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【預告】中國計算機學會計算機視覺專委會走進高校系列報告會
【作者】大數據與計算機科學學院    【來源】  【日期】2021年06月28日 14:19  【點擊】[]

中國計算機學會計算機視覺專委會走進高校系列報告會 CCF-CV Series Lectures

亚博网站登陆 · 貴州(第103期)

 

主題:計算機視覺前沿技術及應用

時間:2021年7月8日上午8:30-12:30

地點:亚博网站登陆(花溪校區)會議中心二樓學術報告廳

誠摯歡迎廣大師生蒞臨!

 

程 序

8:30活動簽到

9:00致歡迎辭

9:20報告會開始

特邀講者:彭宇新 博士,北京大學教授

演講題目:細粒度視覺分類與檢索

特邀講者:俞俊 博士,杭州電子科技大學教授

演講題目:視覺問答-利用深度學習溝通視覺與語言

特邀講者:赫然博士,中科院自動化所研究員

演講題目:對抗環境下的深度合成和鑒別

特邀講者:王楠楠 博士,西安電子科技大學教授

演講題目:圖像跨域重建

14:30研究點評

承辦單位青年教師匯報研究工作,專家進行點評、給出建議。

執行主席

胡圣波博士,亚博网站登陆教授

歐衛華博士,亚博网站登陆教授

 

講者 / 報告信息

特邀講者彭宇新:北京大學二級教授、博雅特聘教授、博士生導師、國家杰出青年科學基金獲得者、國家萬人計劃科技創新領軍人才、科技部中青年科技創新領軍人才、863項目首席專家、中國人工智能產業創新聯盟專家委員會主任委員、中國工程院“人工智能2.0”規劃專家委員會專家、北京圖象圖形學學會副理事長、中國圖象圖形學學會副秘書長。主要研究方向為跨媒體分析與推理、圖像視頻識別與理解、計算機視覺、人工智能。以第一完成人獲2016年北京市技術發明一等獎和2020年中國電子學會科技進步一等獎,2008年獲北京大學寶鋼獎教金優秀獎,2017年獲北京大學教學優秀獎。主持了863、國家自然科學基金等20多個項目,發表論文160多篇,包括ACM/IEEE Trans和CCF A類論文70多篇。多次參加由美國國家標準技術局NIST舉辦的國際評測TRECVID視頻樣例搜索比賽,均獲第一名。主持研發的跨媒體互聯網內容分析與識別系統已經應用于公安部、工信部、國家廣播電視總局等單位。擔任IEEE TCSVT等期刊編委。

報告摘要:與一般的視覺分類不同,細粒度視覺分類旨在對粗粒度的大類(如鳥、車等)進行細粒度的子類劃分(如大冠蠅霸鹟、阿卡迪亞霸鹟、藍鹀等鳥類子類別;奧迪 A6、A8等車類子類別),其挑戰在于外形、顏色等相似導致的不同類別差異小,姿態、視角等不同導致的相同類別差異大。如何借鑒人腦的認知機理,模擬視覺注意力機制學習多粒度的辨識性特征,突破細粒度視覺分類難題,對于提高計算機的感知和認知能力至關重要。本報告將介紹我們在細粒度視覺分類上的相關研究進展,包括空間拓撲注意力學習、堆疊式深度強化學習、層次化深度增量遷移學習等方法,以及我們在細粒度跨媒體檢索上的探索,實現了由圖像、視頻到跨媒體的擴展,由分類到檢索的擴展。

 

特邀講者俞俊:杭州電子科技大學教授、博士生導師,2016年獲國家優青,2017年獲教育部長江學者“青年學者”。主要研究方向為跨媒體分析技術。相關工作發表于SCI源期刊論文100余篇,包括ACM匯刊與IEEE匯刊及CCF A類會議40余篇。論文的Google Scholar引用次數6000余次。10余篇論文入選ESI高被引/熱點論文;近年來主持國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金面上項目等,2015、2016、2017連續獲得IEEE TMM、TIP、TCYB最佳論文獎,2018年教育部自然科學二等獎。擔任多個國際期刊的副編輯。

報告摘要:視覺問答(Visual Question Answering,VQA),是一種涉及計算機視覺和自然語言處理的學習任務,系統對視頻及圖像的內容和問題進行深度理解和推理后,給出相應的回答,相比于其他視頻分析手段,視頻問答能根據用戶的提問,對視頻內容進行細粒度語義理解。在面對復雜視頻時可有效過濾冗余信息,方便用戶進行決策。視頻問答被廣泛應用在社交媒體監管、智能監控分析、國防智能決策、智慧視頻教育等多個領域,本報告將介紹團隊近年來在視覺問答方面所作的研究工作。

 

