第四十七期CCF-CV走进高校系列报告会于中国矿业大学圆满结束

         2018年1月12日,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)走进高校系列报告会第47期活动——“计算机视觉前沿技术及应用”在中国矿业大学成功举办。本期报告会邀请北京大学查红彬教授、南京信息工程大学刘青山教授以及中兴通讯云计算及IT研究院董振江研究员三位专家做特邀报告。报告会由中国矿业大学计算机科学与技术学院承办,计算机科学与技术学院周勇教授、姚睿副教授为执行主席。来自中国矿业大学、江苏师范大学等高校约150名师生聆听了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。

        报告会由中国矿业大学计算机科学与技术学院副院长牛强教授主持,他首先对各位专家学者来到中国矿业大学表示热烈的欢迎和衷心的感谢,此次中国计算机学会计算机视觉专委会走进中国矿业大学,一定会激发计算机科学与技术学院老师和同学们的科研热情,提升学院在计算机视觉与人工智能领域的科研水平与学术影响力。

        中兴通讯云计算及IT研究院董振江研究员的报告题目是“计算机视觉在行业中的应用与难题”。计算机视觉作为人工智能技术的基础,受到深度学习的成功影响在近几年内取得了突破性的进展,正在成为影响行业发展的下一个引擎。报告重点对视觉技术的热点研究及进展进行综述,然后介绍视觉技术从研究迈向商用的一些思考,深度学习算法从研究到应用的重要环节,以及如何在实际中将视觉技术实现并产业化落地。报告最后介绍了中兴通讯在视觉分析业务方面取得的一些进展。

        南京信息工程大学刘青山教授的报告题目是“视觉特征学习:从稀疏到深度”。机器视觉的研究目标就是让机器具有像人眼一样的视觉系统,能自动感知外部环境,是人工智能的重要研究内容。随着视觉传感技术和互联网等技术的快速发展,图像分辨率越来越高,图像数据规模也越来越大等,因此给视觉特征学习带来了新的巨大挑战等。报告结合近年来刘青山教授团队在人脸图像分析、通用目标检测、和遥感图像分类等方面的研究进展,总结了一下对这些挑战问题的一些思考。

        北京大学查红彬教授的报告题目是“基于三维数据流融合的场景重建与传感器定位技术”。近年来,随着计算机与人工智能技术的迅猛发展,三维重建再度成为计算机视觉和虚拟现实领域的研究热点。一方面,自动驾驶、增强现实等应用要求我们能够为系统提供快速可靠的三维真实场景建模与分析技术;另一方面,各种三维传感器层出不穷,为获取复杂多样的三维数据开拓了新的途径。报告介绍了在解决将这些数据有效地应用到三维场景的建模与分析时问题中的一些尝试,主要包括三个部分:1)利用基于贝叶斯框架的三维数据流融合,增强系统对传感器类型及其视点变化的鲁棒性,实现高效的三维场景增量式重建;2)使用全局边缘特征实现多视点数据流的对齐,通过边缘距离场的全局匹配减少数据噪声的影响,从而构建有效的视觉定位系统。

        此次CCF-CV走进高校系列报告持续了三个多小时,报告内容精彩,互动热烈,高潮迭起,在热烈的掌声中圆满结束。三位特邀讲者就计算机视觉前沿技术及应用进行了深度讲解和探讨,并与现场听众亲切互动和交流,对大家关注的问题进行一一解答,与会师生也获得了与专家近距离交流和学习的机会。

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!

