中国计算机学会青年计算机科技论坛成都分论坛主办

CCF YOCSEF Chengdu

2017年11月25日（星期六）9:00—12:00

四川省成都市电子科技大学清水河校区图书馆百学堂

敬请光临

论坛主题

计算机视觉前沿技术报告会

程 序

9:00-9:10会议签到

第一阶段：领导致辞及合影（9:10-9:30）

主持人：杨阳

9:10-9:20 领导致辞

9:20-9:30 合影留念

第二阶段：计算机视觉前沿技术报告会（9:30-16:00）

主持人：杨阳、姬艳丽

9:30-10:15申恒涛教授，电子科技大学

报告题目：跨媒体理解前沿

10:15-10:30休息

10:30-11:15左旺孟教授，哈尔滨工业大学

报告题目：多领域视觉学习

11:15-12:00林倞教授，商汤科技，中山大学

报告题目：面向视觉大数据的自主学习

执行主席：杨 阳教授，电子科技大学

CCF YOCSEF成都AC委员

姬艳丽教授，电子科技大学

CCF YOCSEF 成都委员

参加人员：模式识别、计算机视觉、机器学习、人工智能、计算机应用技术领域专业人士，研究生及其他感兴趣者。

报名方式：

联系人：滕飞     Email：fteng@swjtu.edu.cn; Tel: 18615717111

如参会，请于11月20日前回复参会回执至fteng@swjtu.edu.cn;，以便提供会务。

参会回执：

特邀讲者介绍

特邀讲者 申恒涛

申恒涛，博士，国家、四川省“千人计划”特聘专家，成都市“人才计划”专家、电子科技大学未来媒体研究中心主任、博导，澳大利亚昆士兰大学荣誉教授。研究方向包括多媒体搜索，计算机视觉，人工智能，和大数据管理。申恒涛教授引领了国际高维复杂大数据索引的研究，在国际上率先实现了实时的近重复视频内容搜索系统。累计发表了180余篇高水平同行评审论文，其中120余篇发表在CCF A类会议或期刊上，如ACM Multimedia，CVPR，ICCV，AAAI，IJCAI，SIGMOD，VLDB，ICDE，TOIS，TIP，TPAMI，TKDE，VLDB Journal等。曾多次被很多国际会议或者研讨会邀请做大会报告。杰出的学术成就使其获得2010年澳洲计算研究与教育学会授予的Chris Wallace Award，2012年澳大利亚研究理事会Future Fellowship，2016年中华全国总工会颁发的第六届“中国侨界贡献奖”，以及2017年度四川省人民政府颁发的“天府友谊奖”。曾管理了14个科学研究项目，包括国家自然科学基金会的1个重点项目和澳大利亚研究理事会的8个项目。目前担任数据库领域重要期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering编委，曾任IEEE Transactions on Multimedia和World Wide Web Journal 的客座编委及多个国际重要会议程序委员会联合主席。

报告题目：跨媒体理解前沿

报告摘要：多媒体将文本、图像、语音、视频等数据形式紧密混合一体，已经成为大数据的普遍表达方式。而跨媒体理解通过对语言、视觉、和听觉的语义贯通，是实现智能行为的基础，在机器人、无人机、安防、交通、教育、互联网等领域有重大应用价值。在这里，我们将对跨媒体理解的最新科研成果，展开一系列讨论，包括跨媒体的关联性挖掘、标注、搜索等。

特邀讲者 林倞

林倞，商汤科技集团执行研发总监,中山大学教授，国家优秀青年基金获得者，教育部超算工程软件工程研究中心副主任, IET Fellow。先后在美国加州大学洛杉矶分校、香港中文大学等机构工作或访问研究。长期从事面向视觉大数据的语义分析与智能学习相关领域的研究，并且在商汤科技的一系列产品中应用落地。迄今在顶级国际学术期刊与会议上发表论文70余篇，包括在PAMI/IJCV期刊发表论文12篇，在CVPR/ICCV/NIPS/Multimedia发表论文40余篇，2篇论文成为ESI高被引论文。获得NPAR 2010 最佳论文奖, 2012 Google Faculty Award, 2017年度 World’s FIRST 10K Best Paper Diamond Award by IEEE ICME, 2014 Hong Kong Scholars Award，率队获得2016 英特尔杯全国并行应用挑战赛金奖。目前担任IEEE Trans. Human-Machine Systems等多个著名学术期刊的编委(AE)。

报告题目：人物图像解析的前沿研究进展

报告摘要：针对图像和视频中的人物进行语义和结构解析，被认为是计算机视觉领域的最根本的问题之一。它在许多产品应用中发挥着关键作用，如虚拟现实，视频监控，人机交互等。本次报告将简要介绍人物图像解析的最新研究现状及其进展，主要包括精细化人物服饰语义分割，人物姿态估计以及人物图像生成三个方向，并介绍了目前规模最大的人物解析数据集——LIP (Look Into Person by SYSU)。

特邀讲者 左旺孟

左旺孟，博士，哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事图像增强与复原、物体检测与目标跟踪、图像与视频分类等方面的研究。在CVPR/ICCV/ECCV等顶级会议和T-PAMI、IJCV及IEEE Trans.等期刊上发表论文60余篇。

报告题目：多领域视觉学习：多域融合、跨域交叉与域间转换

报告摘要：不同领域（如合成与真实数据、可控与不可控环境等）的视觉数据的关联和综合利用有助于更为便捷地构建高效和实用的视觉分析模型，近年来获得了越来越多的关注。报告将首先介绍多领域数据对视觉学习带来的机遇与挑战，并结合具体底层和高层视觉应用，介绍下述方面的研究进展：(1) 多域融合：(a) 综合低质量的深度图和高质量的灰度图，实现深度图像的质量增强；(b) 综合有遮挡的人脸图像和正面的参考人脸图像，实现人脸图像的智能填充。(2) 跨域交叉：建立了一个跨域图像特征表达与度量学习的联合模型。(3) 域间转换：(a) 针对数据层面的域间转换，简要回顾图像转换和像素域领域自适应的研究进展；(b) 针对特征层面的域间转换和领域自适应，提出了一种加权MMD模型和权重的自适应估计方法。

活动会场地理位置：四川省成都市电子科技大学清水河校区图书馆百学堂