第五十三期CCF-CV走进高校系列报告会于东南大学圆满结束

2018年5月27日,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办、东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室承办的第53期CCF-CV走进高校系列报告会活动——“计算机视觉前沿技术及应用”报告会在东南大学四牌楼校区健雄院致知堂成功举行。本期报告会邀请了北京交通大学于剑教授、南京航空航天大学陈松灿教授、江南大学吴小俊教授等三位专家学者做特邀报告。东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室主任郑文明教授以及自动化学院杨万扣副研究员为执行主席。来自东南大学、南京理工大学、南京邮电大学等高校约150名师生聆听了三位专家在该领域的前沿技术成果和最新动态介绍。

报告会由儿童发展与学习科学教育部重点实验室主任郑文明教授主持并致欢迎辞。郑主任对各位专家学者来到东南大学表示热烈的欢迎和衷心的感谢,并简要介绍了中国计算机学会计算机视觉专委会走进高校系列报告会的背景以及报告会对学术界、工业界的重要影响。并希望通过此次中国计算机学会计算机视觉专委会走进东南大学,进一步提高东南大学师生在计算机视觉领域的研究热情。

北京交通大学于剑教授的报告题目是“机器学习:从公理到算法”。于教授首先指出在大数据时代应用需求的驱动,不断产生大量理论依据各异的新机器学习方法,彼此之间的关系极其复杂,对算法的使用者要求极高,对于儿童的学习却不能掌握现今机器学习的理论。进一步指出“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。针对这个问题,提出一个统一基于认知的机器学习公理化框架,并阐述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,最后对其关键技术进行了探讨和总结。

南京航空航天大学陈松灿教授的报告题目是“结合辅助信息的人脸图像年龄估计”。陈教授首先介绍了其团队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,并深入探讨了后者的关键难点,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。

江南大学吴小俊教授的报告题目是“深度学习启发的图像特征抽取及应用”,报告围绕模式识别领域具有重要的理论和应用价值的重要研究话题——图像特征抽取展开。吴教授首先对特征抽取和深度学习进行简单介绍,然后汇报了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,最后对图像特征抽取研究问题进行了总结和展望。

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。三位教授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三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。

往期回顾

【简报】CCF-CV专委简报2018年第3期/总第13期新版发刊啦!

【通知】2020年中国模式识别和计算机视觉大会(PRCV 2020) 征集承办单位

【通知】CCF计算机视觉专委会2018年委员增选申请开始啦!

第五十二期CCF-CV走进高校系列报告会 于东北大学圆满结束

 

2018年5月26日上午,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办,东北大学机器人科学与工程学院、信息科学与工程学院承办的第五十二期CCF-CV走进高校系列报告会“计算机视觉前沿技术及应用”在东北大学综合楼209学术报告厅成功举行。

报告会邀请了上海交通大学林巍峣教授、哈尔滨工业大学左旺孟教授、西北工业大学夏勇教授、大连理工大学李培华教授出席并作精彩报告。报告会由东北大学机器人科学与工程学院张云洲教授、信息科学与工程学院贾同教授担任执行主席,共同主持此次报告。来自东北大学、公安部沈阳消防所、沈阳工业大学、沈阳理工大学等院校的200余名师生参加了此次会议,聆听各位专家学者的精彩报告。会场座无虚席,过道都坐满了听众,充分反映了CCF-CV系列学术报告会巨大的吸引力。东北大学机器人科学与工程学院常务副院长吴成东教授和信息科学与工程学院副院长陈东岳副教授先后致辞,对各位专家学者来到东北大学表示热烈的欢迎和衷心的感谢,并衷心希望本次报告会能够激发机器人科学与工程学院和信息科学与工程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,对后续的技术创新与成果转化产生积极的影响。

左旺孟教授的报告题目是“图像恢复的深度鉴别学习”。报告主要从发展特定判别学习方法和借鉴CNN模型两个角度,左教授首先针对图像盲去卷积问题和图像去噪问题进行分析,然后为将CNN更为便捷和自适应的应用于各种图像复原问题,提出了一种传统优化方法和CNN的结合方案。针对图像去噪和超分辨,阐述了更为高效的CNN解决方案。

林巍峣教授的报告题目是“视频多目标跟踪、行为识别、及语义压缩”。林教授介绍了多目标检测与跟踪方面的研究工作,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,阐述了目标行为识别、行为检测方面的工作。对所提出的时空关联位置及轨迹压缩技术,以及语义信息的压缩及编码算法也进行了分享。

