2016年8月23日8:30，中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）走进高校系列报告会第十九期在中国海洋大学崂山校区图书馆第二会议室举行。

报告会由中国计算机学会计算机视觉专委会委员、中国海洋大学董军宇教授和中国海洋大学仲国强副教授共同主持。中国科学院自动化研究所王亮研究员，复旦大学的姜育刚教授和浙江大学的李玺教授受邀出席本会并做精彩报告。来自中国海洋大学、中国石油大学（华东）、中国科学院海洋研究所、青岛大学、青岛科技大学、青岛理工大学、青岛农业大学、海信集团等单位约150人参加了本次报告会。面对精彩的报告内容，老师同学们积极互动，学术氛围浓厚。

王亮研究员的报告题目为“深度学习及在视觉模式分析中的应用”，他在报告中首先简单介绍了以大数据时代为契机的深度学习的发展，以及深度学习发展所经历的和正在经历的三个发展阶段，并指出了视觉大数据的兴起及其重要性；然后重点介绍了近年来在深度学习和视觉数据分析方面的一些研究工作，如深度语义检索、深度关系学习、群体行为分析、相关RBM、骨架行为识别、图像集的深度表示、多帧超分辨率等；最后对未来的发展方向做了进一步探讨，引发了到场老师和同学们的深刻思考。

姜育刚教授的报告题目是“Video Content Recognition with Deep Learning”，报告主要介绍了在当前大数据的背景下如何利用深度学习方法来解决海量视频内容识别问题。姜教授以最近建立的一些互联网视频数据集作为引入,详细讲述了几种深度学习方法在视频分析和理解中的有效应用，如改进的稠密轨迹、特征编码、基于图像的深度视频分类等；最后对进一步讨论未来研究方向。

李玺教授的报告题目是“基于深度结构学习的行人再识别研究以及自节奏boosting驱动的鲁棒分类研究”，李教授在报告中主要围绕计算机视觉和机器学习领域行人再识别和boosting学习问题，从行人视觉感知特性、深度学习构建机制、自节奏学习、鲁棒学习等多维度视角对问题进行了深入剖析，并引入了行人再识别对应结构学习和自节奏boosting学习所涉及的主要研究问题和技术方法，然后系统地展示了行人再识别和自节奏boosting学习的实验对比性能。另外，报告还介绍了近年来利用视觉特征学习进行视觉语义分析和理解所做的一系列代表性的研究工作及其实际应用。最后对涉及视觉特征学习所面临的一些开放性问题和难题进行了深入讨论。 

三位讲者从自身研究领域出发，就深度学习及其在计算机视觉的前沿应用问题展开深入探讨，为相关领域的研究人员和技术人员提供交流学术成果、进行广泛讨论的平台。报告会内容精彩，高潮跌起。报告过程中，专家与听众们密切互动和交流，对大家关注的问题进行详细解答。通过CCF-CV走进高校系列报告会，真正实现了同学们与领域专家的零距离交流。与会的老师和学生们纷纷对CCF-CV所搭建这样一场高水平的学术大餐表达深切的谢意。