人员10人。实验室学术委员会由中国科学院院士欧阳自远为主任,清华大学长江学者戴琼海教授和中国科学院自动化研究所张晓鹏研究员为副主任的9名专家、教授组成。

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(第三十七期,重庆大学)

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

重庆大学·重庆(第 37期)

201771日(星期六8:30-12:00

重庆大学虎溪校区软件学院报告厅

报告会主题

距离度量学习与视觉分析

 

程  序

8:00-8:20        签到

8:20-8:30        重庆大学软件学院领导致辞

8:30 报告会开始

特邀讲者:郑伟诗 博士,中山大学教授

演讲题目:多模态和在线哈希函数学习

特邀讲者:鲁继文 博士,清华大学副教授

演讲题目:视觉大数据哈希学习

特邀讲者:王瑞平  博士,中科院计算所副研究员

演讲题目:面向视频人脸识别与检索的非线性度量学习

特邀讲者:邓伟洪  博士,北京邮电大学副教授

演讲题目:人脸验证和表情识别新问题与数据库

执行主席:葛永新博士,重庆大学软件学院副教授

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Email492078267@qq.com (请于630前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV重庆大学报告会回执”

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 郑伟诗

博士,中山大学数据科学与计算机学院教授,机器智能与先进计算教育部重点实验室副主任。他主要面向大规模智能视频监控,展开视频图像信息与信号的处理研究,并开展大规模机器学习的算法和理论研究。他目前的主要研究应用领域是:视频监控下的行人身份识别与行为信息理解。面向大规模监控网络下的行人追踪问题,他在国内外较早和持续开展跨视域行人重识别的研究,发表一系列以跨视域度量学习为主线的研究工作,他提出的基于相对比较思想建模思路在行人重识别中被广泛深入研究。他已发表90余篇主要学术论文,其中60余篇发表在图像识别和模式分类IEEE TPAMIIEEE TIPIEEE TNNPRIEEETCSVTIEEE TSMC-B等国际主流权威期刊和ICCVCVPRIJCAI等计算机学会推荐A类国际学术会议。获国家优秀青年科学基金、英国皇家学会牛顿高级学者基金、广东省科技创新领军人才项目、广东省自然科学杰出青年基金等支持,也曾入选微软亚洲研究院青年学者铸星计划。曾获广东省科学技术进步奖二等奖、广州市科学技术进步奖一等奖。主页:http://isee.sysu.edu.cn/~zhwshi/

报告摘要摘要:快速检索在众多应用中有非常大的需求,因而成为近年的研究热点。本次报告从多模态和在线学习角度探讨哈希函数学习机制。研究中,我们发展了基于多模态信息的复合哈希函数学习,发现挖掘不同模态的互补哈希码并融合,从而获得更好的检索精度;在在线学习上,我们提出了理论完整的在线哈希函数学习模型,理论上可以控制误差上界。此外,本次报告也会汇报我们最近结合行人重识别的哈希函数学习。

特邀讲者 鲁继文 

博士,清华大学自动化系副教授,博士生导师,中组部青年千人,IEEE高级会员,研究方向为计算机视觉、模式识别和机器学习。以第一作者或通讯作者发表CCFA类会议和IEEE汇刊论文46篇(PAMI长文4篇),其中ESI热点论文2篇,ESI高被引用论文3篇,论文被Google累计引用3300余次。担任IEEE信号处理学会信息取证与安全技术委员会委员,中国图象图形学学会视觉大数据专委会常务委员,中国工程院院刊Engineering青年通讯专家、Pattern Recognition7个国际期刊的编委或客座编委,AAAI8个国际会议的领域主席。

报告摘要报告将介绍清华大学自动化系智能视觉实验室近年来所提出视觉大数据哈希学习系列方法,主要包括紧凑哈希学习、深度哈希学习、上下文感知哈希学习、结构化哈希学习和多量化哈希学习等相关工作,以及它们在人脸和物体识别、图像和视频检索等多个视觉任务中的应用。

特邀讲者 王瑞平

 

博士,副研究员。2010年获中科院计算所工学博士学位,之后分别在清华大学、马里兰大学进行博士后研究,重点关注复杂真实场景下的图像视频目标识别与检索等问题。目前在领域主流国际期刊和会议发表论文50余篇,Google Scholar引用1500余次,曾获IEEE CVPR2008Best Student Poster Award Runner-up”、2011年度中科院优秀博士学位论文、2014年度MSRA“铸星计划”、2015年度“CCF-Intel青年学者提升计划”、2015年度国家自然科学奖二等奖(第4完成人)等奖励。担任CCF-CV专委副秘书长。

