CCF@U850：马思伟、张永兵、李泽超走进河海大学

CCF走进高校第850场

由中国计算机学会（CCF）主办，CCF多媒体专委、河海大学承办的CCF走进高校活动，将于2022年6月18日在河海大学召开，敬请关注。

主题：多媒体计算前沿进展

时间：2022年6月18日（周六）14:00-17:00

地点：河海大学江宁校区致用楼417

活动安排：

报告信息：

报告题目：深度视频编码进展与趋势

报告摘要：最近基于深度学习的图像/视频编码（深度视频编码）受到广泛关注，相比传统基于预测/变换的编码方法，深度视频编码通过神经网络优化求解复杂的优化编码问题，能够进一步提升视频编码效率。但深度神经网络编码在算法设计、软硬件实现、质量评价等方面都还面临着很多挑战。本报告主要介绍基于深度学习的图像视频编码方法进展，并讨论其和传统编码方法间的联系、区别等问题，并对其未来的发展趋势给以展望。

嘉宾简介：

马思伟，男，北京大学博雅特聘教授，国家杰青。主要研究方向视频处理与编码，已发表国际期刊论文100余篇，授权发明专利80多项。（曾）担任IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technolgoy(TCSVT)、Journal of Visual Communication and Representation(JVCIR)期刊编委(AE)。自2002年起，陆续参与组织AVS1、AVS+、AVS2一系列国家标准的制定，目前担任AVS视频组长，组织制定了新一代AVS3视频编码标准，研制的AVS2 4K/AVS3 8K超高清编解码器，支撑了央视CCTV-4K/CCTV-8K超高清频道的开播，获2020年国家技术发明奖一等奖（排名2）。

报告题目：全切片扫描病理成像与计算

报告摘要：基于病理成像与计算的组织学分析是临床上进行癌症诊断的黄金标准。然而，在成像方面，现有方法存在成像速度慢、精度低等局限；在病理诊断方面现有方法存在人工阅片诊断工作量大、受主观因素限制等缺点，容易造成误诊漏诊等缺陷。如何从理论上突破多方面局限，精准高效地快速获取高分辨病理切片图像，进而智能实时地辅助病理医生做出准确的疾病诊断和预后，成为病理组织成像和计算中亟待解决的问题。本次报告首先介绍了计算病理的发展历程；接着分别介绍了课题组在快速全切片病理扫描成像与人工智能病理计算方面的研究工作，最后对病理成像与计算的发展给出了展望。

嘉宾简介：

张永兵，男，哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院教授、博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者。长期从事计算摄像、视觉信息处理研究，通过深度学习、信号处理、傅立叶光学等方向的深度交叉，探索新型的图像获取与智能处理方法和设备。在计算机视觉、视频图像处理、光学成像等领域发表期刊/会议论文100余篇。获国际会议论文奖2项，是中国计算机学会、中国人工智能学会、中国电子学会、IEEE、SPIE和美国光学学会（OSA）等多个国内外知名学会会员。负责或参与承担了国家863项目、国家自然科学基金（重点）项目、广东省科技计划项目、深圳市基础研究重点项目等10余项，获50余项发明专利授权。曾获国家科技进步二等奖、广东省科技创新领军人才等多项科技奖励。

报告题目：多媒体内容细粒度分析与识别

报告摘要：图像视频大数据智能分析与识别在多种实际应用中具有至关重要的作用，比如无人驾驶、网络空间内容安全以及社会公共安全等。然而实际应用中多媒体内容类别粒度多样。为此，我们研究了开放环境下多媒体内容细粒度分析与识别问题，主要是小样本细粒度识别、弱监督多媒体细粒度分析、细粒度哈希等，提出了基于知识迁移的小样本识别、深度协同因子分解模型、基于区域定位哈希的细粒度图像检索、基于注意力金字塔特征的细粒度小样本识别方法等。最后介绍一些相关的实际应用。

嘉宾简介：

李泽超，南京理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院教授、博士生导师，“社会安全信息感知与系统”工信部重点实验室副主任，分别于2008年和2013年毕业于中国科学技术大学和中国科学院自动化研究所。研究兴趣主要是媒体智能分析、计算机视觉等。发表ACM/IEEE Transactions或者CCF A类会议论文70余篇；入选“万人计划”青年拔尖人才、爱思唯尔中国高被引学者（2020、2021年）等；获得三次省部级一等奖、2018年吴文俊人工智能优秀青年奖等；主持国家自然科学基金联合基金重点项目、江苏省杰出青年基金等；担任IEEE TNNLS、Information Sciences编委。

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