夏勇教授的报告题目是“医学影像分析和计算机辅助诊断中的深度学习技术”。在本次报告中,夏教授介绍了医学影像分析和深度学习的研究现状,阐述了将用深度学习技术应用于计算机辅助诊断研究的经验和体会。由于数据采集和标注较为困难,可以用于训练的数据集往往都比较有限,夏教授对于相关的问题进行了深入剖析,并展望了这一领域的机会和挑战。

李培华教授的报告题目是“全局统计聚合深度卷积网络模型:理论及应用”。李教授首先介绍了全局统计聚合深度卷积网络模型的基本框架、研究思路、他们在研究过程中遇到的困难以及如何解决这些难题,然后分别从统计学意义上和几何结构上阐述了此模型相关的理论知识和应用。最后,李教授对自己科研团队的研究工作进行了总结,并展望未来的研究方向。

在四位嘉宾的精彩演讲之后,本次报告会还临时增加了Panel环节,由信息学院陈东岳副院长主持。针对深度学习、视觉应用、学术研究、学生培养等热点问题,由主持人和各位讲者开展了精彩的讨论和观点分享,具体包括预定主题的专家发言、专家与专家的提问和讨论、专家与听众的互动等环节。各位专家对于热点问题的犀利观点、对视觉研究领域的深刻理解和巧妙解答,赢得了听众的阵阵掌声,将此次报告会推向了高潮。

此次CCF-CV走进高校系列报告会持续了近5个小时,报告内容高潮迭起、精彩纷呈,报告会在热烈的掌声中圆满结束。在座的听众也积极提问,纷纷向四位专家提出自己科研方面的问题,专家们也针对各个问题做出了详尽的回答。报告会互动热烈,为现场听众奉献了一次学术盛会、一场知识盛宴。

中国计算机学会计算机视觉专委会2017年委员增选申请仅剩2周啦!

 2013年10月成立以来,中国计算机学会(CCF)计算机视觉专业委员会(ccfcv.ccf.org.cn)发展迅速,举办了很多有影响力的活动,搭建了全方位、高水平、大规模的计算机视觉领域交流平台。专委会成立三年以来,已经发展委员247人,连续三年在CCF专委评估中分别获得“特色活动奖”、“综合进步奖”、“优秀专委奖”。为了保持专委会的活力、促进国内外视觉领域人员的交流和合作,专委会现开放2017年计算机视觉专委会的委员增选工作。

申请时间20171162017916

申请流程填写申请表(请从专委会网站上下载),发送给秘书处 (ccfcv@139.com),主题“2017新委员申请-姓名-单位”。(注:推荐人必须是现任专委委员,名单可以从专委网站查询。电子版申请表中需填写推荐人姓名和意见,委员增选成功后可以补签签名)

申请资格任职国内外学术界或企业界副教授或等同级别以上的人员,拥有计算机视觉相关领域的高水平研究成果,是CCF会员,且积极参加计算机学会计算机视觉专委会的各项活动。特别优秀的讲师、企业人士亦可考虑。

申请需知:每个现任专委委员可以推荐最多3名候选人,主任委员、副主任委员、秘书长、常务委员可以推荐最多5名候选人。本次申请结果将在“2017年中国计算机视觉大会”(http://www.ccf-cccv.org/2017)期间举行的专委工作年会上投票确定(申请者届时必须“注册参会”)。

2018年5月12日CCF-CV常务委员会年度工作会议圆满召开

 

2018年5月12日,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)常务委员会2018年度工作会议于扬州会议中心圆满召开。除3名委员因事请假之外,专委会现任常务委员全部出席了本次会议,专委秘书处成员列席会议。

本次常委会工作会议的召开距离上一次常委会议将近一年,会议系统梳理了一年以来专委各项工作的进展、存在的不足,并为专委后续发展的重点指明了方向,提出了多项切实可行的发展建议。

接下来,由PRCV2018大会程序委员会主席、专委会副主任、中山大学赖剑煌教授代表大会组委会向常委会汇报了“2018第一届中国模式识别与计算机视觉大会(PRCV2018)”的各项工作筹备情况。作为本年度专委最重要的学术活动,PRCV2018将于11月份在广州举行,由中国四大一级学会(CAAI、CCF、CAA、CSIG)联合主办,由中山大学承办。会议目前进入论文的征稿环节,国内相关领域师生投稿活跃,一方面反映了国内模式识别与计算机视觉领域研究的繁荣态势,另一方面也体现了PRCV作为领域国内旗舰会议的品牌影响力。值得一提的是,本届大会的论文集将由Springer出版社出版,并被EI和ISTP检索;部分优秀论文经扩展后将被推荐至国内外高质量期刊的特刊发表。会议的其它各项组织工作目前正有条不紊地推进中,大家翘首以待金秋十一月相聚广州、相聚PRCV2018! 