报告摘要随着视频采集及存储设备的广泛采用,有关视频人脸识别与检索的研究课题正受到越来越多的关注。通过将视频表示为图像集合,本报告将介绍讲者近年来围绕图像集合的黎曼流形统计建模、面向识别的黎曼度量学习、面向检索的哈希学习等方面开展的一些研究工作。此外,报告也将分享近期在大规模图像多功能哈希学习方面取得的一些进展。

特邀讲者 邓伟洪 

博士,北京邮电大学副教授,博士生导师。2010年获得北京邮电大学信号与信息处理专业工学博士学位,毕业论文获得北京市优秀博士学位论文奖。主要研究方向是以人脸识别为代表的计算机视觉与模式识别理论和方法,在包括PAMITIPPRTIFSCVPRECCVSIGIR在内的国际一流期刊和会议上发表论文80余篇,同行引用一千余次,部分工作入选ESI高被引论文。作为项目负责人主持多项图像识别方向的国家自然科学基金项目和企业委托开发项目,担任国际期刊Image and Visual Computing的客座编辑,10余个国际学术期刊(IEEE TPAMI / TIP / TIFS / TNNLS / TMM / TSMC, IJCV, PR / PRL等)的审稿人,国际学术会议(ICME / ICASSP / ICPR / FG)程序委员会委员,曾在CVPR/ ICME / ACCV / FG等主要国际会议上做Tutorial报告,先后入选北京邮电大学青年骨干教师计划,北京市高校青年英才计划,北京市“科技新星”计划,教育部“新世纪优秀人才”计划等。

报告摘要随着权威人脸验证评测LFW的识别准确率接近100%,学术界和产业界产生了对人脸识别问题是否已经完全解决的讨论。本报告主要汇报课题组最近发表的两项人脸识别与分析新问题和数据库工作。1)细粒度相似脸验证新问题及数据库(http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/#resources),我们通过众包方式从LFW数据库中挑选3000对外貌相似人脸,把LFW重新定义成难度更高的FGLFW人脸验证评测,实测主流深度学习方法的准确率从99%下降到90%左右,同时发现了人类与机器在人脸识别任务上的高度互补性。2)真实世界复合表情识别新问题及数据库(http://www.whdeng.cn/RAF/model1.html),我们通过众包方式标注真实世界图片中的人脸表情,利用标签估计算法挖掘出包含复合表情的人脸图像,公开了首个现实环境下的大规模“复合表情”图像数据库。

执行主席:葛永新

 

重庆大学副教授,硕士生导师。2011年获重庆大学计算机科学与技术工学博士学位。2008-2009年在加拿大阿尔伯塔大学计算机科学系联合培养。2011年开始加入重庆大学软件学院智能服务与软件工程中心,从事计算机视觉、机器学习和模式识别相关的理论和应用研究。智能服务与软件工程中心是重庆大学在行业信息化及相关技术领域,包括计算机视觉、模式识别、软件工程技术等,建立的应用基础研究、开发及高层次人才培养基地。工程中心现有教职工10人,其中教授2人,副教授5人,讲师3人。

 

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(第三十六期,上海大学)

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

上海大学·上海(第 36期)

2017年6月21日(星期三)13:30-17:00

上海大学宝山校区计算机工程与科学学院1106会议室

报告会主题

脑科学与人工智能

程  序

13:30 签到

14:00 报告会开始

         14:00-15:00  特邀讲者:王 伟  博士,中国科学院神经科学研究所高级研究员

         演讲题目:从局部到整体的视觉信息整合脑机制

         15:00-16:00  特邀讲者:王  亮  博士, 中国科学院自动化研究所研究员

         演讲题目:人工智能时代的视觉大数据分析

         16:00-17:00  特邀讲者:谢少荣  博士,上海大学教授

         演讲题目:海洋无人艇智能控制技术

执行主席:郭毅可 教授,上海大学计算机工程与科学学院院长

                  方昱春 博士,上海大学副研究员

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: godissleeping@i.shu.edu.cn (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上海大学报告会回执”)