第四十六期CCF-CV走进高校系列报告会于南京邮电大学圆满结束

        201817日,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)走进高校系列报告会第46期活动——“计算机视觉前沿技术及应用在南京邮电大学成功举办,圆满的完成了2018年至关重要的第一棒。 本期报告会邀请南昌大学闵卫东教授、南京信息工程大学刘青山教授以及中山大学林倞教授三位专家做特邀报告。报告会由南京邮电大学通信与信息工程学院承办,通信与信息工程学院周全副教授为执行主席。活动当天南京天气严寒,风雨交加,但是丝毫没有影响大家求知的热情。来自东南大学、南京航空航天大学、南京理工大学、陆军工程大学等高校约140名师生聆听了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。

        南京邮电大学通信与信息工程学院副院长邵曦教授致欢迎辞,他首先对各位专家学者来到南京邮电大学表示热烈的欢迎和衷心的感谢,并指出在当今世界科学技术和产业革命新一轮的大变革方兴未艾的情况下,人工智能将会改变人类的生产和生活。此次中国计算机学会计算机视觉专委会走进南京邮电大学,南京邮电大学组织委员会把人工智能、深度学习最前沿的一些专家请来和大家进行交流,听听业界对这些热点的议题。此次会议的目的是让该领域的同僚们能进行良好的沟通交流,共同促进中国的计算机事业、人工智能的发展。

        南昌大学闵卫东教授的报告题目是“融合智能视频识别的智慧城市公共安全保障技术”。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。闵教授首先简介智慧城市信息技术,然后重点介绍他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。

        南京信息工程大学刘青山教授的报告题目是“深度视觉特征学习及其应用”。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。刘教授结合目标检测和遥感图像分析等应用,给大家汇报了近年来在基于深度学习的视觉特征学习上的主要工作进展。

        中山大学林倞教授的报告题目是“Beyond Supervised Deep Learning for Visual Understanding”。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,林教授分享了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。

        此次CCF-CV走进高校系列报告持续了三个多小时。三位讲者学术功底深厚、研究成果丰硕,为本期CCF-CV走进高校系列报告会活动奉献了三个高质量的专业学术报告。在每个专家报告结束后,专家与听众亲切互动和交流,并对大家关注的问题进行一一解答,使每位听众受益匪浅。最后活动在雷鸣般的掌声中圆满结束。

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!

2017年12月22日第十三期CCF-CV走进企业系列交流会-走进今日头条圆满结束

       20171222日,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)走进企业系列交流会第十三期活动——走进今日头条,在北京市海淀区北三环西路43号中航广场今日头条会议室成功举办。

     本期活由CCF-CV秘书处王瑞平博士召集,今日条校园关系负责王雨霏田野负责现场组织协调。通知出后,参会申请邮纷至沓来,大家对这家在人工智能与移网行内具有极高知名度并有多款主流移动产品(海内外产品总日活用户超过2亿)的科技新公司表出了很大的情与趣。由于主场地席位所限,终选择了来自企、高校、科研院所等30余名代表参加了此次活。在活开始前,CCF-CV专委副主任王涛博士首先表达了对主办方的诚挚感谢,向参会人员简要介绍了专委概况和的宗旨意义。今日对此次专委交流活动给予了高度重视和大力支持,公司副裁、人工智能实验室主任马维博士领衔,人工智能实验室技术总监博士、资深工程师文林福博士、张永华博士联袂参加了本次活,并分就今日条人工智能实验室的程与研概况、视频相关产品与视频分析技术、新一代人工智能相机、视觉搜索技术等作了专题报告。

马维英博士主题分享

     首先,公司裁、人工智能实验室主任马维博士分享实验室的成长历程和展航路,全面介了今日围绕人工智能和移网行业发展所进行的方向布局和技术研发。他的告回了人社会信息播方式的革,阐述了人工智能技在今日条各项产品研重的地位,带领听众全面地了解了今日条首的个性化信息流模式,通海量信息采集、深度数据挖掘和用分析,打造了全新的接人与信息的方式

王长虎博士主题分享

     接下来,由人工智能实验室技术总监王长虎博士为大家带来今日头条视频相关产品与视频分析技术的主题报告。王博士的报告技术内涵丰富,全面介绍了公司的数款代表性视频产品,如“抖音短视频”、“火山小视频”、“西瓜视频”等,展示了计算机视觉前沿技术特别是视频分析技术在公司实际产品研发中的转移转化,引导听众真切感受到了今日头条在视频分析领域的卓越研发实力和丰硕产品成果。

