第三屆中國模式識別與計算機視覺大會(3rd Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2020) 將于2020年10月16日-10月18日在六朝古都南京舉行。大會將舉辦模式識別、計算機視覺與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿理論與方法專題論壇、講習(xí)班、博士生論壇、青年女科學(xué)家論壇,以及行業(yè)專業(yè)應(yīng)用競賽等。

女科學(xué)家論壇時間:2020年10月16日13:30-17:45

地點:南京國際展覽中心–分會場3–多功能北廳

女科學(xué)家論壇日程

報告摘要及講者簡介

特邀報告一:從像素到語義-計算機視覺中知識遷移的探索與實踐

報告摘要:大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的計算機視覺技術(shù)在眾多視覺領(lǐng)域中已成為主流,但在數(shù)據(jù)稀缺、跨任務(wù)域等應(yīng)用場景下, 仍然面臨著性能瓶頸。本次報告將介紹我們在計算機視覺領(lǐng)域中對知識遷移的探索與實踐,主要通過先驗知識遷移、跨數(shù)據(jù)域知識遷移、 跨媒體知識遷移、跨任務(wù)知識遷移及跨模型知識遷移等技術(shù)理念,挖掘知識與數(shù)據(jù)、任務(wù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián),將視覺計算模型由傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)” 驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)+知識”驅(qū)動,進而使模型更為“智能”。我們在圖像清晰化、圖像分類、目標(biāo)檢測識別、視覺與語言交互、模型自主進化 等問題上進行了實踐,結(jié)果充分驗證了“數(shù)據(jù)+知識”驅(qū)動的合理性及必要性。

張艷寧 教授

嘉賓簡介:張艷寧,西北工業(yè)大學(xué)教授,校長助理兼研究生院院長,長江 學(xué)者特聘教授,國防973項目首席、中組部首批“萬人計劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才,“空天地海一體化大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)”國家工程實驗室主 任。長期致力于圖像處理、模式識別、計算機視覺與智能信息處理等的研究,并與航天、航空等方面的國家重大需求相結(jié)合。獲國家 教學(xué)成果二等獎1項、省部級科技進步獎3項,曾獲全國三八紅旗手稱號和總裝863科技攻關(guān)先進個人。先后承擔(dān)國防973項目、國家 自然科學(xué)基金重點項目、國家/國防863、總裝預(yù)研等國家級項目40余項。在IEEE TPAMI、IEEE TIP、PR、IEEE TSMC-B、Info. Fusion、CVPR、ICCV等國內(nèi)外本領(lǐng)域權(quán)威期刊和重要國際會議上發(fā)表論文百余篇。研究成果被多個國家級重大工程攻關(guān)項目采用, 成功應(yīng)用于航天、航空、能源、水利等行業(yè)的20余家單位。獲國家/國防授權(quán)發(fā)明專利50余項,陜西省科技進步一等獎一項,國防技 術(shù)發(fā)明一等獎一項,出版專著3部。

特邀報告二:推進機器視覺中的IQ與EQ

報告摘要:在計算機視覺及人機交互、智能感知領(lǐng)域中,目前深度算法已經(jīng)能做很多事情,甚至在一些應(yīng)用領(lǐng)域已 出超越人類極限的的性能,但這并不意味著機器的認(rèn)知能力已經(jīng)足夠的深入和強勁。事實上,恰恰相反,需要走的路還很長,我們都在為 推進智能認(rèn)知和情感理解而努力。在我們的工作一些列工作中,在對周圍環(huán)境的認(rèn)知準(zhǔn)確性、視野目標(biāo)的精準(zhǔn)感知、目標(biāo)語義的對應(yīng)性、 目標(biāo)語義理解和情感認(rèn)知的本質(zhì)描述方法及精度上,做了一些深入的推進,通過展現(xiàn)相關(guān)研究進展和成果,希望得到同行的評判和討論。