紧随广州之后,PRCV2019大会落户西安,将由西北工业大学承办。本着提前筹备、早做规划的精神,PRCV2019的组织筹办工作也提上了日程,大会承办主席、专委常委、西北工业大学张艳宁教授向常委会通报了会议场地规划、会议日期、论文征稿计划等相关工作的进展情况。

之后,常委会针对秘书处所整理的专委发展相关议题展开了高效、深入的讨论,并逐一形成了具体可行的指导性建议,为专委下一步发展明确了方向。相关议题均由专委委员们积极建言献策而来,秘书处进行了分类汇总,涉及专委日常工作、系列活动、组织建设、CV领域发展等4个方面26项议题。其中,值得广大委员们期待的专委发展新举措包括:举办区域性专题方向workshop以促进学术深度交流、举办青年学者暑期/寒假学校以推广领域前沿并惠及广大研究生和青年学者、后续筹划CV领域中文期刊建设等等。

 

会议最后由谭主任作了总结发言。会议结束后,全体与会委员合影留念。

 

第十四期CCF-CV走进企业系列交流会-走进Momenta圆满结束

201856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十四期活动——走进Momenta,在北京市海淀区中关村东路东升大厦CMomenta会议室成功举办。

(现场活动的参会人员)

本期活动由CCF-CV秘书处召集,Momenta校园关系负责人侯苏苏女士和黄娜女士负责现场组织协调。活动通知发出后,参会申请邮件纷至沓来,大家对这家自动驾驶明星企业与其年轻的创业团队表现出了浓厚的热情与兴趣。由于主办方场地席位所限,最终选择了来自企业、高校、科研院所等30余名代表参加了此次活动。Momenta对此次专委交流活动给予了高度重视和大力支持,在活动筹划准备阶段,多次与专委秘书处就活动每个环节的形式与内容进行沟通讨论,精心制作的活动邀请函更是让参会人员体会到了Momenta的热情与用心! 

CCF-CV专委秘书长王亮研究员介绍活动背景)

 

在活动开始前,CCF-CV专委秘书长王亮研究员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走进企业活动的宗旨意义。Momenta公司CEO曹旭东领衔,合伙人兼研发总监任少卿博士、合伙人兼研发总监夏炎博士联袂参加了本次活动,并分别就Momenta的发展历程与研发概况、自动驾驶的技术及解决难点、深度学习在自动驾驶中的应用与挑战等作了专题报告与Panel讨论。

Momenta CEO曹旭东主题分享)

 

首先,公司CEO曹旭东以可量产的自动驾驶为题分享了公司的成长历程和发展航路,全面介绍了Momenta围绕自动驾驶行业的技术、平台、数据、应用场景所进行的方向布局和技术研发。他的报告开场介绍了公司英文名称Momenta背后的多重中文解读——“初速度萌萌哒没问题,体现了这支年轻创业团队的拼搏与激情。在详解了自动驾驶大脑的相关技术进展后,他在报告最后分享了公司的产品战略并介绍了多款已完成应用落地的主流产品。

Momenta合伙人兼研发总监任少卿主题分享)

接下来,由Momenta合伙人兼研发总监任少卿博士为大家带来无人驾驶的技术及解决难点的主题报告。作为计算机视觉图像识别领域多个著名算法如Faster R-CNNResNet的主要作者,任博士的报告同样是干货满满、技术内涵丰富,展示了计算机视觉前沿技术特别是物体检测与识别、环境与时序理解等在无人驾驶研发中的转移转化,分析了多种corner case的难点与应对方案,引导听众真切感受到了Momenta在无人驾驶领域的卓越研发实力和丰硕技术成果。

Momenta合伙人兼研发总监夏炎主持panel讨论)