文林福博士主题分享

     随后,人工智能实验室资深工程师文林福博士带来了计算机视觉与新一代人工智能相机的专题报告。报告系统深入介绍了今日头条围绕人脸图像分析、智能相册管理等取得的一系列技术进展,展示了相关技术成果在移动端产品中的落地应用,介绍了公司围绕智能拍照所研发的全流程自主创新解决方案。

张永华博士主题分享

     接下来,由人工智能实验室资深工程师张永华博士带来了视觉搜索技术的专题报告。报告分享了今日头条在图像视频搜索方向的前沿技术成果,展示了相关技术在互联网商品搜索中的具体应用。

     整场交流会展示了大量实际应用案例,大家对今日头条的技术和产品纷纷给予了高度认可与点赞。报告之后的问答环节,大家踊跃提问交流,几位主讲嘉宾均进行了耐心细致的回答,现场气氛非常活跃。值得一提的是,特来参加本次活动的专委王涛副主任、王亮秘书长与主办方热烈讨论了专委后续与企业的交流对接举措,力争让产学研合作更加富有成效!

     活动间歇,今日头条工作人员为参会人员精心准备了点心、水果等,大家边讨论交流边观摩今日头条的各项精选技术演示,充分体会今日头条科技产品的独特魅力!活动现场气氛热烈,大家的交流讨论热度不减。活动结束后,大家一同合影留念。

第四十五期CCF-CV走进高校系列报告会于安徽工业大学圆满结束

20171215日,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)走进高校系列报告会第45期活动——“计算机视觉前沿技术及应用在安徽工业大学成功举办。 本期报告会邀请北京大学查红彬教授、南京理工大学杨健教授、南京信息工程大学刘青山教授以及中科院计算所王瑞平研究员四位专家做特邀报告。报告会由安徽工业大学计算机学院承办,计算机学院刘恒教授为执行主席。来自东南大学、安徽大学、安徽师范大学、安徽工程大学、皖南医学院等约160名师生参加了报告会。

安徽工业大学计算机学院院长郑啸教授致欢迎辞,他首先对各位专家学者来到安工大表示热烈的欢迎和衷心的感谢!并指出人工智能与大数据是新一轮科技革命和产业变革的主要技术驱动力,而计算机视觉是人工智能的重要组成部分。本次报告会各位专家将瞄准人工智能与计算机视觉领域的最新技术展开,相信一定会激发计算机学院老师和同学们的科研热情,为提升学院科研水平、扩大我校在计算机视觉领域的学术影响力做出贡献。

北京大学查红彬教授的报告题目是“SLAM Technologies Based on Fusionof 3D Data Flow”。近年来,随着计算机与人工智能技术的迅猛发展,三维重建再度成为计算机视觉和虚拟现实领域的研究热点。报告重点介绍了针对该领域的研究挑战提出的一些新思路。利用基于贝叶斯框架的三维数据流融合,增强系统对传感器类型及其视点变化的鲁棒性,实现高效的三维场景增量式重建;使用全局边缘特征实现多视点数据流的对齐,通过边缘距离场的全局匹配减少数据噪声的影响,从而构建有效的视觉定位系统。

南京理工大学杨健教授的报告题目是“面向无人驾驶的环境感知与理解”。环境感知与理解是无人自主驾驶汽车面临的核心问题之一。报告重点阐述雷达信号引导的快速场景感知——线检测、消失点检测等视觉检测技术、复杂场景的深度估计——路面凹凸检测、基于重要性的语义分割等内容,并展示了基于上述研究的丰富的实验结果。

南京信息工程大学刘青山教授的报告题目是“Visual Feature Learning from Sparse to Deep。视觉计算是人工智能领域中的一个重要研究方向。报告重点阐述了从稀疏表示学习到深度学习的视觉特征学习相关研究,并结合其团队工作,在人脸图像分析、目标检测和遥感图像分析、漫画创作等应用领域进行了展示。