姚鴻勛 教授

嘉賓簡介:姚鴻勛,哈爾濱工業(yè)大學(xué)長聘教授,博士生導(dǎo)師,黑龍江省政 府特殊津貼專家,教育部”新世紀(jì)優(yōu)秀人才”,AI全球2000位最具影響力學(xué)者,哈工大人工智能專業(yè)負責(zé)人,省人工智能與物聯(lián)系統(tǒng)創(chuàng) 新研發(fā)“頭雁團隊”核心成員。主要研究領(lǐng)域為計算機視覺智能、多媒體數(shù)據(jù)分析與理解、視頻監(jiān)控、模式識別。任中國圖象圖形學(xué)學(xué) 會理常務(wù)理事,中國圖象圖形學(xué)學(xué)會宣傳與出版委員會副主任,中國計算機學(xué)會多媒體專委會委員,黑龍江省人工智能學(xué)會常務(wù)理事, ACM SIGMM BEIJING Chapter 核心委員;任國際互聯(lián)網(wǎng)多媒體計算與服務(wù)會議ACM ICIMCS2010大會主席,國際情感計算會議ACII 2005大會協(xié)同主席。發(fā)表ICCV, CVPR, ACM MM等頂級國際會議及IJCV, TPAMI, TIP, TMM等高影響因子國際期刊文章學(xué)術(shù)論文200 余篇,H指數(shù)>40。獲國家發(fā)明專利15項, 出版教材6部。主持完成國家自然基金重點項目2項,承擔(dān)1項,主持完成國家自然基金面上 項目7項,完成國家863、973項目以及國際橫向合作項目多項,獲國家科學(xué)技術(shù)進步二等獎1項,黑龍江省自然科學(xué)二等獎2項,國防 科學(xué)技術(shù)獎三等獎1項,黑龍江省教學(xué)成果獎一、二、三等獎4項。

特邀報告三:視覺認(rèn)知與駕駛行為預(yù)測

報告摘要:駕駛員駕駛行為預(yù)測是人機共駕中的關(guān)鍵技術(shù)之一,高級輔助駕駛系統(tǒng)(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)中的一些與駕駛行為相關(guān)的應(yīng)用可以顯著提高駕駛的安全性。本報告從認(rèn)知驅(qū)動的角度和數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度出發(fā),將視覺 認(rèn)知和駕駛場景目標(biāo)檢測結(jié)合,提出了以Thinking in 3D為核心的MV3D目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí)算法;將視覺認(rèn)知和駕駛員行為預(yù)測結(jié)合, 依據(jù)駕駛員的感知-反應(yīng)時間以及駕駛環(huán)境和駕駛員之間的交互關(guān)系,提出了以視覺慣性為核心的CF-RNN模型和Predictive-Bi-LSTM-CRF 駕駛行為預(yù)測算法。認(rèn)知科學(xué)與計算機視覺的結(jié)合,為提高機器智能的水平提供了一條新的途徑。

馬惠敏 教授

嘉賓簡介:馬惠敏,教授,博士生導(dǎo)師,2001年博士畢業(yè)后在清華大學(xué)電子 工程系承擔(dān)教學(xué)科研工作,擔(dān)任三維圖像認(rèn)知與仿真實驗室負責(zé)人,2019年擔(dān)任北京科技大學(xué)計算機與通信工程學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)與電子工程 系主任、人工智能研究院副院長,現(xiàn)任中國圖象圖形學(xué)學(xué)會副理事長兼秘書長,北京市“三八紅旗獎?wù)隆鲍@得者。從事三維圖像認(rèn)知與多 模態(tài)學(xué)習(xí)交叉學(xué)科研究,將圖像理解與認(rèn)知心理學(xué)結(jié)合,取得了三維圖像認(rèn)知理論的原創(chuàng)性成果。首次在國際上建立了圖像認(rèn)知心理測 評智能系統(tǒng),2016年獲得吳文俊人工智能科技創(chuàng)新一等獎,教育部鑒定為“原始性創(chuàng)新,達到國際領(lǐng)先水平”;提出的基于GPU的高效能 復(fù)雜環(huán)境仿真方法及應(yīng)用,2017年獲得教育部技術(shù)發(fā)明獎二等獎;提出的復(fù)雜環(huán)境中三維目標(biāo)檢測方法,2015-2017年連續(xù)在國際最大 的自動駕駛數(shù)據(jù)集(KITTI)評測中獲得第一名,2018-2019年在駕駛員狀態(tài)預(yù)測國際數(shù)據(jù)集(Brain4Cars)上獲得最好的成績。作為 通訊作者在TPAMI、TIP、TITS、PR、CVPR、NIPS、ICCV、ICIP等發(fā)表論文100余篇.作為負責(zé)人承擔(dān)了國家重點研發(fā)計劃子課題、國家 自然科學(xué)基金、專項重點基金、國際國內(nèi)企業(yè)合作等30余項科研項目,獲批及申請專利十余項,兩項專利完成了科研成果轉(zhuǎn)化。