随后,由Momenta合伙人兼研发总监夏炎博士作为主持人,特邀北京邮电大学邓伟洪教授、清华大学马惠敏副教授、北京理工大学沈建冰教授、中科院自动化所王亮研究员等四位嘉宾,围绕深度学习在自动驾驶中的应用与挑战这一主题,在现场展开了专题Panel讨论。几位老师分别介绍了自己的研究领域,并结合自己的研究课题分享了对于深度学习、自动驾驶等领域进展与难点挑战的独到观点。参会的老师同学们纷纷与嘉宾展开互动,问答环节异彩纷呈。 

活动间歇,Momenta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公司相关技术演示,充分体会自动驾驶领域的快速进展与技术魅力!活动现场气氛热烈,大家的交流讨论热度不减。活动结束后,Momenta为每位参会人员准备了精美的纪念品,大家一同合影留念。

第五十一期CCF-CV走进高校系列报告会 于江西财经大学圆满结束

2018年4月28日上午,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办,江西财经大学信息管理学院承办的第五十一期CCF-CV走进高校系列报告会“计算机前沿技术及应用”在江西财经大学荟庐四楼报告厅成功举行。本期报告邀请了电子科技大学李宏亮教授、武汉大学陈震中教授、上海交通大学林巍峣教授以及中山大学特聘研究员谢晓华出席活动并作精彩报告。报告会由江西财经大学信息管理学院方玉明教授、杨勇教授和袁非牛教授担任执行主席。来自南昌大学、江西师范大学、南昌航空大学、东华理工大学、江西农业大学、江西科技师范大学、江西财经大学等单位共200多位师生参加本次活动,师生们济济一堂,满怀期待前来聆听计算机视觉领域的专家学者就有关该领域最新前沿技术及应用做报告。

李宏亮教授的报告题目是“图像语义内容表示与提取技术研究进展”。李教授首先介绍了图像哈希表示和分割技术研究现状,然后从哈希学习类型包括单模态哈希技术和多模态哈希技术,阐述了在无监督的对称哈希、有监督的非对称哈希以及有监督的跨模态哈希技术等领域取得的代表性工作,并阐述了基于上下文的语义内容分割研究成果。最后,对未来图像语义内容提取技术面临机遇与挑战进行了总结。

陈震中教授的报告题目是“视频编码:从视觉感知到编码优化”。陈教授首先介绍了视频编码的发展。经历多年的发展,视频编码技术形成了H.264/AVCHEVC/H.265等一系列标准。然后,报告主要围绕在视频编码优化研究工作中如何利用人类视觉系统特性而展开,分别从视觉信息处理、感知视频编码优化以及沉浸式VR视频编码优化进行了阐述。最后,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,展望了未来视频编码优化研究方向。

林巍峣教授的报告题目是“基于视频的多目标语义信息提取与压缩”。林教授首先介绍了多目标行为检测与跟踪领域的相关工作。然后阐述了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,并且介绍了在目标行为识别、行为检测方面的工作。最后,介绍了团队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

谢晓华研究员的报告题目是“行人再识别问题的若干研究新进展”。谢教授首先指出行人再标识问题,是视频监控、模式识别与计算机视觉领域的一个重要问题。然后阐述了该领域的研究进展及警务应用,并介绍了团队在行人再标识方向的若干研究进展及具有代表性相关工作,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。最后,探讨行人再识别问题与现实监控系统,图像搜索和匹配领域相关理论的结合应用。

此次CCF-CV走进高校系列报告会,内容精彩,互动热烈,高潮迭起,为现场听众奉献了一次学术盛会,一场知识盛宴,会场互动热烈,精彩纷呈,报告会在热烈的掌声中圆满结束。

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! 

 

第五十期CCF-CV走进高校系列报告会于华北理工大学圆满结束

    2018424日下午,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办,华北理工大学信息工程学院承办的第50CCF-CV走进高校系列报告会智能计算技术及应用在华北理工大学A31成功举行。本期报告邀请了天津大学胡清华教授、中国科学院沈阳自动化研究所丛杨研究员、北京交通大学桑基韬教授出席活动并作精彩报告。报告会由执行主席华北理工大学信息工程学院李志刚教授主持。共有200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。

    胡清华教授的报告题目是“大规模分类任务的多粒度学习”。胡老师首先解释了分层分类的概念和研究意义,然后分别阐述了如何设计分层评价指标、如何构建层次结构、如何利用层次结构信息进行特征选择、如何利用层次结构信息训练分类器以及如何面向层次结构设计停止机制,并介绍具有代表性的相关工作。最后,对大规模分层分类任务进行总结,并展望未来可能的研究方向。

    丛杨研究员的报告题目是“机器人视觉感知及学习”。丛老师首先指出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。然后结合机器人学国家重点实验室的背景和特点,阐述了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。最后分享了团队技术产业化的重大成果。

    桑基韬教授的报告题目是“深度学习解释性研究”。桑老师首先介绍了团队近几年的研究方向和研究成果,然后对深度学习解释性进行了探讨,从深度学习不能做什么,以及与深度学习解释性三个层次的关联,到深度学习解释性的研究现状和讲者的一些思考,探讨从三个层次改善深度学习解释性的可能思路,展望了深度学习的发展与未来。

    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,会场互动热烈,精彩纷呈。会后,与会人员对三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。

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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! 