中科院计算所王瑞平研究员的报告题目是“可视信息的层次化理解。随着计算机视觉在某些计算视觉问题的突破和计算机运算能力的飞速发展,计算机视觉的研究也从关注物体识别走向关注更深层次的理解,报告首先介绍了近期在层次化理解方面的工作,包括层次化的关系关联,zero shot learning与属性获取,场景理解的注意力机制,然后介绍了对象与场景的高层表达以及在相应视觉知识库方面的工作。

本期报告会为计算机视觉领域的研究人员提供了一次难得的学习和交流机会,四位专家讲者的报告深入浅出,内容精彩,图文并茂,学生老师提问积极,会场学术气氛浓厚。通过本期报告会,让马鞍山周边高校参会的教师和学生了解了计算机视觉前沿及应用需求,也对现下计算机视觉研究普遍使用的深度学习技术在SLAM、无人驾驶场景理解、目标检测与遥感图像分析、对象与场景的高层表达进行了广泛的探讨并给出了挑战性问题。本期报告会提供了一个很好的交流平台,让与会者领略了计算机视觉的前沿技术,并思考如何将传统行业与先进的计算机视觉技术以及人工智能技术进行有效结合,报告会取得圆满成功。

 

第四十四期CCF-CV走进高校系列报告会于华北电力大学圆满结束

         2017127日,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)走进高校系列报告会第44期活动——“计算机视觉前沿技术及工业应用在华北电力大学成功举行。 本期报告会邀请中国科学院自动化所王亮研究员、北京交通大学倪蓉蓉教授、西安交通大学孟德宇教授以及微软亚洲研究院傅建龙博士四位专家做特邀报告。报告会由华北电力大学电子与通信工程系、自动化系、科技处联合承办。由自动化系翟永杰副主任和电子与通信工程系赵振兵副教授主持。来自河北大学、河北农业大学、华北电力大学以及相关企业等约300名师生参加了报告会。

        先华北电力大学副校长律方成教授致辞,他首先对各位专家学者的到来表示热烈的欢迎和衷心的感谢,并指出,计算机视觉作为人工智能的主要方向之一,越来越受到学术界和工业界的关注,计算机视觉在电力系统中的应用需求也越来越强烈。此次中国计算机学会计算机视觉专题报告会在华北电力大学召开,可谓正当其时、恰逢其势。希望通过各位专家的精彩报告与面对面的学术交流,进一步激发我们钻研学术的热情,创新思维方式,活跃学术氛围,促进学科融合,加强成果转化,为学校建设特色鲜明的高水平研究型大学注入新的活力!

        中国科学院自动化所王亮研究员的报告题目是“人工智能时代的视觉大数据分析”。视觉大数据分析是模式识别的前沿方向之一。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,引起了学术界和工业界的广泛关注。报告结合中科院自动化所最新的研究成果介绍了深度认知神经网络理论和方法。回顾了深度学习历史及其在视觉大数据分析中的应用进展,并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。

        北京交通大学倪蓉蓉教授的报告题目是“图像取证的研究热点和进展”。数字化产品易于修改和编辑,网络中的海量内容真假难辨,由此引发了信任危机、威胁着个人及国家的安全。多媒体内容取证技术在不依赖任何预签名提取或预嵌入信息的前提下,通过直接分析其内容达到真实性的取证目的。倪蓉蓉教授详细介绍了多媒体取证的研究热点、图像操作及图像来源的取证以及基于深度学习的取证方法。  

        西安交通大学孟德宇教授的报告题目是误差建模原理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。报告主要围绕传统机器学习的建模方法和误差函数的选择问题,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。

        微软亚洲研究院傅建龙博士的报告题目是精细化物体识别。报告以傅博士研究组今年发表在CVPRICCV两篇口头报告的文章为基础,首先向大家介绍了精细化物体识别技术。比如:识别狗的具体品种,识别花卉的科、属、种等;另外,由浅入深地提出了两种部件定位和特征学习的联合训练方法,包括基于递归注意力模型和基于多部件注意力模型的卷积神经网络;最后,基于以上模型,介绍了一款基于深度神经网络的精细化物体识别应用微软识花。该研究将学术研究与实际应用相结合,为大家提供了广阔的研究思路。