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 王伟

博士,高级研究员,现任中国科学院上海生命科学研究院神经科学研究所(Institute of Neuroscience, ION)视知觉机制课题组组长。1993年于中国科学技术大学 (University of Science and Technology of China, USTC) 获得理学硕士学位,1998年于中国科学技术大学获得理学博士学位。1998-2006年先后在伦敦大学学院(University College London, UCL)眼科所视觉科学系、曼切斯特理工大学(University of Manchester Institute of Science and Technology, UMIST)检眼与神经科学系以及曼切斯特大学(University of Manchester, MU)生命科学院从事博士后研究(Research Fellow)。2006年获得英国The Wellcome Trust 独立研究基金支持,并任曼切斯特大学生命科学院独立研究员(The Wellcome Trust Research Fellow,Independent)。2007年获得英国皇家科学协会(Royal Society)专项基金支持。2008获得中国科学院“百人计划”支持,任中科院上海生科院神经科学研究所研究员、博士生导师、研究组组长。2016年晋升中科院神经科学研究所高级研究员,脑科学与智能技术卓越创新中心研究骨干。

报告摘要:灵长类视觉系统有两大基本功能,形觉认知和运动感知。灵长类视觉系统通常可被描述为一个从视网膜出发,从低级到高级,由各个不同等级的视觉皮层组成的环路结构。低级视觉皮层(V1/V2)具有较小的时空整合感受野,偏好对局部视觉信息起反应。而高级视皮层(V4/IT,MT/MST)神经元均具有较大的感受野,具备整合较大视野内的视觉元素和信息,从而完成整体视觉感知和认知功能。本课题组通过对整体方位轮廓以及整体运动感知的研究,探索大脑不同视皮层区域是如何分工协作,对不同视觉信息进行加工处理的, 揭示从局部⇨整体或从整体⇨局部的视知觉整合脑机制。研究结果和发现不仅帮助我们认识视觉大脑是如何进行局部和整体图像处理的,而且将为基于图像识别的类脑机器视觉模型的研发提供新的思路和理论依据。

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。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:视觉大数据是模式识别的前沿方向,是人工智能的突破口,是信息产业新的增长点。近年来,深度神经网络已经在语音、视觉、自然语言处理等领域取得了很大成功,在学术界和工业界都引起了极大关注。特别地,深度神经网络已被成功用于目标识别、检测、场景分类、描述等视觉任务,极大推动了计算机视觉的发展。尽管深度神经网络在大量视觉任务中取得了一定成功,但是相比人类视觉系统功能,由于其采用不同的信息处理方式,使得其在鲁棒性、泛化性等方面(光照、遮挡、形变、小样本等) 仍存在巨大的差异。针对深度神经网络在结构、功能、鲁棒性、泛化性等存在的问题,我们模拟认知过程中的选择性注意、长短时记忆等机制,研究深度认知神经网络理论和方法。这个报告将重点介绍我们在此方面的最新研究进展。

特邀讲者 谢少荣

上海大学无人艇工程研究院院长、上海大学微纳操作技术研究中心主任、上海大学机电工程与自动化学院精密机械工程系总支书记。天津大学智能机械研究所和南开大学机器人与信息自动化研究所博士,加拿大多伦多大学机械与工业工程系博士后, 日本东京工业大学客座研究员,美国新墨西哥州立大学访学教授。主要研究领域:智能与自主机器人,主要包括海洋无人艇技术、多自主机器人协同控制、微纳操作机器人技术、仿生眼球运动控制技术等。担任IEEE Transactions on Automation Science and Engineering的Associate Editor、International Journal of Automation and Logistics编委、中国大百科全书-模式识别与智能系统编委等。获国家杰出青年科学基金资助,荣获全国巾帼建功标兵、上海市优秀学术带头人、上海市曙光学者、上海市青年科技启明星及跟踪、上海市五一劳动奖章、上海市三八红旗手标兵等。以第一完成人,获国家技术发明二等奖、上海市科技进步一等奖、上海市技术发明一等奖等。

报告摘要:对海洋无人艇而言,自主控制是其核心技术,自主能力至关重要。报告人团队针对研制无人艇面临的岛礁海域水流紊乱,裂流、涡流、潮汐遍布;海洋噪声影响严重;动态船只、水下暗礁、南极冰山等障碍物林立的巨大技术挑战,突破了高海况涌流冲击下航迹精准跟踪控制、稳定大视场声纳图像生成方法、复杂背景下立体组合避障等关键技术,研制了七个系列的”精海”无人艇,作为产品交付中国海事局、国家海洋局五艘,搭载在海监船、海巡船和雪龙号上,在黄海、东海、南海岛礁海域、南极罗斯海等进行海洋地形地貌探测、海底目标探测、海洋环境保障、海底掩埋物探测和巡逻警戒等成功应用。人工智能技术的应用将是未来无人艇发展的一大趋势,报告提出了一些未来发展方向。

执行主席:郭毅可

 

上海大学计算机工程与科学学院院长、上海市产业研究院大数据首席科学家,英国帝国理工学院计算机系教授,帝国理工学院数据科学研究所所长,英国计算机协会会士、IEEE 高级会员、欧洲云计算专家委员会成员、CCF大数据专家委员会首批委员、中国科学数据国际咨询委员会主席

 

执行主席:方昱春

 

上海大学副研究员、硕士生导师,上海大学类脑计算实验室主任。2003年获中科院自动化所工学博士学位。2003-2004年在法国国立信息与自动化研究院(INRIA)做博士后。2005年开始在上海大学工作,从事机器学习、模式识别和图像处理相关的理论和应用研究。

 

 

 

会场路线图

CCF-CV 网站:http://www.ccfcv.ccf.org.cn/

CCF-CV公众号:

【活动背景】自2015 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!

