中国计算机学会计算机视觉专业组走进高校系列报告会

CCF－CV Series Lectures

大连理工大学·大连（第 3期）

2015年12月10日（星期四）13:30-17:30

大连理工大学主楼报告一厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程 序

13:30 签到

14:00 报告会开始

特邀讲者：唐延东 博士，中国科学院沈阳自动化所研究员

演讲题目：ImageIllumination Modeling and Processing for Robot Vision

特邀讲者：蒋树强博士,中科院计算所研究员

演讲题目：图像理解中的场景分类技术

特邀讲者：郑伟诗 博士，中山大学副教授

演讲题目：Distance Learning inPerson Re-identification

特邀讲者：李 玺 博士，浙江大学教授

演讲题目：大规模视觉特征学习理论及其应用

特邀讲者：从 杨 博士，中国科学院沈阳自动化所研究员

演讲题目：Computer Aided Diagnosis(CAD) for Endoscopic Lesions

执行主席：卢湖川博士，大连理工大学教授

中国计算机学会计算机视觉专业组常务委员

参加人员：视觉领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者

报名方式：Email：lhchuan@dlut.edu.cn (请于12月7日前将参会回执回复至该邮箱，邮件主题请注明“CCF－CV大连理工大学报告会回执”)

参加方式：免费参加，敬请光临。

参会回执

注：回执仅仅针对外地和外校的人员，本校人员无需提供。

特邀讲者 唐延东

博士，博士生导师，中国科学院沈阳自动化所研究员，中国科学院大学教授，东北大学教授，分别于1984和1987年在山东大学数学系计算数学专业获得理学学士和硕士学位。1987年至1996年工作于中国科学院沈阳计算技术研究所。1996至1998年先后在德国STUTTGART大学和POTSDAM大学作为访问学者从事研究工作；1999年至2002年在德国BREMEN大学工程数学研究中心(ZeTeM)攻读博士学位，并于2002年获得博士学位；2002年至2004年，在德国BREMEN大学工业技术和工作科学研究所(BIBA)工作；自2004年7月起任中国科学院沈阳自动化研究所研究员，自2005年1月起任博士生导师。长期从事计算数学、图象处理与模式识别理论和应用研究工作。在德国工作期间，参加欧盟科研项目、联邦科教部资助项目和应用项目的研发。自2004年至今，主持了国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、中科院重大研究项目、国家重大工程预研项目及企业委托开发项目。以第一作者或通讯作者在CVPR, ICIP, ICPR等国际会议及TIP,Optics Letters, Optics Express, PR等国际期刊发表论文80余篇。

报告摘要： Image illumination is aclassical research topic in computer vision since both our eye and cameracannot see anything without illumination. Meanwhile, its variation, includingshadow and light reflectance, also causes some undesirable problems in manycomputer vision and image analysis tasks, such as segmentation, objectrecognition and tracking. In this presentation, I will introduce a newillumination model for computer vision and some algorithms for image shadowremoval, intrinsic image and image relighting. Instead of adopting machinelearning and statistical strategies, we propose some physically based imageillumination processing models and algorithms on an image. The “physicallybased” means that our algorithms are only based on physical illumination modeland imaging model. Therefore, our algorithms have high processing speed and donot need any prior knowledge. Some applications on robot vision with ouralgorithms are also presented for demonstration.

特邀讲者 蒋树强　

博士，研究员，博导，IEEE高级会员。中科院计算所研究员。获2008年度北京市科技新星计划支持，2012年度中国科学院卢嘉锡青年人才奖，2012年度中国计算机学会科学技术奖，2013年度中国科学院青年科学家国际合作奖，2013年度国家自然科学基金优秀青年科学基金支持。研究方向为图像/视频等多媒体信息的分析、理解与检索技术，共在国内外刊物和会议上发表论文100多篇，获授权专利10项，部分技术被应用于多个实际系统中。

报告摘要：时至今日，图像数据已遍存在各种终端设备与网络平台中，也成为用户信息获取和信息交流的重要数据形式。如何对图像进行深入的分析和理解，满足我们各种应用需求是计算机视觉和多媒体领域的一项重要研究课题。本报告将首先对图像理解的研究现状、技术挑战、发展趋势及应用场景等方面进行讨论，之后将重点介绍场景分类技术，分析场景概念与物体概念的差异，并介绍我们利用深度学习以及共生模式建模等方法进行场景分类的最新研究进展。

特邀讲者 郑伟诗　

博士，国家优秀青年科学基金获得者、广东省自然科学杰出青年基金获得者、微软亚洲研究院青年学者铸星计划入选者。他主要面向视频监控下的人身份识别和行为分析展开研究，目前形成了两个相关的研究方向，即人脸图像分析和行人再标识与行为理解。已发表/接受含5篇PAMI在内的70余篇主要学术论文，其中40余篇发表在图像识别和模式分类IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、PR、IEEETCSVT、IEEE TSMC-B等国际主流权威期刊和ICCV、CVPR、IJCAI等计算机学会推荐A类国际学术会议。ESI高被引论文3篇。近5年来，与国内外同行一道在ICCV、CVPR以及其它著名国际学术会议期间做Tutorial。他曾担任IEEE AVSS的Area Chair，担任2012年和2015年全国生物特征识别学术会议的联合程序委员会主席。主页：http://sist.sysu.edu.cn/~zhwshi/