最后,召开了以“计算机视觉技术在智能电网中的应用”为主题的研讨会,研讨会由张珂副教授主持。参会人员和各位专家学者就计算机视觉技术在智能电网中的应用问题进行了深入讨论,报告嘉宾从电力巡检视频图像智能分析的复杂性、知识图谱在输电线路视频图像巡检中的应用以及输电线路图像数据集的构建等三个方面提出了自己的观点和指导性建议,并对电力视觉分析的未来发展进行了展望。

本期报告会为计算机视觉领域的研究人员提供了一次难得的学习和交流机会,四位讲者的报告深入浅出,内容精彩,图文并茂,会场学术气氛浓厚。通过这次报告会,既让计算机视觉了解了电力行业的应用需求,也让电力行业领略了计算机视觉的前沿技术,为传统电力行业与先进的计算机视觉领域之间提供了一个很好的交流平台,报告会取得圆满成功。

活动背景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!

第四十三期CCF-CV走进高校系列报告会于西安交通大学圆满结束

       2017年11月23日下午,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办,西安交通大学数学与统计学院承办的第43期CCF-CV走进高校系列报告会“计算机视觉和机器学习前沿技术及应用”在西安交通大学逸夫科技馆成功举行。本期报告邀请了西安电子科技大学高新波教授、哈尔滨工业大学左旺孟教授、悉尼科技大学杨易教授、浙江大学李玺教授以及重庆邮电大学高陈强教授出席活动并作精彩报告。报告会执行主席西安交通大学数学与统计学院孟德宇教授和西安电子科技大学计算机学院苗启广教授、公茂果教授主持。来自西安交通大学、西安电子科技大学等100多位师生参加此次会议,聆听了计算机视觉领域的前沿技术成果和最新动态介绍。

左旺孟教授的报告题目是“多视觉领域学习:多域融合、跨域交叉与域间转换”。基于不同领域视觉数据关联和综合利用的视觉分析模型近年来获得广泛的关注,左教授首先简述了多领域数据对计算机视觉学习带来的机遇与挑战,然后结合深度图像质量增强和人脸图像智能填充,介绍了课题组在多域融合方面的研究进展。随后,通过跨域图像特征表达与度量学习的联合模型介绍了跨域交叉的多视觉领域学习;最后,左教授针对数据层面和特征层面,分享了课题组在域间转换和领域自适应方向的最新研究成果。

高陈强老师的报告题目是“红外图像/视频目标检测及智慧校园中的视觉分析”。依靠探测物体热辐射的红外被动成像具有诸多优势,如可全天候成像、探测距离远、受环境光影响相对较小、保护隐私等。围绕远距离红外小目标检测和红外监控视频中的行为识别与检测等任务,高教授分享了课题组在红外视觉分析领域的研究进展。同时,报告还介绍了基于视觉的教室人数分析、课堂学生姿态检测等应用,展现了视觉分析在智慧校园中的巨大应用价值。

李玺教授的报告题目是“基于可解释深度学习的行人再识别研究”。行人再识别是计算机视觉领域的热点研究方向,其在智能安防和视频物联网等领域具有广泛的应用价值。李教授首先回顾了深度学习在行人再识别研究方向上的主流方法,深入系统地剖析了其内在属性和特点。然后针对深度学习缺乏足够强的可解释性,分享了课题组提出的一系列具有可解释性的深度行人再识别方法,并通过具体应用展示了可解释性深度学习方法在行人再识别领域的灵活性与实用性。

杨易教授的报告题目是“Resource Constrained Image/Video Representation”。基于大规模视频数据集的事件检测面临诸多挑战,尤其是可利用的硬件资源有限时,算法的效率将受到很大制约。针对这一问题,杨教授首先介绍了两种基于深度卷积神经网络的视频表示方法,有效提高了视频分析的算法精度和计算性能。然后介绍了一种加速卷积神经网络推理过程的低成本协同网络结构。该结构在保持网络推理能力的前提下,能够显著提高复杂网络结构的计算速率。