【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第三十五期,湘潭大学)

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

湘潭大学·湘潭(第 35期)

2017617日(星期六8:30-12:00

湘潭大学图书馆报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

8:00-8:15 签到

8:15-8:30 开幕式致辞

8:30 报告会开始

特邀讲者:张勇东 博士,中国科学院计算技术研究所研究员

演讲题目:面向网络空间安全的多媒体内容分析技术

特邀讲者:樊 彬  博士,中国科学院自动化研究所副研究员

演讲题目:局部图像匹配的深度学习方法

特邀讲者:于仕琪  博士,深圳大学副教授

演讲题目:提升人脸检测的速度与准确率的方法

执行主席:欧阳博士,湘潭大学信息工程学院教授

中国计算机学会计算机视觉专委会委员

执行主席:张东波博士,湘潭大学信息工程学院教授

自动化学会模式识别与机器智能专委会委员

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Emailzhdb@xtu.edu.cn (请于616前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV湘潭大学报告会回执”)

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。

 

特邀讲者张勇东 

博士, 中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师,中国科学院大学岗位教授,国家杰出青年科学基金获得者,科技部中青年科技创新领军人才入选者,IEEE高级会员,中国计算机学会多媒体专业委员会委员,担任多个知名国际期刊编委,主要从事网络多媒体内容分析与处理技术的研究,作为项目负责人,已承担国家973863、国家自然科学基金、国家信息安全242计划等二十余项国家级科研课题,在IEEE T-IPT-MMT-CSVT等多媒体领域著名学术期刊和会议上发表论文100余篇,拥有授权发明专利40余项。相关研究成果已经在国家网络多媒体监管领域取得大规模应用,获2016年度国家科技进步奖二等奖,2014年度北京市科学技术奖一等奖和2012年度中国计算机学会科学技术奖。

报告摘要随着网络多媒体数据爆发式增长,大量有害多媒体内容通过互联网无序传播,危及社会稳定与国家安全,严重影响网络多媒体产业健康发展,加强网络多媒体内容审核成为迫切需求,大规模网络多媒体内容分析技术将在其中发挥重要作用。此报告将重点介绍讲者近年来在面向网络内容安全的大规模多媒体内容分技术上取得的研究进展,包括基于视觉信息的分析技术和多源信息融合的分析技术。

特邀讲者樊  彬 

博士,中国科学院自动化研究所、模式识别国家重点实验室副研究员,IEEE高级会员。2006年获北京化工大学自动化专业学士学位,2011年获中科院自动化所模式识别与人工智能专业博士学位,同年进入中科院自动化所模式识别国家重点实验室工作,2015年至2016年在瑞士洛桑联邦理工大学(EPFL)从事访问研究。主要从事计算机视觉、图像处理等相关领域的研究工作,尤其侧重于其中的局部图像特征描述与匹配方面的研究与应用。已在包括IEEETrans. PAMIIEEETrans. IPIEEE Trans. NNLSIEEETrans. MMCVPRICCVECCVAAAI等期刊和会议上发表学术论文30多篇,出版英文专著一本。担任国际期刊Neurcomputing的编委。

报告摘要局部图像匹配是计算机视觉的经典研究问题之一,在三维重建、图像拼接、融合和识别等诸多视觉任务中有着广泛的应用。传统的方法依赖于手工设计的特征描述子,通过最近邻匹配策略获得匹配对应。近年来,随着深度学习技术的发展,研究人员逐渐开始将CNN网络应用于局部图像匹配。本报告将对这些方法进行简要介绍。首先,介绍带度量学习网络的CNN图像匹配方法;其次,介绍应用领域更为广泛的无度量网络的CNN特征描述方法;最后,介绍我们在这方面的最新研究成果L2Net,并对已有方法的进行实验对比。