 

第四十九期CCF-CV走进高校系列报告会于华东理工大学圆满结束

2018330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49期活动——“计算机视觉与深度学习前沿技术及应用报告会于华东理工大学成功举行。本次报告会由华东理工大学信息科学与工程学院电子与通信工程系、计算机系联合承办,共邀请南京信息工程大学刘青山教授、上海交通大学熊红凯教授、浙江大学李玺教授及浙江大学章国锋教授四位学者做特邀报告。活动由电子与通信工程系朱煜教授及计算机系陈志华教授共同主持,来自华东理工大学、华东师范大学、上海大学、上海理工大学等多所高校的近160名师生及相关企业同行聆听了四位专家的精彩报告。

首先华东理工大学信息科学与工程学院副院长王喆教授致辞,他对各位专家学者的到来表示了热烈的欢迎和由衷的感谢。他指出计算机视觉与深度学习理论是人工智能的主要方向和基础,具有超高的学术研究价值及应用研究价值,高校作为技术研究的主要基地之一,担负着科技创新与人才培养的历史责任,此次CCF-CV专委会计算机视觉与深度学习专题报告会的举行为华东理工大学信息学院的科学研究和学生培养带来了新视角、新启发,由此激发的学术钻研热情与学科融合氛围将对信息学院后续的技术创新与成果转化产生深远影响。

  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。全面地介绍了近期团队在基于稀疏的低维视觉特征表示和基于深度学习的视觉特征学习方面的应用研究工作。包括人脸特征点检测与跟踪、深度学习在遥感图像超分辨率中的应用、大气云图的图像理解等诸多方面。刘教授及其团队的研究工作深入而广泛,在多次国际大赛中取得冠军的优异成绩。针对视觉数据维数越来越高、规模呈爆炸式增长的巨大挑战,刘教授系统地阐述了在视觉计算和理解方面的解决思路和未来展望。

  上海交通大学熊红凯教授的报告题目是“Structured Sparse Representation with Deep Convolution Networks”。指出深度卷积网络已经极大地促进了高维信号的稀疏表示,尤其是针对图像与视频序列。但目前深度网络存在缺乏可靠的数理统计基础问题。演讲中熊教授介绍了团队在此方面的最新工作进展,将深卷积网络和结构化稀疏性用于可伸缩的高维信号的非平稳统计的紧凑表示。提出了方向多分辨卷积网络RDnet,通过级联方向滤波器组提升高维信号的多尺度逼近。演讲中提出了信号处理与深度网络相结合的研究新领域。

  浙江大学李玺教授的报告题目是基于几何自适应深度示例变换网络的鲁棒场景文本检测场景文本检测的难点主要在于目标的方向、形状、尺度变化显著,且自然场景背景复杂。李教授提出了一种符合文本特性的具有几何感知能力的特征表达和一个简洁的端到端的多任务学习模型,即示例变换网络(ITN)。这一模块在结构上非常简洁并且可以和普通卷积层一样非常灵活地嵌入网络结构中。总的来说,示例变换网络框架在简化了网络结构的同时提取到更为可靠的深度特征,从而有效且高效地检测出场景图片中的多方向文本目标。同时,李玺教授还介绍了团队在其他视觉应用领域的卓越工作。

浙江大学章国锋教授的报告题目是视觉SLAM技术及其应用。系统地介绍了基于视觉的同时定位与地图构建(VisualSLAM)在过去十多年里取得的进展,并且对满足实际应用需求的SLAM系统仍需要解决一些关键性难题进行了分析阐述。介绍了高效地获得尽可能长而且准确的特征轨迹的思路,并提出改进方案将多视频序列之间的复杂回路有效闭合起来。并提出如何对海量图像/视频数据在有限的内存下进行全局优化的方案。提出有效措施解决在动态环境下进行鲁棒的同时定位与地图构建及处理相机快速运动和强旋转的方案。本次演讲展示了章教授在视觉SLAM工作中的杰出工作,获得了全场师生的喝彩。

