第一百零九期CCF-CV走进高校系列报告会于北京工业大学成功举办

阅读量:0
2021-11-22


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

北京工业大学•北京

(第109期)

主题:计算机视觉前沿技术及应用

时间:2021年11月27日(星期六)14:00-17:40

地点:北京工业大学(线上会议)

线上直播链接:CCF计算机视觉专委会B站官方账号

http://live.bilibili.com/22339632

程 序

13:30 签到

14:00 致欢迎词

14:10 报告会开始

特邀讲者:胡卫明 博士,中国科学院自动化研究所研究员

演讲题目:目标类脑智能感知技术

特邀讲者:潘纲 博士,浙江大学教授

演讲题目:脉冲神经网络:原理、进展、与挑战

特邀讲者:姜育刚 博士,复旦大学特聘教授

演讲题目:视频目标识别与篡改检测

特邀讲者:李伟生 博士,重庆邮电大学教授

演讲题目:多模医学图像分析与数字化解剖模型

特邀讲者:邬霞 博士, 北京师范大学教授

演讲题目:基于神经网络结构搜索的时-空共变脑网络分析算法

执行主席:

毋立芳 博士,北京工业大学教授

施云惠 博士,北京工业大学教授

简萌 博士,北京工业大学副教授

讲者/报告信息

特邀讲者:胡卫明

中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员(二级)、博士生导师、视频内容安全研究团队负责人,国家杰出青年科学基金获得者、中组部万人计划科技创新领军人才入选者、科技部中青年科技创新领军人才入选者、人社部百千万人才工程国家级人选、国家有突出贡献中青年专家、享受国务院政府特殊津贴、国家863重点专项项目首席专家,IEEE Trans. on Cybernetics的Associate Editor。目前研究方向为网络多媒体敏感内容识别、视觉运动分析等,主持了国家自然科学基金重点项目、国家863重点专项项目、目标导向类课题等四十余项科研项目。已在PAMI、IJCV等国际刊物、国内一级刊物以及ICCV、ECCV、CVPR等重要国际学术会议上发表论文300余篇,获授权发明专利50余项。负责完成的敏感图像和视频识别等技术应用于二十余家企事业单位,已在实战发挥作用,取得了显著的经济效益和社会效益。以第一完成人获国家自然科学二等奖、北京市科学技术(技术发明类)一等奖、北京市发明专利一等奖和吴文俊人工智能科学技术一等奖。

报告摘要:分析神经科学与计算机视觉之间的关系。从以几方面总结神经科学对计算机视觉的启发点:A) 基本视觉皮层的特征;B) 初级视皮层的原理扩展到高级区域;C) 顺向、逆向、侧向联接;D) 视觉神经分层认知机制;E) 视觉神经系统的选择性注意机制;F) 动态信息的选择性记忆机制。介绍本团队在基于模态迁移和融合感知的红外图像单目标跟踪、基于物体大小注意力的低慢目标跟踪、类脑持续学习启发的基于递归最小二乘估计的在线学习及目标跟踪、基于多任务互惠双流神经网络的检测-分割一体化、单阶段无锚框的在线实时多目标跟踪等方面的研究工作。

特邀讲者:潘纲

浙江大学计算机学院教授,国家杰出青年基金获得者,入选国家“万人计划”科技创新领军人才,中国人工智能学会常务理事、脑机融合专委会主任委员,中国计算机学会普适计算专委会副主任委员。研究方向为人工智能、类脑计算、脑机接口等。指导学生获ACM/IEEE国际会议最佳论文奖/时间考验奖4次,获CCF-IEEE CS青年科学家奖,部分成果获国家科学技术进步二等奖,入选中国高等学校十大科技进展、世界互联网领先科技成果等。担任《IEEE Trans. NNLS》、《IEEE Trans. Cybernetics》、《IEEE Trans. Cognitive and Developmental Systems》等期刊编委。

报告摘要:近几年,人们在思考下一代计算与人工智能技术时,重新把眼光投向人类的大脑。如何从大脑的结构、功能及运行机制中学习长处,或有望突破现有的计算与人工智能的框架。脉冲神经网络(Spiking Neural Networks)作为“向大脑学习”的一种具体形式,由于比传统的人工神经网络具有更好的生物逼真性,获得越来越多的国内外研究人员的关注。脉冲神经网络不仅在低功耗计算、智能实现等方面有较大潜在优势,而且有望使得计算系统与生物神经系统的连接融合变得更加有效与自然。本报告将简介脉冲神经网络原理与方法,以及我们团队的部分研究工作进展,并简述主要挑战。

特邀讲者:姜育刚

复旦大学特聘教授、博士生导师,教育部长江学者特聘教授,计算机科学技术学院院长,软件学院院长,上海市智能视觉计算协同创新中心主任,复旦大学以人为本人工智能研究中心主任。研究领域为多媒体信息处理、计算机视觉、鲁棒可信人工智能,发表论文百余篇,被引万余次。应用成果多次成功部署在国家关键地点的重要任务中。首届ACM中国新星奖和ACM SIGMM Rising Star Award得主。荣获2019年度上海市青年科技杰出贡献奖、2018年度上海市科技进步一等奖(排名1)。现任包括ACM TOMM在内的三份国际期刊编委。

报告摘要:随着视频化的信息传播逐渐成为主流,对海量互联网视频的分析理解技术是为关键应用提供支撑的重要基石。本报告聚焦视频内容理解中的目标识别与篡改检测两个方向,介绍复旦大学视觉与学习团队在大规模视频数据集构建、快速视频识别、视频数据篡改鉴别等方面的工作进展。