特邀讲者于仕琪 

博士,深圳大学计算机与软件学院副教授。2002年毕业于浙江大学竺可桢学院,获计算机科学与技术学士学位;2007年毕业于中国科学院自动化研究所,获模式识别与智能系统博士学位。自200712月至20109月在中科院深圳先进技术研究院,历任助理研究员和副研究员。201010月至在深圳大学计算机与软件学院,任副教授。主要研究方向为计算机视觉中的物体检测与识别,人体运动分析等。

报告摘要人脸检测是几乎所有人脸相关应用的一个重要步骤,其速度和准确率对于整个系统的提升非常关键。本报告将对人脸检测的两大流行方法AdaBoost和深度学习方法进行一个概述,并分析和总结人脸检测问题的挑战,介绍一些已经成功应用的经验,然后就一些可行的方案进行探讨。

执行主席:欧阳建权

博士,湘潭大学信息工程学院教授、博士生导师。美国佐治亚大学访问学者(2010.9-2012.2)。主要研究方向为大数据、图像处理和信息安全。作为课题负责人或主要参与者参加国家自然科学基金课题、省部级研究和教改课题等10余项。在“Plos one”等期刊和会议发表研究论文44篇,获发明专利4项。2011年入选湖南省新世纪121人才工程第三层次人选,2013年获湖南省教学成果二等奖,2010年获湖南省自然科学三等奖,2007年入选湖南省普通高校青年骨干教师培养对象。中国计算机学会高级会员兼湘潭大学联络人,中国计算机学会青年工作委员会通讯委员,YOCSEF(中国计算机学会青年计算机科技论坛)长沙分论坛2015-2016年度主席,计算机视觉专业委会委员,中国人工智能学会智能传媒专业委员会委员,湘潭市计算机学会秘书长, 湖南省计算机学会理事,湖南省中小企业创新基金验收专家,湘潭市矿山装备产业专家,湖南省综合评标专家、《Multimedia Tools and Applications》、《Computers and electric engineer》等SCI期刊审稿专家、国家留学基金评审专家、高等学校博士学科点专项科研基金评审专家、湖南省自然科学基金评审专家。

 

执行主席:张东波

博士,湘潭大学信息工程学院教授,2007年湖南大学模式识别与智能系统博士,2009-2010年荷兰Groningen大学访问学者。自动化学会模式识别与机器智能专委会委员,湖南自动化学会理事,IEEE会员,湖南省青年骨干教师。主要从事图像处理与识别、机器学习、机器视觉与机器感知、服务机器人领域的研究。近5年,承担和参与国家级、省部级课题9项,获授权发明专利2项。已在IEEE JBHINeurocomputing, Neural Processing Letters 等国内外期刊发表论文70余篇。

会场路线图(因为会议期间学校南门封闭改造,请从东门入校)

 

CCF-CV 网站:http://www.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!

 

【预告】CCF-CV走进高校系列报告会(第三十四期,西南科技大学)

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

西南科技大学·绵阳(第34期)

2017526(星期五13:30-16:30

西南科技大学行政楼301会议室

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

13:00-13:25    签到

13:25-13:30    开幕致辞

13:30-14:10  特邀讲者:苗启广  博士,西安电子科技大学教授

演讲题目:Large-scale gesture recognition based on C3D convolutional networks

14:10-14:50  特邀讲者:黄  迪  博士,北京航空航天大学副教授

演讲题目:三维人脸识别的进展与挑战

14:50-15:00  茶歇

15:00-15:40  特邀讲者:王 琦 博士,西北工业大学副教授

            演讲题目:视觉智能解析在陆面无人系统中的应用研究

15:40-16:20  特邀讲者:董军宇  博士, 中国海洋大学教授

   演讲题目:纹理视觉感知特征学习

16:30       自由讨论、合影、活动结束

执行主席:吴亚东博士,西南科技大学计算机科学与技术学院教授

主办单位:中国计算机学会计算机视觉专委会

联合承办:西南科技大学信息工程学院、西南科技大学计算机科学与技术学院

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Emailzhywyd@163.com (请于525将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV西南科技大学报告会回执”)

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 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20余项;近年来,在IEEE TNNLS/TIP/TGRS/TEC/TISTAAAIIJCAIKBS、软件学报、计算机学报、电子学报等国内外重要学术期刊、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;International Journal of Bio-Inspired ComputationNeurocomputingJournal of MemeticComputing Multimedia Tools and Application等国际期刊的AssociateEditor或者GuestEditor