四位教授详实地介绍了自己在计算机视觉与深度学习领域的研究成果及心得,他们展示的研究成果极大地激发了同学的学习热情,报告会现场,学生、企业嘉宾都珍惜宝贵机会与四位教授进行了充分的交流。在近四个小时的报告会中,师生们始终保持极佳的精神状态,会议现场讨论学习气氛十分浓厚。

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第四十八期CCF-CV走进高校系列报告会于重庆大学圆满结束

2018328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48期活动——“人工智能:跨媒体视觉大数据分析与理解”在重庆大学成功举办。本期报告会邀请了澳门大学C.L.PhilipChen教授、中科院自动化所王亮研究员、电子科技大学朱策教授、厦门大学纪荣嵘教授以及哈尔滨工业大学左旺孟教授五位专家做特邀报告。报告会由重庆大学通信工程学院承办,通信工程学院张磊研究员为执行主席。来自重庆大学、西南大学、重庆邮电大学等高校约300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。

报告会由重庆大学通信工程院副院长谭晓衡教授主持,谭院长对各位专家学者来到重庆大学表示热烈的欢迎和衷心的感谢。副校长王时龙教授致欢迎辞,他介绍了中国计算机学会视觉专委会和重庆大学的概况,并欢迎各位专家的到来。他表示此次中国计算机学会计算机视觉专委会走进重庆大学,一定会激发通信工程学院老师和同学们的科研热情,提升学校和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。中国计算机学会计算机视觉专委会秘书长王亮研究员也向在座的全体师生,对中国计算机学会计算机视觉专委会走进高校系列报告背景和现状进行了介绍。

首先,C.L.PhilipChen教授做了题目为“Broad Learning”的报告。不同于时下大热的深度学习,陈教授介绍了一种在区别性学习上一种完全的范式转变学习——“宽度学习”,它可以在没有深层结构的情况下快速而准确的学习。宽度学习系统(BLS)利用了增量学习的能力,非常适合建模和学习大数据环境。陈教授表示未来还将会在现有的深度和宽度结构上所存在的BLS变化进行进一步的研究。

  中科院自动化所研究员王亮研究员的报告题目是“Big Visual Data Analysis”。报告首先回顾了视觉大数据的背景,在大数据时代中,对视觉大数据进行有效的分析和理解是非常重要的。接着,从数据集、算法和计算平台三个方面介绍了视觉大数据分析的最新进展。最后,对未来的研究方向进行了进一步的探讨和展望。

 第三位特邀讲者是来自电子科技大学的朱策教授,他的报告题目是“三维视频的视觉失真检测与处理”。报告介绍了基于纹理加深度的三维视频系统,针对三维视频失真的检测和虚拟视点合成中失真消减及空洞填补问题进行了详细的讲解,并阐述了相关的研究进展。最后,对三维视频系统中的相关关键技术做了进一步探讨与总结。

厦门大学纪荣嵘教授的报告题目是“紧致化计算机视觉分析系统”。纪教授首先从研究动机——视觉大数据搜索与识别系统上介绍了本次报告的主题。接着针对面向大规模视觉搜索的特征哈希和深度神经网络压缩与加速两个方面进行了详细的介绍,并展示了厦门大学媒体分析与计算研究组(mac.xmu.edu.cn)近两年来在所做的一些工作与成果。最后,纪教授从面向大规模视觉搜索的哈希学习和深度神经网络应用及网络紧凑性研究的角度上进行了总结与展望。

来自哈尔滨工业大学的左旺孟教授的报告题目是“基于引导学习的图像增强与修复”。在报告中,左旺孟教授主要针对图像增强,介绍了在结合典型应用,构建典型的局域、非局域和全局引导学习和增强模型方面的进展,主要包括:(1) 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;(2) 综合低质量人脸图像和正面的参考人脸图像,实现了参考图像的形变校正和人脸图像的增强;(3) 通过将图像智能填充视为一种特殊的风格转换问题,借助于特征域的非局域搜索提出了一种快速的图像填充模型。最后左教授对未来多种引导方式等研究问题进行了展望。

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。此次CCF-CV走进高校系列报告持续了近五个小时,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。

CCF-CV 网站:http://ccfcv.ccf.org.cn/

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【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!

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!