特邀讲者:李伟生

博士、教授、博士生导师,教育部新世纪人才,重庆市学术技术带头人,重庆英才“大数据智能计算”创新创业示范团队负责人,“图像认知”重庆市重点实验室主任,CCF重庆分部副主席、ACM重庆分会副主席。主持了包括国家重点研发计划政府间国际合作项目、国家自然科学基金联合重点项目、武器装备预研基金项目、教育部科学技术研究重点项目、重庆市自然科学基金重点项目等30余项的研究。主要研究方向为大数据智能计算、模式识别、数字图像处理等,在IEEE TIP、IEEE TGRS、IEEE TBME和CVPR等期刊和会议上发表论文100余篇,曾获吴文俊人工智能科技进步奖一等奖、重庆市自然科学一等奖、重庆市科技进步一等奖等奖励。

报告摘要:针对多模医学图像的分割、配准、融合、重建问题,建立多维可视化的数字化结构解剖模型,实现对器官及组织的各个参数的精确测量,增强医学影像的可靠性、稳定性及容错能力。

特邀讲者:邬霞

北京师范大学人工智能学院教授、博导,认知神经科学与学习国家重点实验室研究员,国家自然科学基金优秀青年基金、教育部新世纪优秀人才、吴文俊人工智能科学技术奖自然科学一等奖、教育部自然科学二等奖获得者。电子学会信号处理分会生物信息处理讨论组主席、中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会副主任委员。主要研究方向为脑信号智能分析、类脑算法等。近年来,以第一/通讯作者在IEEE TNNLS、NeuroImage、Medical Image Analysis、IPMI、MICCAI等国内外重要学术期刊、会议发表论文60余篇。

报告摘要:大脑功能网络是人脑在静息状态或完成认知任务时,各个功能脑区相互作用、相互协调的拓扑结构,是揭示大脑机制的重要理论基础之一。如何构建认知任务特异性算法模型结构,实现对时-空共变脑功能网络的精确分析,是当前人工智能与脑科学融合领域面临的重要课题。神经网络结构搜索算法作为一种先进的脑启发框架,能够对深层算法模型结构进行搜索优化,实现针对特异性认知任务的算法结构构建。报告面向时-空共变脑功能网络,介绍基于脑功能数据特点的系列神经网络结构搜索算法,以期双向推动面向脑功能网络的智能算法与大脑认知功能的深入研究。

执行主席:毋立芳

北京工业大学教授,博士生导师,中国图象图形学学会(CSIG)理事,中国计算机学会(CCF)杰出会员,CCF计算机视觉专委会常务委员兼副秘书长,CSIG视觉大数据专委会常务委员。CCF多媒体技术专委会委员,CSIG多媒体技术专委会、机器视觉专委会委员,中国电子学会信号处理分会委员。主要研究方向图像视频内容分析、智能3D打印、人脸活体检测等。获北京市科技进步三等奖、中国电子学会电子信息技术奖三等奖、中国体育科学技术奖二等奖、中国图象图形学学会技术发明二等奖等,获中国电子学会优秀科技工作者称号。近年来在Pattern Recognition、IEEE TCSVT、Neurocomputing等发表论文100余篇,获授权发明专利40余项。《信号处理》、《中国科技论文信息卷》、《中国图象图形学报》编委,ICME2017,ICPR2018等国际会议程序委员会委员,参与组织CCCV2017、PRCV2019、NCIG2020、ChinaMM2020等。

执行主席:施云惠

北京工业大学信息学部教授,博士生导师,担任中国计算机学会多媒体技术专委会委员。2002年于哈尔滨工业大学仿真中心获得工学博士学位。2020年至2021年获得国家留学基金委资助在圣塔克拉拉大学(SCU)从事图像视频编码相关的访问研究。主要从事图像视频编码,虚拟现实数据压缩和图像处理应用研究,在球面图像表示、球面图像小波变换、多维信号稀疏表示、鲁棒的稀疏表示和轻量级卷积神经网络等建模方法展开了深入研究。主持多项国家自然科学基金和北京市自然科学基金面上项目、863计划子课题、北京市科委项目等,参加多项国家自然科学基金重点项目,在TPAMI、TIP、TMM、TCSVT、CVPR、ACM MM 等重要国际期刊和会议上发表论文50多篇,获授权国家发明专利十余项。指导博士生获得国际会议IEEE VCIP 2016 Best Student Paper Award,获吴文俊人工智能科学技术奖(科技进步奖一等奖),获2017首届水下机器人目标抓取大赛二等奖。担任TCSVT、TIP、TSP和JVCIR等多个国际期刊的审稿人。

执行主席:简萌

北京工业大学信息学部智能媒体计算研究所副教授。分别在2010年、2015年于西安电子科技大学获得电子信息科学与技术理学学士学位、模式识别与智能系统工学博士学位。2018年-2019年新加坡国立大学计算机学院访问学者。2017年获得北京优秀人才青年骨干,2018年获得北京工业大学日新人才培养计划支持。获中国图象图形学学会技术发明二等奖,参与指导学生获得爱奇艺人物识别竞赛三等奖、VideoNet视频分类竞赛一等奖等,承担课程人工智能理论与实践,主要研究方向社会媒体计算、图像理解与模式识别,近年来承担国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目等10余项,发表《IEEE Transactions on Image Processing》、《IEEE Transactions on Signal Processing》、《IEEE Transactions on Multimedia》、《Pattern recognition》、《Neurocomputing》等著名国际期刊发表SCI、国际会议EI论文30余篇。

活动报名

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:

点击下面链接或者扫描下面二维码报名 https://www.wjx.cn/vj/h4XTVcZ.aspx (请于11月25日前填写)。有任何问题请发邮件给邮箱xiangye@bjut.edu.cn,邮件主题请注明“CCF-CV北京工业大学报告会回执”) 。

参加方式:

免费参加,敬请光临。

CCF-CV 网站:

http://ccfcv.ccf.org.cn/