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 黄迪

博士,北京航空航天大学计算机学院副教授。研究工作涉及生物特征识别,智能图像/视频处理及情感计算等。曾主持国家自然科学基金、北京市自然科学面上基金,教育部博士点基金等科研课题和国家体育总局国家队科研综合攻关等实用型项目,还作为主要成员参与了国家重点研发计划、国家973计划、国家自然科学基金、法国科研署基金等多项国内外基础研究工作。已在领域内国内外重要期刊和会议上发表论文六十余篇,Google Scholar引用1300余次;申请国内外发明专利七项,获授权四项。曾获2013 ACM MM情感计算竞赛(AVEC)1名,2016 IEEE ICB最佳墙报论文奖,2016 CCBR最佳论文奖。现任中国人工智能学会理事和智能交互专委会秘书长、中国计算机学会人工智能专委会和计算机视觉专委会委员;是IEEE TPAMI等十余个国际学术期刊审稿人,曾多次担任ICPR ICASSPICBBTASCCBR等多个国际和国内会议的程序委员会委员。

报告摘要:脸部是人类主要的身份信息表达器官,基于人脸的身份识别一直是生物特征识别、模式识别和计算机视觉领域中的研究热点之一,大量基于人脸识别的应用也应运而生。传统的基于二维人脸图像的识别技术在过去的几十年间得到了广泛的关注并且得到了迅速的发展,研究者们提出了一些里程碑式的人脸识别方法。然而,光照、姿态等变化所带来的影响,在很大程度上阻碍了二维人脸识别技术的进一步普及。近年来,三维数据采集设备趋于成熟,快速地获取高精度的三维数据成为可能,这促进了三维人脸的相关研究的萌芽与发展。三维数据直接反映了人脸的形状信息,不受光照和姿态变化的影响,且和纹理数据具有良好的互补关系。正是由于三维数据所具有的这些优良特性,越来越多的研究机构投入到与三维人脸相关的工作中来。这次报告将介绍在最近几年中三维人脸识别的研究进展,主要涉及三维人脸的数据采集、标志点定位、曲面建模、分类器构建等关键内容,包含基于纯几何信息的三维人脸识别,基于几何与纹理特征融合的三维人脸识别和三维二维异质人脸识别等典场景,以及三维人脸表情识别、三维人脸性别和种族分类等相关应用。此外,报告还会结合三维采集设备的最新突破,分析三维人脸识别技术在未来一段时间内的挑战。

特邀讲者 王琦

 

 

 

 

西北工业大学光学影像分析与学习中心(人才特区)副教授。曾于中国科学技术大学自动化系相继完成本、硕、博学业,并在中国科学院西安光学精密机械研究所从事博士后研究。主要研究方向为模式识别、计算机视觉,具体包括监控视频的分析理解(针对智能交通与辅助/无人驾驶),遥感图像解析。近三年来,相关研究论文近40篇,均已发表在本领域内知名国际期刊、会议上,其中3篇论文入选ESI高被引论文,并获IEEE国际会议最佳论文奖和最佳论文提名奖等。同时,相继获得了国家自然科学基金青年项目、面上项目、陕西省自然科学基金、中国博士后基金等支持,并作为技术骨干参与了多项国家重点基础研究发展计划(973计划)项目、国家自然科学基金重大研究计划项目、重点项目、陕西省重点科技创新团队项目等。此外,还担任IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics:Systems IEEE Geoscience and Remote Sensing LettersNeurocomputing等多个国际期刊编委。 

报告摘要:视觉技术在交通数据分析理解方面发挥了重要作用,是智能交通、辅助/自动驾驶等愿景走向实用的关键所在。此报告首先介绍视觉技术在交通场景下的应用概况,然后针对交通标志检测识别等问题,重点介绍讲者近年来的一些研究工作。

特邀讲者 董军宇

教授,博士生导师。1989年至1993年在青岛海洋大学应用数学系应用数学专业读本科,1996年至1999年在青岛海洋大学应用数学系读硕士,2000年至2003年在英国Heriot-Watt大学攻读博士学位。2004年回国加入中国海洋大学,2008年被列入教育部新世纪人才支持计划。现任中国海洋大学计算机科学与技术系主任,中国计算机学会(CCF)青岛分部副主席,SCI期刊KSII Transactions on Internet and Information Systems编委,中国人工智能学会模式识别、机器学习专委会委员,中国计算机学会计算机视觉专委会委员及多个国际会议组委会成员。主持承担了科技部国际合作专项1项,国家自然科学基金4项、教育部及山东省项目4项及青岛市级科技项目2项,并作为主要人员参加多个国家海洋公益专项、863、科技支撑计划等项目。主要研究方向为计算机视觉、水下视觉、机器学习及海洋大数据分析。已在研究领域内的多个主流国际期刊及国际学术会议上发表论文60余篇。

