2019年4月16日下午，由中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）主办，太原理工大学大数据学院承办的第70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”在明向校区大数据学院9层报告厅举行。本期报告会邀请了中科院自动化所王亮研究员，武汉大学夏桂松教授，北京大学刘家瑛副教授，上海交通大学马超助理教授四位专家学者做特邀报告。大数据学院陈泽华教授、李东喜副教授和郭学俊老师担任本次报告会的执行主席。

本次报告会吸引了来自中北大学、太原科技大学、西安交通大学、西北农林科技大学、太原理工大学、中科院煤化所等科研院所和华为、东软、山西清风渡有限公司等企业约200人聆听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。

  王亮研究员的报告题目是“深度认知神经网络及其应用”。在报告中，王教授介绍了模式识别与认知科学发展的前沿技术，讲解了创建视觉认知启发的融合反馈、注意、记忆等机制的新型深度认知神经网络新模型和新方法，并分享了近期自己在深度认知神经网络方面的探索性工作。

  夏桂松教授的报告主题是“遥感图像信息挖掘”。夏教授首先展示了我国在遥感技术领域现有的研究成果，接着讲解了面向遥感图像利用的瓶颈如何结合当前新兴的计算机视觉和机器学习技术，分析了遥感图像特征提取、场景分类、语义分割、目标检测与识别的研究难题，分享了面向大规模遥感图像信息挖掘的图像数据库构建方法、高分辨率遥感图像高效特征计算模型、大规模遥感图像场景分类以及目标检测与识别的机器学习方法。

  刘家瑛副教授的报告主题是“智能影像计算”。刘教授先提到自己做这个课题的初衷是源于对PS图像处理技术的兴趣，随后介绍了基于统计特征的文字风格化研究，基于非监督的文字风格化与图文自动生成以及基于生成对抗网络的文字风格化的相关原理与应用效果。

  马超助理教授的报告主题是“基于深度回归模型的视觉目标跟踪技术”。马教授通过结合自己发表在顶级期刊TPAMI上的工作经验，为大家讲解了基于结构化相关滤波实现的回归模型的基本原理，以及通过单层神经网络重新设计相关滤波器的实现方法，而且分享了自己如何在深度回归网络中添加新收缩损失项来提升模型性能。

  本次报告会互动热烈，在场的听众积极发言，针对四位讲者的演讲内容提出自己的问题和想法，企业工程师们也向专家们提出了自己工程实践中遇到的难题，专家们针对各个问题做出了详尽的回答。最后，参加报告会的现场听众对四位特邀讲者表示由衷的欢迎与感谢，报告会在掌声中圆满结束。结束后仍有很多听众与专家现场展开线下交流。