高新波教授的报告题目是“人机混合智能的思考与实践”。首先,高教授从技术、科学和哲学三个层次回顾了人工智能的起源,通过分析人工智能与人类智慧之间的差异与互补性,引出了人机混合智能的思考。然后从物理信息系统出发,结合物理信息人类社会系统及其相对应的物理信息认知三元空间的融合,介绍了西安电子科技大学在人环融合系统的科研进展,并通过三元空间融合的异质人脸识别系统展示了人机混合智能方法在安防领域的巨大应用前景。最后,高教授提出了人工智能发展的几个可能的研究方向,并通过现场精彩互动展望了人工智能的未来。

此次CCF-CV走进高校系列报告会,各位专家深入浅出的报告,为现场听众奉献了一场学术盛筵。报告会持续了四个多小时,会场互动热烈,精彩纷呈。会后,与会人员对五位专家和举办方示以由衷的感谢,报告会在热烈的掌声中圆满结束。

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!

第四十二期CCF-CV走进高校系列报告会于同济大学圆满结束

20171118由中国计算机学会计算机视觉(CCF-CV)专委会主办、同济大学软件学院承办的第42CCF-CV走进高校系列报告会在同济大学济人楼报告厅隆重举行。本次会议由同济大学软件学院张林副教授担任执行主席,邀请了上海交通大学教授杨小康博士、中国科学院自动化研究所研究员张兆翔博士、西北工业大学教授王琦博士、哈尔滨工业大学教授左旺孟博士四位专家作了特邀报告。

报告会由同济大学张林副教授主持,来自同济大学、上海交通大学、上海大学、上海师范大学、东华大学、中科院上海微系统所、纽劢科技上海有限公司、广联达科技股份有限公司等多所高校及企业的180余人参加了此次报告会,共同聆听几位专家对计算机视觉领域前沿技术成果和研究动态的精彩介绍。

报告会正式开始前,同济大学软件学院院长、中组部国家千人计划特聘专家赵生捷教授做了简短的致辞。赵教授指出:计算机视觉是一个非常活跃的研究领域,新技术新理论层出不穷、日新月异,非常高兴本次活动能由同济软件学院承办,给诸位学者提供一个交流的平台。赵教授对出席活动的主讲嘉宾表示了感谢并预祝报告会取得成功。

杨小康教授的报告题目是“群体视觉大数据透彻感知”。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。杨教授的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,汇报了上海交通大学在物理空间和网络空间中群体感知的若干进展。

张兆翔研究员的报告题目是“生物启发的神经网络建模与学习”。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。张研究员的报告在阐述了现有深度学习方法概述基础之后,介绍了他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。

王琦教授的报告题目是“视觉智能感知在无人系统与视频监控中的应用”。王教授首先介绍了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,重点介绍了其团队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。

左旺孟教授的报告题目是“多领域视觉学习:多域融合、跨域交叉与域间转换”。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。左教授的报告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,介绍了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。

此次报告会持续了近四个小时,报告现场座无虚席。四位讲者与台下听众互动热烈,耐心为大家答疑解惑,以其活跃的学术思维和严谨的科研态度为大家带来了一场学术盛宴。最终,参加报告会的现场听众对四位讲者表示了由衷的欢迎与感谢,报告会在雷鸣般的掌声中圆满结束。

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!

 

第四十一期CCF-CV走进高校系列报告会于武汉大学圆满结束

20171021日由中国计算机学会计算机视觉(CCF-CV)专委会主办、武汉大学遥感信息工程学院承办的第41CCF-CV走进高校系列报告会在武汉大学隆重举行。本次会议由武汉大学遥感信息工程学院陈震中教授和阿里巴巴人工智能实验室王刚教授担任执行主席, 邀请了西北工业大学教授何明一博士、上海交通大学教授熊红凯博士、厦门大学教授纪荣嵘博士、中山大学教授郑伟诗博士等四位专家作了特邀报告。

