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湘潭大學成功舉辦第六十三期 “CCF-CV”走進高校系列報告會


發布者:信息工程學院信息部   發布時間:2018-11-19   點擊量:

        20181117日,由中國計算機學會計算機視覺專委會主辦,湘潭大學信息工程學院,湘潭市計算機學會和“智能計算與信息處理”教育部重點實驗室承辦的第六十三期“CCF-CV”走進高校系列報告會活動在湘潭大學計算中心AA217報告廳成功舉行。1116日下午,作為本次活動的啟動,中科院自動化所徐常勝研究員首先在A217報告廳做了“連接社會多媒體大數據”的學術報告。1117日上午,來自中科院自動化所的陳智能博士,以及清華大學航空航天學院、湖南大學、湖南師范大學、湖南工程學院、上饒師范學院、湖南世優電氣有限公司等高校和企業的人員和我校信息工程學院約150師生,聆聽了計算機視覺領域的專家學者在該領域的最新前沿技術及應用報告。

 

      17號上午報告邀請了中山大學賴劍煌教授,南京信息工程大學劉青山教授,廈門大學紀榮嶸教授,復旦大學姜育剛教授和西北工業大學王鵬教授,分別圍繞“自適應深度學習與行人再識別方法”,“視覺特征的低維表達及其應用”,“緊致化計算機視覺分析系統”, “面向視頻識別的深度學習方法及應用” 和“先見之明與他山之石——大數據時代下知識遷移的探索與實踐”做了專題報告,會議報告由執行主席湘潭大學信息工程學院歐陽建權教授,張東波教授和肖芬教授主持。

 

 

 賴劍煌教授就“自適應深度學習與行人再識別方法”做了報告,報告主要介紹自適應深度生長學習方法與行人再識別方法兩方面的工作進展。側重介紹當前研究的行人再標識問題,并指出行人再識別問題是目前視頻監控、模式識別與計算機視覺領域的一個重要問題。報告重點介紹團隊在行人再標識方向的若干研究進展,包括了基于時空線索的行人再標識、特別是跨視域的鑒別成分分析、基于深度學習的再標識等方法。

 

 

        報告會上,劉青山教授在題為“視覺特征的低維表達及其應用”進行報告中,介紹了隨著數字成像技術的快速發展,視覺數據的分辨率越來越高,給視覺數據理解帶來了高維性的挑戰。報告系統介紹了特征低維表達方法的發展歷程,并重點匯報了近年來團隊在視覺特征低維表達方法的理論研究進展及其在人臉特征點檢測、人臉識別、表情分析與跟蹤等方面的研究成果。

 

 

        廈門大學紀榮嶸教授以通俗易懂的語言與師生們討論了“緊致化計算機視覺分析系統”。報告主要探索視覺大數據搜索識別系統中的緊湊性問題,覆蓋了紀榮嶸教授研究組近兩年來在面向視覺終端應用的視覺特征緊湊表示和深度網絡壓縮中所做的一些工作與成果。在視覺特征緊湊表示方面,介紹了二值編碼、學習排序敏感的哈希編碼。在深度網絡壓縮方面,介紹了面向特定任務(人臉和視覺場景解析)的深度網絡級聯壓縮模型(串行低秩矩陣分解技術)與加速模型(結構化稀疏約束剪枝技術)。

 

 

      報告會上姜育剛教授以“面向視頻識別的深度學習方法及應用”為主題進行報告。報告主要介紹上海視頻技術與系統工程研究中心近年來在視頻分析領域的研究成果,涵蓋了實驗室在基于深度學習的視頻分析算法設計、大規模視頻數據集構建以及應用系統研發等方面完成的工作。

 

 

      報告會上王鵬教授以“先見之明與他山之石——大數據時代下知識遷移的探索與實踐”為主題進行報告。知識遷移減少算法對數據的依賴,而知識既可以源自人類對問題本身的認識(先見之明),也可以源自算法在其他相關數據、模態、任務下所學到的經驗(他山之石)。報告從數據驅動的先驗知識學習,到結構化數據的域自適應;從多任務框架下的信息傳遞,到跨域跨媒體知識的獲取與嵌入進行了系統介紹。并介紹了西北工業大學張艷寧老師團隊近年來利用知識遷移技術在高分辨率圖像去模糊、去噪以及協同處理,問答系統等領域的探索與實踐。

 

 

       此次活動持續了四個多小時,內容精彩,互動熱烈,高潮迭起。講座現場,講者與現場聽眾親切互動和交流,并對師生關注的話題進行一一解答。參加報告會的學生和老師們均對四位講者表示由衷的歡迎與感謝,報告會在熱烈的掌聲中圓滿結束。

 


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