报告摘要:纹理广泛存在于自然界中,是所有物体表面所共有的内在特性。而纹理的特征包含了物体表面结构组织排列的重要信息以及它们与周围环境的联系,人类的视觉系统对外部世界的感知有赖于物体所表现的纹理特征,因此纹理视觉感知研究在计算机视觉及机器视觉中具有重要意义。为了很好地描述和表示纹理,我们对纹理的视觉感知开展了相关研究,包括:1、构建了基于人类视觉感知描述的过程纹理数据集;2、提出了基于PCANetCNN的新的网络结构PCN,它所提取的特征能够很好的表示纹理;3、利用Inception V3对纹理感知特征进行精确回归预测;4、通过学习样本感知及语义特征,生成符合人眼视觉感知定义的纹理;4、将相关方法分别用于三维表面高度估计、轮胎缺陷检测、棉花质量分级等领域。

执行主席 吴亚东

 

 

 

 

 

教授,博士生导师,西南科技大学计算机科学与技术学院副院长,四川省学术和技术带头人后备人选,绵阳市“4+3”高端成长型产业领军人才,西南科技大学优秀教师、优秀共产党员、十佳岗位青年。中国计算机学会人机交互专业委员会委员、计算机视觉专业委员会委员。分别于郑州大学、西南科技大学、电子科技大学获得学士、硕士、博士学位。曾在法国(2009)、美国(2011-2012)做访问学者。主要从事可视化与可视分析、视觉计算等领域的科学研究与应用开发工作,承担国家级、省部级及企业委托项目40余项,其中国家自然科学基金项目3项,国家国防科技工业局项目1项。在电子学报,自动化学报,NeurocomputingJournalof Visualization等国内外期刊上发表学术论文100余篇。担任中国计算机学会CCF YOCSEF 成都主席(2016-2017),CCF绵阳主席(2016-2018),ACMChengdu Chapter学术委员会委员(2014-2016),中国可视化与可视分析大会程序委员会委员。

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(第三十三期,东南大学)

1

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 

2

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 

3

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 

4

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

5

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

6

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
7

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!

 

CCF-CV走进高校系列报告会(第三十二期,中山大学)

32.1

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

中山大学·广州(第32期)

2017428日(星期五8:30-11:50

中山大学数据科学与计算机学院A101报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

8:30    签到

8:40    报告会开始

8:40    特邀讲者:马惠敏  博士,清华大学副教授

演讲题目:三维场景图像认知与多模态学习

925   特邀讲者:刘青山 博士,南京信息工程大学教授

演讲题目:从稀疏到深度的视觉特征表示

1010  茶歇

1020 特邀讲者:白  翔  博士,华中科技大学教授

演讲题目:大规模三维形状检索方法

11:05  特邀讲者:谭明奎  博士,华南理工大学教授

演讲题目:黎曼优化及其在机器视觉中的应用

11:50 报告会结束

执行主席:郑伟诗博士,中山大学数据科学与计算机学院教授

任传贤 博士,中山大学数学学院副教授

 

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Emailhepeiyi5@mail.sysu.edu.cn (请于424前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV中山大学报告会回执”)

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 马惠敏

 32.2

清华大学电子工程系副教授,博士生导师,三维图像仿真研究室负责人,现任中国图象图形学学会秘书长,北京市“三八红旗奖章”获得者。将图像理解与认知心理巧妙结合,取得三维图像认知理论的原创性成果,探索出人工智能复杂视觉导航新方法和新技术。首次在国际上建立了图像认知心理测评系统,2016年获得吴文俊人工智能科技创新一等奖,2017年获得日内瓦国际发明展览会银奖,达到国际领先水平;提出的复杂环境中三维目标检测方法,2015年在国际最大的自动驾驶数据集(KITTI)评测中获得第一,成为代表性方法;建立了高动态复杂干扰环境实时仿真系统,提出了基于遮挡规律的抗干扰识别跟踪方法,在航空、航天、船舶、交通领域发挥了重要的作用。

报告摘要如何使以数据驱动的机器学习实现对不确定的复杂场景图像的准确认知迄今仍缺乏很好的理论支撑。本报告针对数据驱动的机器学习在不确定的复杂场景图像识别中的困难,通过建立自顶向下的认知先验数学模型,创新性地将其引入基于自底向上的数据驱动的机器学习中,提出了多模态多视角多任务3D场景图像深度学习认知方法3DOPMV3D,用于复杂驾驶场景中三维物体检测,使错误率下降了50%,国际权威自动驾驶数据集KITTI上评测获得第一名。