报告会由武汉大学陈震中教授主持,来自武汉大学、武汉理工大学、华中科技大学、华中师范大学、中国地质大学、中南财经政法大学、湖北工业大学、桂林电子科技大学、武汉卓目科技有限公司、武汉高德红外股份有限公司、北京数字政通科技股份有限公司等全国各地多所高校及企业的300余人参加了此次报告会,共同聆听几位专家对计算机视觉领域前沿技术成果和研究动态的精彩介绍。

何明一教授的报告题目是“先进机器视觉——多视多谱联合观测与智能处理”。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。何教授介绍了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,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等多个方面。

熊红凯教授的报告题目是“可解释的卷积网络技术”。熊教授向大家介绍了从基于信号处理的分解重构框架到基于学习的表示趋势,描述了该领域最新的研究进展。并讲解了小波核卷积网络、滤波器组网络,以及基于树结构的核构造卷积网络,阐释了卷积稀疏码的解释性对照,以及共性学习的问题和进展,还为大家介绍了基于数据的稀疏建模紧致描述。

纪荣嵘教授的报告题目是“视觉搜索与识别系统中的紧凑性问题”。纪教授介绍了其团队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,如在国际一流期刊和会议上所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,纪教授还向大家介绍了面向人脸和视觉场景解析的深度网络模型应用,以及深度模型压缩研究的最新进展。

郑伟诗教授的报告题目是“无监督行人重识别”。为了实现大范围多摄像机网络下行人的连续追踪,行人重识别在过去多年中得到了大力发展。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。郑教授此次向大家汇报了其研究团队提出的无监督行人重识别算法,并特别介绍了与其团队所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。

此次报告会持续了近三个小时,报告现场座无虚席,许多听众更是全程站在场边聆听报告。四位讲者与台下听众互动热烈,耐心为大家答疑解惑,以其活跃的学术思维和严谨的科研态度为大家带来了一场学术盛宴。最终,参加报告会的现场听众对四位讲者表示了由衷的欢迎与感谢,报告会在雷鸣般的掌声中圆满结束。

全国信标委图形图像分委会计算机视觉标准工作组启动会议成功召开

 

20171013日,中国计算机视觉标准工作组启动会议在天津宾馆成功召开。全国信标委图形图像分委会王聪秘书长、计算机视觉标准组组长陈熙霖教授,副组长王涛博士、王亮研究员,以及来自中科院计算所、自动化所、信息工程研究所、上海科技大学、北京工业大学、西安电子科技大学、湖南大学、湘潭大学、海康威视、商汤科技、格灵深瞳、凯泽科技、爱奇艺、今日头条、微软亚洲研究院、英特尔等20余名产学研专家代表参加了本次会议,会议由工作组秘书毋立芳教授主持。

首先陈熙霖组长介绍了计算机视觉标准制定的意义、工作组业务范围、人员组织、和计算机视觉标准体系架构。随着AI深度学习技术的快速发展,计算机视觉及相关产业迎来了蓬勃发展的良好机遇。计算机视觉主要研究视觉信息的感知与智能分析,技术涵盖范围广,应用领域庞大。在交通监控、安全认证、智能驾驶、机器人、媒体、医疗等产业迫切需要计算机视觉标准的制定,以促进产品的规范化发展。视觉标准体系架拟包括基础通用(术语,体系框架)、关键技术、应用三个板块,每个板块包括相关多个标准。

全国信标委图形图像分委会王聪秘书长系统介绍了我国信息标准化的背景、管理体制,并对标准的撰写要求进行了详细说明。随着“十三五”技术标准体系的建设,信息标准已经上升到国家战略。制定国家信息标准责任重大,希望以此为基础在ISO/IEC国际视觉标准制定中发挥积极作用。

最后,毋立芳教授介绍了计算机视觉术语标准立项进展、任务和挑战。各位专家针对视觉标准术语分类方法和视觉标准应用需求等问题展开深入交流,并对标准组进一步工作计划提出很多启发性的建议。会议气氛热烈,各学术和企业专家代表共同表示努力支持完成中国首个计算机视觉标准的制定,促进计算机视觉产业发展并成功走向国际化。