青年學(xué)者報告一:從智能影像計算看計算之美

報告摘要:本次報告以圖像風(fēng)格化與生成技術(shù)在智能影像編輯與生成建模方面為主線,分享我們研究小組圍繞文字風(fēng)格化 藝術(shù)生成方面的一些探索,系統(tǒng)性地介紹基于統(tǒng)計特征的文字風(fēng)格化(CVPR 2017),基于非監(jiān)督的文字風(fēng)格化與圖文自動生成(ACM MM 2018), 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的文字風(fēng)格化與去風(fēng)格化技術(shù)(AAAI 2019)以及形狀可變的風(fēng)格化文字生成技術(shù)(ICCV 2019)等一系列相關(guān)研究工作。

劉家瑛 副教授

嘉賓簡介:劉家瑛,博士,北京大學(xué) 副教授。2010年畢業(yè)于北京大學(xué)計算機 應(yīng)用技術(shù)專業(yè),獲理學(xué)博士并留校任教。研究領(lǐng)域包括圖像/視頻壓縮、增強與理解。累計發(fā)表IEEE/ACM匯刊與CCF A類會議論文50余篇 ,獲得授權(quán)國家發(fā)明專利43項。擔(dān)任APSIPA杰出講者,IEEE/CCF/CSIG高級會員,IEEE MSA/VSPC技術(shù)委員會委員,CSIG多媒體專委會 秘書長等。擔(dān)任IEEE Trans. on Image Processing,Elsevier JVCI期刊編委,ACM ICMR-2021/IEEE ICME-2021會議程序主席, CVPR/ICCV/ECCV會議領(lǐng)域主席等,獲教育部科技進步二等獎、CSIG石青云青年女科學(xué)家獎、北京大學(xué)教學(xué)卓越獎(最年輕獲獎?wù)撸?IEEE ICME-2020最佳論文獎等。主講的全球MOOC課程獲教育部首批“國家精品在線開放課程”。

青年學(xué)者報告二:面向物體識別的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)

報告摘要:在實際應(yīng)用中,場景的變化會引起圖像分布的差異,由此使得已有的物體識別模型出現(xiàn)顯著性能下降,無監(jiān)督 領(lǐng)域自適應(yīng)方法旨在利用有標(biāo)注的源域數(shù)據(jù)以及無標(biāo)注的目標(biāo)域數(shù)據(jù)構(gòu)建針對目標(biāo)域的物體識別模型,實現(xiàn)對目標(biāo)場景的無監(jiān)督自適應(yīng)。該報 告將從領(lǐng)域分布對齊、領(lǐng)域分布-個體分布同步對齊、個體自適應(yīng)三個方面介紹報告人在無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方面的研究工作及其在物體識別中 的應(yīng)用。

闞美娜 副研究員

嘉賓簡介:闞美娜,中科院計算所 副研究員。研究領(lǐng)域為計算機視覺與模式 識別,主要關(guān)注人臉識別、多視學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、弱少監(jiān)督學(xué)習(xí)等問題,相關(guān)成果已發(fā)表在TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV等相關(guān)領(lǐng)域主流 國際期刊與會議上面,谷歌學(xué)術(shù)引用2300余次。擔(dān)任TPAMI、IJCV、TIP、TMM、CVPR、ICCV、ECCV等期刊會議的審稿人。2014年獲得 CCF優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎、2016年入選CCF青年人才托舉計劃、2018年獲得中國圖象圖形學(xué)學(xué)會石青云女科學(xué)家獎青年獎、2019年入選 北京市科技新星計劃。此外,獲得2015年IEEE FG視頻人臉識別競賽冠軍、2015年IEEE ICCV年齡估計競賽亞軍、2017年IEEE CVPR人 臉面部關(guān)鍵點定位亞軍等。 