特邀讲者 刘青山

 32.3

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IEEE Transaction汇刊和CCF A类会议论文50余篇,Google Scholar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《NeuroComputing》、《Signal Processing》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,不仅带来图像数据分辨率的不断增加,而且也带来了数据规模的爆炸式增长,给图像数据分析带来了巨大的挑战。本报告将从视觉特征表示的角度来汇报我们课题组近年来在该领域里的一些研究进展,主要包括:基于稀疏学习的视觉特征表达方法和基于深度学习的视觉特征表达,及其在一些实际问题上的应用研究工作。

特邀讲者 白翔

 32.4

华中科技大学电子信息与通信学院教授,博导,国家防伪工程中心副主任。先后于华中科技大学获得学士、硕士、博士学位。他的主要研究领域为计算机视觉与模式识别、深度学习。尤其在形状的匹配与检索、相似性度量与融合、场景OCR取得了一系列重要研究成果,入选201420152016Elsevier中国高被引学者。他的研究工作曾获微软学者,国家自然科学基金优秀青年基金的资助。他已在相关领域一流国际期刊和会议如PAMIIJCVCVPRICCVECCVNIPSICMLICDAR上发表论文30余篇。任国际期刊Pattern Recognition,Pattern Recognition LettersNeurocomputing,Frontier of Computer Science编委.CCF CV常务委员。

报告摘要:三维形状相似性度量与检索是计算机视觉的一个基础问题。传统方法侧重于其检索精度,却或多或少忽视了其时间消耗,难以满足实际应用的需求。在这次报告中, 我将介绍基于双层编码的三维形状快速匹配方法, 基于视图匹配的快速重排序算法,以及开发的三维模型实时搜索引擎GIFT. 最后,我将对其未来研究方向进行预测和展望。 

特邀讲者 谭明奎

 32.5

计算机科学博士,华南理工大学软件学院教授、博导,已入选中组部青年千人计划。谭明奎博士分别于2006年和2009年在湖南大学获得环境工程学士学位和模式识别与智能系统硕士学位,然后在新加坡南洋理工大学攻读计算机科学博士学位。目前主要研究方向为机器学习和机器视觉,已在ICMLCVPRIJCAIAAAIJMLRTNNLS等顶级会议和权威期刊发表论文多篇。

 

报告摘要:在本报告中,将简要介绍黎曼优化算法及其在机器视觉中的应用。黎曼优化,顾名思义,是在黎曼流形上进行的优化,能够有效处理传统优化算法难以求解的一些典型非凸约束优化问题,如正交约束、低秩约束等,在机器学习和机器视觉中具有广阔的应用前景。为此,本报告将介绍黎曼流形的基本概念、几何结构、黎曼流形优化的基本流程、典型算法以及收敛性讨论等。本报告也将介绍黎曼优化算法在机器视觉中的若干应用及其优越性。

执行主席:郑伟诗

 32.6

中山大学数据科学与计算机学院教授,机器智能与先进计算教育部重点实验室副主任。他主要面向大规模智能视频监控,展开视频图像信息与信号的处理研究,并相应开展大规模机器学习的算法和理论研究。他目前的主要研究应用领域是:智能视频监控下的行人身份识别与行为信息理解。在大规模监控网络下的行人追踪问题上,他在国内外较早和持续开展跨摄像机的行人重识别研究,发表了一系列以解决跨场景、跨分辨率、跨模态数据比对问题的度量学习研究工作。他已发表90余篇主要学术论文,其中60余篇发表在图像识别和模式分类IEEETPAMIIEEE TIPIEEETNNPRIEEETCSVTIEEE TSMC-B等国际主流权威期刊和ICCVCVPRIJCAI等计算机学会推荐A类国际学术会议。他的研究工作获国家优秀青年科学基金、英国皇家学会牛顿高级学者基金(NSFC-RS中英人才计划)、广东省科技创新领军人才等支持。曾获广东省科学技术进步奖二等奖、广州市科学技术进步奖一等奖。

 

执行主席:任传贤

 32.7

中山大学数学学院副教授,博士生导师。2010年于中山大学应用数学专业获得理学博士学位。研究领域是高维数据分析与复杂关系推断,主要包括面向复杂图像数据分类的多尺度分析与机器学习算法。他在国际权威期刊如IEEE TIPIEEE TNNLSIEEE TCYBIEEE TKDE等发表论文20余篇,申请国家发明专利3项。研究成果获2015年度教育部自然科学研究优秀成果二等奖。目前担任广东省工业与应用数学学会副秘书长,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,Valse-VOOC在线委员。

 

会场路线图

 32.8

CCF-CV 网站:http://ccfcv.ccf.org.cn/

【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!

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