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

中国科学技术大学·合肥（第 5期）

2015年12月25日（星期五）13:30-17:30

中国科学技术大学电三楼314会议室

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：黄铁军 博士，北京大学教授

演讲题目：类脑计算机—从理念到实践

特邀讲者：纪荣嵘博士，厦门大学教授

演讲题目：视觉大数据的紧凑性问题研究：深度网络压缩与特征哈希

特邀讲者：张兆翔 博士，中国科学院自动化研究所研究员

演讲题目：类脑视觉：现状、思考与尝试

特邀讲者：曹 汛 博士,南京大学副教授

演讲题目：光场和计算摄像学

执行主席：庄连生博士，中国科学技术大学讲师

中国计算机学会计算机视觉专业组委员

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：lszhuang@ustc.edu.cn (请于12月22日前将参会回执回复至该邮箱，邮件主题请注明“CCF－CV中国科学技术大学报告会回执”)

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 黄铁军

黄铁军，北京大学信息科学技术学院教授，主要研究领域为图像识别与视频编码，1998年从华中理工大学模式识别与智能系统专业获博士学位。现任计算机科学技术系系主任，数字视频编解码技术国家工程实验室副主任，国家杰出青年科学基金获得者。曾两次荣获国家科学技术进步二等奖，四次荣获省部级一等奖，并获得“中国科协求是杰出青年成果转化奖”。

报告摘要：类脑计算是BrainLike Computing还是BrainInspired Computing? 背后的技术路线迥然不同，报告人认为BrainLike Computing是取得突破的可行路线，它可能比“人工智能”（人工设计出来的智能）和认知科学（理解思维的机理）更早实现。北京脑科学专项“脑认知与类脑计算”方向沿着这样一条技术路线，提出了四个基础平台、两种核心芯片、三类类脑智能的总体布局。报告还将以初级视觉系统解析仿真为例，介绍实施BrianLike的实践及其意义。

特邀讲者 纪荣嵘

纪荣嵘，2011年12月毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业。目前任职于厦门大学，担任特聘教授。主要研究方向为计算机视觉、多媒体技术和机器学习。相关工作发表于SCI源期刊论文62篇，包括ACM汇刊与IEEE汇刊32篇、CCF A类期刊10篇、A类国际会议长文38篇。论文的Google Scholar引用次数近2400次，H-因子为23，I10-因子为54，五篇论文入选ESI高被引论文；获2007年微软学者奖、2011年ACM Multimedia最佳论文奖、2012年哈尔滨工业大学优秀博士论文奖、2015年黑龙江省自然科学二等奖（第二完成人）、2015年教育部技术发明二等奖（第四完成人）。担任Neurocomputing、MTA、Visual Computer、PLOS ONE、FCS等国际期刊的副编辑，ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology、IEEE Multimedia Magazine等国际期刊客座编辑、IEEEMMSP 2015、ACM ICMR 2014、IEEE VCIP 2014等国际会议本地\专题\领域主席、VALSE 2017大会主席、IEEE Multimedia Communication技术委员会Visual Analysis and Content Management for Communications专家组主席（2014至今）。

报告摘要：在本报告中，我将汇报厦门大学媒体分析与计算研究组近两年来在面向视觉应用的视觉特征紧凑表示和深度网络压缩中所做的一些工作与成果。首先，我将介绍我研究组今年在ICCV、AAAI、和DCC上发表的一系列排序敏感特征哈希算法。这些算法旨在通过引入大规模无监督排序信息，学习排序敏感的哈希码，以保持原始高维特征空间中的检索信息。其次，我将介绍我研究组今年在IJCAI和CVPR会议上发表的面向人脸和视觉场景解析的深度网络模型应用，以及近期完成的深度模型压缩研究。前者的目标是将传统的场景解析与部件关键点检测问题和点云中的目标定位问题转化为深度模型分类问题，后者旨在尽量不显著降低深度模型效能的前提下压缩其内存开销，使之能被直接放入Android和IOS系统中进行移动端的高性能目标识别。最后，我将介绍我研究组最近与腾讯优图合作的哼唱搜索项目，介绍我们将上述特征哈希与深度学习算法在MIREX音乐检索比赛和QQ音乐哼唱搜索项目中的落地应用。