青年學(xué)者報告三:“眾里尋他千百度”:基于視覺的人體檢測與搜尋

報告摘要:基于視覺的人體檢測與搜尋,目的在于獲取視頻中人體的位置和身份信息,其在自動駕駛、視頻監(jiān)控、智能機器 人等諸多領(lǐng)域中,都具有廣泛的應(yīng)用價值。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,人體檢測與搜尋的精度得到很大提升,然而,在復(fù)雜多變的現(xiàn)實場景下我們依 然面臨諸多挑戰(zhàn)。該報告將介紹最新的人體檢測方法,特別是在應(yīng)對遮擋、惡劣天氣等方面的研究成果;以及通過多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)實現(xiàn)快速精準(zhǔn)人體搜尋的方法。

張姍姍 教授

嘉賓簡介:張姍姍,南京理工大學(xué)計算機學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,江蘇省“社會安 全圖像與視頻理解”重點實驗室副主任。研究方向為計算機視覺,特別關(guān)注視頻中人體檢測和分析。曾于2015年在德國波恩大學(xué)獲得計算機博 士學(xué)位,博士論文獲大德語區(qū)(德瑞奧三國)計算機學(xué)會最佳博士論文提名;博士畢業(yè)后在德國馬普計算機研究所從事為期兩年的博士后研究 。2018年入選中國科協(xié)“青年人才托舉工程”、江蘇省“雙創(chuàng)博士”、微軟“鑄星學(xué)者”計劃等。目前以第一/通訊作者身份在CVPR、ECCV、 T-PAMI、T-IP等頂級國際期刊和會議上發(fā)表論文三十余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用1800余次;在微軟學(xué)術(shù)統(tǒng)計的全球?qū)W者近五年排位中,位列行 人檢測領(lǐng)域第一位。目前擔(dān)任模式識別權(quán)威期刊Pattern Recognition編委、中國人工智能學(xué)會模式識別專委會副秘書長、VALSE資深領(lǐng)域主席。

青年學(xué)者報告四:真實感材質(zhì)建模和渲染方法 

報告摘要:真實感渲染在影視動漫等數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)作品的制作中發(fā)揮著越來越重要的作用,成為電影、動漫界關(guān)注的核心技術(shù)。材質(zhì)模型的真實感是影響畫面真實感的重要因素,但是一些復(fù)雜的材質(zhì)(比如說劃痕、牛奶等)的高精度建模和渲染,存在依賴于高分辨率法向紋理 ,或者渲染效率低等問題。在本報告中將從微結(jié)構(gòu)材質(zhì)模型、特殊路徑的光線傳遞、參與介質(zhì)的高效渲染等方面介紹真實感材質(zhì)建模和高效渲染方 法。

王貝貝 副教授

嘉賓簡介:王貝貝,女,南京理工大學(xué),副教授,碩士生導(dǎo)師,中國計算機學(xué)會CAD&CG 專委會委員。主要研究方向是計算機圖形學(xué)繪制方向,包括了全局光照算法、參與性介質(zhì)光線傳遞和復(fù)雜材質(zhì)模型等。王貝貝分別于2009年、2014 年在山東大學(xué)獲得學(xué)士、博士學(xué)位,期間在巴黎高科進行兩年聯(lián)合培養(yǎng)。2015年在英國游戲公司Studio Gobo參與Disney游戲Infinity 3的研發(fā)。2015年底到2017年初,在Inria(法國信息與自動化研究所)從事博士后研究。之后加入到南京理工大學(xué)。共發(fā)表高水平論文30于篇,其中以第一 作者在ACM TOG, IEEE TVCG, CGF上發(fā)表論文十余篇。

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崔歡歡

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