报告摘要：Matchingpeople across non-overlapping camera views at different locations and differenttimes, known as person re-identification, is both a hard and important problemfor associating behavior of people observed in a large distributed space over aprolonged period of time. Person re-identification is fundamentally challengingbecause of the large visual appearance changes caused by variations in viewangle, gesture, lighting, background clutter, and occlusion. Due to thesechallenges, it is hard to extract distinctive and reliable visual featuresacross camera views. Hence, seeking an optimal and robust similarity measurethat quantifies a wide range of features against realistic viewing conditionsis critically important for person re-identification. This talk will presentour recent research works on distance learning for robust cross-view matching,including relative distance comparison model and its transfer extension forsolving the open-world matching problem, an asymmetric view-transform distancemodel, a cross-scale subspace model, and a cross-scenario transfer model.

特邀讲者李玺　

博士，教授，博导，现就职浙江大学计算机学院人工智能研究所。主要从事计算机视觉、模式识别和机器学习等领域的研究和开发。在目标跟踪、目标行为识别、图像标注、视频检索、哈希（hashing）函数学习、深度特征学习等方面取得了深入系统的研究成果，其中在视频的运动跟踪、理解与检索等方面的研究具有特色和优势，取得了多项具有国际影响力的创新性成果。在国际权威期刊和国际顶级学术会议发表文章50多篇，包括TPAMI（4篇）、IJCV（3篇）、TIP（4篇）、TNNLS（1篇）、TKDE（2篇）、TSMC(1篇)、TMM（1篇）、TCSVT(1篇)、ACMTIST（1篇）、PR（1篇）、IVC（1篇）、ICCV(5篇，1篇录用为大会开头报告)、CVPR(5篇)、ECCV（1篇）、ICML（1篇，录用为大会口头报告）、AAAI (2篇)、ICDM（1篇）、ACM MM(6篇)、WWW（1篇）等。担任神经计算领域知名国际刊物Neurocomputing的Associate Editor，同时担任多个计算机视觉和模式识别方面的国际刊物和国际会议的审稿人和程序委员。获得两项最佳国际会议论文奖（ACCV 2010和DICTA 2012），获得两项北京市自然科学技术奖（一等奖和二等奖），以及一项中国专利优秀奖。所指导的博士生在2012年取得了DICTA（数字图像计算技术及其应用国际会议）最佳论文奖。

报告摘要：主要围绕大规模图像/视频数据的视觉特征学习问题，从目标视觉感知特性、视觉特征表达、深度学习器构建机制、高层语义理解等多维度视角进行了深入剖析，并引入了大规模视觉特征学习所涉及的主要研究问题和技术方法。然后系统地回顾了视觉特征表达和学习领域的不同发展阶段，介绍了近年来我们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。报告的最后将和大家一起探讨一下涉及视觉特征学习所面临的一些开放性问题和难题。

特邀讲者 从杨　

博士，研究员，博士生导师。IEEE Member，中国科学院青年创新促进会会员，辽宁省人工智能学会理事，辽宁省“百千万人才工程”。2004年毕业于东北大学信息学院，获自动化专业学士学位。2009年于中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，获模式识别与智能系统博士学位（硕博连读）。2009年起至2011年，先后在新加坡国立（NUS）和新加坡南洋理工大学（NTU）从事研究工作，并作为视觉组负责人，参与新加坡政府多媒体发展局（MDA）重点项目，Social Robots: Breathing Life into Machines，项目金额 150万新币。2014年在美国罗切斯特大学计算机系和大数据研究所（Big Data Institute）访问。主要从事计算机视觉、机器学习、大数据处理、机器人控制等研究。现主持国家自然科学基金两项, 国家科技支撑计划一项(排名第4)，中科院课题2项,企业横向课题2项。获得辽宁省自然科学成果特等奖1次，二等奖1次，沈阳市人才资源开发专项资金1次。在国内外期刊和会议上发表40余篇文章，参与出版Springer 专著一部，申请国家发明专利6项、软件授权7项，其中包括2篇视觉和模式识别顶级会议CVPR论文和多篇视觉顶级期刊论文，包括IEEE Transaction论文和模式识别顶级期刊PatternRecognition。担任国际期刊Journal of Multimedia副主编和多个国际知名会议的PC member，同时还担任TIP, TRO, TMM, TCSVT, TSMCB等多个国际知名期刊和会议审稿人。

报告摘要： We focus on various endoscopy lesions in esophagus and stomach, andintend to design a computer aided diagnosis algorithm to detect variousesophagopathy and gastropathy abnormalities. Rather than making the finaldecisions to replace human experts, our algorithm is intended to be used as awarning / support system to assist a medical expert to reduce their manual workand improve the accuracy of medical diagnosis.

会场路线图