2018年6月21日上午，由中国计算机学会计算机视觉专委会主办，贵州师范大学大数据与计算机科学学院承办的第五十五期CCF-CV走进高校系列报告会“人工智能前沿技术及应用”在贵州师范大学(花溪校区)会议中心二楼学术报告厅成功举行。报告会邀请了中国科学院自动化研究所王亮研究员、哈尔滨工业大学(深圳)徐勇教授、中国科学院信息工程研究所葛仕明副研究员、北京工业大学毋立芳教授出席并作精彩报告。

来自贵州师范大学、贵州大学、贵州民族大学、贵州理工学院、贵州微光科技有限公司、贵州省安防视频图像处理工程技术研究中心、重庆市农科院等科研院所及企业的200余人参加了此次会议，聆听各位专家学者的精彩报告，充分反映了CCF-CV系列学术报告会巨大的吸引力。报告会由贵州师范大学大数据与计算机科学学院欧卫华副教授、曹永锋教授担任执行主席，并主持报告会。

贵州师范大学校长助理梁楠教授致辞，对各位专家学者来到贵州师范大学表示热烈的欢迎和衷心的感谢，并衷心希望本次报告会能够激发大数据与计算机科学学院老师和同学们的科研热情，提升学校在人工智能领域的科研水平与学术影响力，为贵州省培养更多的人工智能高级人才。

王亮研究员的报告题目是“人工智能时代的视觉大数据分析”。报告首先梳理了人工智能的概念及发展，介绍了其中计算机视觉这一重要分支。接下来回顾了深度学习的历史及其在视觉大数据分析中的进展，提出了注意、记忆等认知机制在解决深度神经网络的结构、功能和泛化方面问题的一些理论和方法。师生们对深度学习与认知机理的融合研究思路非常感兴趣，纷纷就注意、记忆等认知机理建模，深度神经网络结构设计、功能泛化等方面提出了问题，王老师一一详细解答。王老师对深度学习的深刻理解及犀利的观点赢得了师生们的阵阵掌声。

徐勇教授的报告题目是“高效与鲁棒的稀疏表示与字典学习”。徐教授总结了目前稀疏表示算法中存在的计算复杂度高和对噪声敏感这两个核心问题。详细介绍了自己课题组近年提出的基于范数最小化和训练样例局地性而设计的一系列新型稀疏表示算法。引起了师生的极大兴趣，纷纷提问，并就其中的详细技术细节、算法设计思想等进行了深入探讨。

葛仕明研究员的报告题目是“面向实际视觉应用的深度学习模型优化”。在报告中，葛老师介绍了深度学习模型在实际落地应用时遇到的模型复杂度高与计算资源有限的矛盾，分享了将深度学习技术应用于实际工程中的经验和体会。然后以蒙面人脸检测和低分辨率人脸识别为例子，介绍了在数据资源不完备的条件下，通过深度学习模型的修正或优化来实现精度和速度提升的方法和思路。 

毋立芳教授的报告题目是“基于深度学习的图像文本情感分析”。毋教授首先介绍了四种情感模型Plutchik情感轮、Mikels情感模型、Ekman情感模型以及大连理工大学林老师提出的面向中文情感分析的情感模型。进一步介绍了SentiBank等面向情感分析的图像数据库，以及他们收集的面向中文情感分析的图像数据库。最后，介绍了他们团队的研究工作包括图片情感分析、基于情感和内容相似度的图文匹配等。 

各位专家对于热点问题的犀利观点、对视觉研究领域的深刻理解和巧妙解答，赢得了听众的阵阵掌声，将此次报告会推向了高潮。

此次CCF-CV走进高校系列报告会持续了3个多小时，报告内容高潮迭起、精彩纷呈，报告会在热烈的掌声中顺利结束。在座的听众也积极提问，纷纷向四位专家提出自己在研究中遇到的问题，同学们就自己学习中遇到的困惑向专家们提问请教，工程师们也提出了自己工程实践中遇到的难题，专家们针对各个问题做出了详尽的回答。报告会互动热烈，为现场听众奉献了一次学术盛会、一场知识盛宴。

精彩回顾

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