特邀講者赫然:中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室研究員,中國科學院特聘研究員,中國科學院大學崗位教授,IAPR Fellow。從事模式識別應用基礎理論研究,并應用到計算機視覺、生物特征識別、深度合成和人工智能安全,獲得XXX生成競賽冠軍,在華為、美團、京東等取得應用;近期主要聚焦在非監督機器學習以及深度合成中遇到的瓶頸問題。出版信息理論學習專著1部;在IEEE TPAMI(影響因子: 17.86)第一作者發表論文5篇,研究工作獲IAPR ICPR Best Scientific Paper Award(2020)、IEEE SPS Young Author Best Paper Award(2020)、IAPR/IEEE ICB Honorable Mention Paper Award(2019)和北京青年優秀科技論文一等獎(2015),受到國家自然科學基金優秀青年科學基金、北京自然科學基金杰出青年科學基金和中科院青年促進會優秀會員等項目資助。

報告摘要:深度合成是指使用深度學習等智能化技術對多媒體數據進行修改、編輯和替換,進而創造出從內容或表觀上完全不同的媒體內容。深度合成及其鑒別是機器學習和計算機視覺等領域的重要研究內容之一,被廣泛應用于人工智能,在國家公共安全領域具有重要研究意義。本報告結合深度合成的實際應用需求,介紹“合成”與“鑒別”相輔相成、“攻擊”與“防御”相互促進的對抗博弈機制;在深度合成方面,從信息理論角度探尋深度合成的信息交換本質,介紹不對稱互信息、表象最優傳輸和信息瓶頸解表達等生成模型,以及語音驅動說話人、人臉表情驅動和人物換臉等深度合成方法;在深度鑒別方面,介紹輕量級神經網絡架構,該架構廣泛應用于語音和人臉鑒偽。

 

特邀講者王楠楠:華山學者特聘教授,博士生導師。西安電子科技大學綜合業務網理論及關鍵技術國家重點實驗室智能信息處理中心主任。近年來從事計算機視覺和統計機器學習方面的研究,在圖像跨域重建與識別方面進行了深入研究,內容包括畫像-照片合成與識別,圖像/視頻超分辨率重建、圖像恢復,行為分析與識別,行人重識別等。在IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS等國際頂級期刊和會議上發表學術論文100余篇,獲得國家自然科學基金委優秀青年基金,入選中國科協青年人才托舉工程,獲教育部自然科學一等獎、陜西省科學技術一等獎、中國圖象圖形學學會自然科學獎二等獎、中國人工智能學會優秀博士學位論文、陜西省優秀博士學位論文獎等獎項。

報告摘要:跨域圖像是指同一目標通過不同傳感器所形成的不同類型的圖像,而圖像跨域重建是指利用跨域圖像之間內容的關聯性和表達的互補性由一個域的圖像生成另外一個域的圖像或由一個域的圖像識別另外一個圖像的過程。本報告中的圖像跨域重建主要包括人臉畫像-照片合成和圖像超分辨率重建。本報告將介紹現有的圖像跨域重建方法以及我們課題組在此方向上的進展。

 

執行主席胡圣波:博士,教授,博士生導師,亚博网站登陆大數據與計算機科學學院院長。中國科學院復雜航天系統電子信息技術重點實驗室學術委員會委員,解放軍 63816 部隊客座專家,我國大科學工程子午工程探空火箭系統主任設計師。主持完成七五和八五國防科技攻關、軍口 863、載人航天預研等項目,以及國家自然科學基金、國家物聯網發展資金專項等項目,先后獲國防科技進步二、三等獎各一次,軍隊科技進步二、三等獎各一次;主持完成國家首批新工科改革與實踐項目,貴州省電氣信息工程教學團隊領銜人,貴州省應急平臺體系建設專家組組長,先后獲貴州省高等學校省級教學成果二、三等獎各一次。

 

執行主席歐衛華:博士、教授,碩士生導師,貴州省優秀青年科技人才,亚博网站登陆校學術委員會委員。中國計算機學會高級會員,中國計算機學會計算機視覺專業委員會執行委員、中國圖象圖形學學會多媒體專業委員會委員、中國人工智能學會青年工作委員會委員。國家自然科學基金委同行評審專家、貴州省科技廳、大數據管理局和貴陽市科技局專家庫專家。主要研究方向為跨媒體分析、計算機視覺和模式識別,主持國家自然科學基金青年基金等國家及省部級項目10余項。在國際頂級期刊IEEE Trans. On Neural Network and Learning System、Pattern Recognition和國際著名會議ICME、ICASSP等發表SCI/EI論文60多篇,谷歌學術引用1200多次,H-指數17,申請發明專利2項。擔任IJCAI2021、AAAI2021、ISAIR2021等國際會議程序委員會委員或領域主席,獲得國際人工智能與機器人(ISAIR2020)最佳論文獎。


【責任編輯】王玥

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