2017年4月28日上午，由中国计算机学会计算机视觉专委会主办、中山大学数据科学与计算机学院、机器智能与先进计算教育部重点试验室承办的第三十二期CCF-CV走进高校系列报告会在中山大学数据科学与计算机学院学术报告厅A101成功举办，来自中山大学、华南理工大学、暨南大学、华南农业大学等多所高校约100名师生参加报告会。

本期报告会以“计算机视觉前沿技术及应用”为主题，邀请南京信息工程大学刘青山教授、清华大学马惠敏副教授、华南理工大学谭明奎教授、华中科技大学白翔教授四位学者做主题报告。会议由执行主席中山大学郑伟诗教授和任传贤副教授主持。

       刘青山教授报告主题为“从稀疏到深度的视觉特征表示”。刘教授从视觉特征表示的角度来汇报课题组近年来在视觉特征表达领域里的一些研究进展，主要包括：基于稀疏学习的视觉特征表达方法和基于深度学习的视觉特征表达，及其在一些实际问题上的应用研究工作。

      马惠敏副教授报告主题为“三维场景图像认知与多模态学习”。目前，如何使以数据驱动的机器学习实现对不确定的复杂场景图像的准确认知缺乏很好的理论支撑，马惠敏老师通过建立自顶向下的认知先验数学模型，创新性地将其引入基于自底向上的数据驱动的机器学习中，提出了多模态多视角多任务3D场景图像深度学习认知方法3DOP、MV3D，用于复杂驾驶场景中三维物体检测，使错误率下降了50%，国际权威自动驾驶数据集KITTI上评测获得第一名。

      谭明奎教授报告主题为“黎曼优化及其在机器视觉中的应用”。谭教授简要介绍黎曼优化算法相关内容，包括：黎曼流形的基本概念、几何结构、黎曼流形优化的基本流程、典型算法以及收敛性讨论，并结合机器学习和计算机视觉，介绍其在此领域的若干应用及其优越性。

      白翔教授报告主题为“自然场景文字检测与识别”。白教授回顾了自然场景文字检测与识别发展的历史，从手工设计特征到深度学习再到最新的前沿技术做了详细的介绍。同时，白教授阐述了文字检测与识别问题的重要性还有与一般检测识别任务的区别，介绍了利用文字平行、等间距等特点对问题进行建模的方法，以及对文字检测与识别领域的未来发展提出了宝贵的意见。

本次报告会四位学者围绕“计算机视觉前沿技术及应用”的主题，从视觉特征表示、三维场景图像认知、黎曼优化和文字检测识别四个方面为到场参会的老师和同学们带来了一场的学术上饕餮盛宴。报告会持续了将近四个小时，在师生的掌声中顺利结束。本次活动不仅为师生提供了一个互动交流的平台，而且促进计算机视觉学科专业内容的传播，令计算机视觉走进更多人的视野中。活动结束后同学们热情不减，纷纷与各位学者进行讨论交流。

【背景】自2015年11月起，CCF计算机视觉专委会(CCF-CV)在全国范围内率先开展走进高校系列报告会、走进企业系列交流会等特色活动，在学术界、工业界产生了热烈反响，受众遍及祖国大江南北。CCF计算机视觉专委会欢迎各兄弟学会、专委会借鉴，共同推动我国相关领域的学术繁荣和产业发展！