CCF@U847：陈为、王国庆、王甦菁走进长江大学

CCF走进高校第847场

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时间：2022年6月16日（周四）14:00-16:30

地点：线上报告

腾讯会议：201-241-023 实名进入腾讯会议（具体格式：姓名+高校）

活动安排：

报告信息：

报告题目：大数据可视化的挑战与机遇

报告摘要：理解和利用数据是信息技术发展的迫切需求，数据可视化为人类洞察数据的内涵、理解数据蕴藏的规律提供了重要的手段和高效的人机界面，是和数据分析、数据挖掘等方法的有效补充，在一些重要场合将起到不可替代的作用。本次报告将介绍数据可视化的基本概念以及大数据时代下的可视分析的内涵，阐述可视化学术界的近期关注重点，并展示面向金融、安全、智慧地球、商业智能、数据新闻等应用的可视分析案例。

嘉宾简介：

陈为，浙江大学求是特聘教授，浙江大学CAD&CG国家重点实验室副主任，中国计算机学会CAD&CG专委会秘书长。

报告题目：图像去雨模型设计中的表征学习方法探索

报告摘要：在雨天情况下，由于场景的能见度低和背景目标被遮挡，采样信息中关键目标的对比度和颜色等特征都会出现不同程度的衰减，导致背景信息（即目标图像）表达不明确，这使得一些视觉驱动智能系统（如视频监控和自动驾驶）不能正常工作，因此需要消除雨天对图像场景的影响。传统的关于图像去雨的图像恢复方法在某些特定的情况下会失效，鉴于深度卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域的迅猛发展及其良好的学习性能，越来越多的研究者将CNN应用到图像恢复（去雨）领域。本报告首先对现有基于CNN的图像去雨模型进行剖析并指出其主要缺陷；随后以“编码器-解码器”网络为基础架构深入探讨了如何学习更好的结构化表征，从而避免现有模型问题并得到更好的去雨结果；最后，通过将所设计方法应用于不同感知任务和智能无人系统验证所提出模型有效性，并从模型设计和无人系统应用两个角度指出图像去雨研究的未来方向。

嘉宾简介：

王国庆，电子科技大学计算机科学与工程学院特聘教授，博士生导师。长期从事视觉智能感知与认知方法研究并将其应用于多媒体内容理解与智能无人系统。在IJCV / IEEE T-IP/ IEEE T-IFS和ICCV、ACM MM等CCF-A类期刊和会议发表学术论文40余篇，多项研究工作被评为CSIRO亮点成果并得到专题报道。申请（含授权）国家发明专利10余项，出版学术专著2部。获院卓越科研奖、Australian Dean’s Award for Outstanding PhD Theses等奖励。担任ACM MM、ICME等顶级国际会议领域主席和主题主席、担任Frontiers in Signal Processing和电子科技大学学报编委、担任CCF推荐的多个顶级会议的程序委员会（高级）委员和期刊的审稿人。主持国家自然科学基金项目、省重点研发计划项目、JW科技委重点项目课题等。多项研究成果作为核心技术方案应用于医用显影设备、身份认证设备、无人救援车辆等智能系统设计，产生较大社会和经济效益。

报告题目：微表情分析

报告摘要：微表情是一种持续时间极短、不易被察觉的面部动作，它往往能反映出个体真实的情绪。本报告首先回顾一下微表情分析的发展历程，然后介绍微表情分析中几个重要的算法，最后介绍报告人正在进行的研究--深度微表情数据的建立。

嘉宾简介：

中国科学院心理研究所微表情应用研究中心负责人，博士生导师。在国内外重要期刊和学术会议上发表五十余篇论文，包括TIP、TNN、ECCV等。2014年起担任Neurocomputing期刊的Associate Editor。中国计算机学会杰出会员，IEEE高级会员，中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员，中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会委员，中国图象图形学学会机器视觉专业委员会委员，中国康复学学会会员。主持国家自然科学基金-联合基金重点支持项目1项，国家自然科学基金面上项目2项，北京市自然科学基金面上项目1项，中国博士后基金2项。获2018年第八届吴文俊人工智能科学技术奖一等奖。

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