特邀讲者 张兆翔

张兆翔，博士，中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干，IEEE高级会员，计算机学会YOCSEF委员，计算机视觉专委会委员，模式识别与人工智能专委会委员，人工智能学会模式识别专委会委员。2004年毕业于中国科学技术大学，获得电路与系统专业学士学位；2004年进入中国科学院自动化研究所硕博连读，于2009年获得工学博士学位；2009年入职北京航空航天大学计算机学院，历任讲师、副教授、硕士生导师、计算机应用技术系副主任。2015年通过公开竞聘任职中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员。张兆翔博士一直从事智能视觉监控方面的研究工作，近期进一步聚焦在结合类脑智能和类人学习机制的视觉计算模型，在可用信息建模和基于模型的物体识别问题上开展了系统工作，在面向国家公共安全和智慧城市监管需求的系统平台上取得成功应用，取得显著社会影响和经济效益，近五年来在国际主流学术期刊与会议上发表论文75篇，SCI收录期刊论文35篇，担任了ICPR、IJCNN、AVSS、PCM等多个国际会议的程序委员会委员，SCI期刊《Neurocomputing》副主编，《IEEE Access》副主编，《Frontiers of Computer Science》青年副主编和TPAMI、TIP、TCSVT、PR等20余个本领域主流期刊的审稿人。入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”、“北京市青年英才计划”和“微软亚洲研究院铸星计划”。

报告摘要：近年来，类脑智能得到世界各国政府的重视，被认为是智能科学的下一个发展突破口，并得到智能领域科研工作者的广泛关注。类脑视觉信息处理是类脑智能中的重要组成部分，对于研究类脑智能实质，推广类脑智能应用具有重要研究意义和应用价值。在本报告中，我将结合类脑智能的发展态势和前期开展的若干代表性科研工作，从借鉴人脑视觉机理和模拟人脑视觉感知通路的角度，给出类脑视觉信息处理的研究现状、态势，分享我们的若干思考和尝试。

特邀讲者曹 汛

曹 汛，南京大学电子学院副教授，博士生导师，研究方向为计算摄像学。近年来主要研究光谱视频采集和光场重建，提出的PMIS光谱视频相机入选2011 EuroGraphics 年度研究进展报告，得到美国S.Nayer院士、英国A.Hilton院士、以及哈佛大学、耶鲁大学、M.I.T. Media Lab、德国马普所等研究机构和学者的引用和积极评价；提出连续光场重建算法在Milddlebury三维重建国际公开评测中精度排名第一。在PAMI、IJCV、CVPR、ICCV等视觉领域期刊和会议上发表学术论文23篇，申请39项国际和中国发明专利，23项已获授权；获得2012年度国家技术发明奖一等奖、2011年度教育部技术发明一等奖，国家优秀青年科学基金、微软学者、清华大学学术新秀、江苏省“六大人才高峰”（A类）等荣誉。

报告摘要：计算摄像学（ComputationalPhotography）是一门综合计算机视觉、图形学、光学和电子技术的新兴交叉学科，旨在突破传统相机的成像局限。光场理论和关键技术是计算摄像学领域的典型代表。本报告将从全光函数的角度出发，介绍计算摄像学研究的主要维度，包括光场技术在三维重建中的应用。报告还将重点介绍研究组近年来提出的一种棱镜–掩膜式（Prism-Masking ImagingSpectrometer, PMIS）光谱视频相机。和传统光谱仪相比，PMIS光谱相机可以在短曝光时间内拍摄快速变化的光谱信息，将光谱研究从静止的图像延拓至动态的视频，报告将展示PMIS光谱相机采集的新型视频数据在材质鉴别、物体跟踪、视频分割、自动白平衡等传统视觉应用中的有效性。

会场路线图