中国计算机学会计算机视觉专委会走进高校系列报告会

CCF－CV Series Lectures

南京理工大学·南京（第 10期）

2016年3月25日（星期五）14:00-17:00

南京理工大学计算机学院大楼4001报告厅

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

14:00      报告会开始

特邀讲者：王　亮  博士，中国科学院自动化研究所研究员

演讲题目：深度学习及视觉模式分析

特邀讲者：卢湖川 博士，大连理工大学教授

演讲题目：基于学习的显著性目标检测

特邀讲者：山世光  博士，中国科学院计算技术研究所研究员

演讲题目：大数据驱动的深度学习及其人脸识别应用

执行主席：杨 健，南京理工大学教授

参加人员：计算机视觉、模式识别、机器学习领域专业人士、研究生、其他有兴趣者

参加方式：免费参加，敬请光临。

特邀讲者 王亮

博士，研究员，博导，国家杰出青年科学基金获得者，IEEE高级会员、国际模式识别协会会士（IAPR Fellow），模式识别国家重点实验室副主任、计算机学会计算机视觉专业组秘书长、图像视频大数据产业技术创新战略联盟秘书长。2004年获中科院自动化所工学博士学位。2004-2010年分别在英国帝国理工学院、澳大利亚莫纳什大学、墨尔本大学及英国巴斯大学工作。主要从事计算机视觉和模式识别等相关领域的研究。

报告摘要：深度学习作为核心技术，正大幅度促进图像视频理解、语音识别、自然语言理解等诸多领域的极大进步。此报告首先对于深度学习背景做一简单介绍，然后重点介绍讲者近年来利用深度学习技术在视觉数据分析和理解方面所做的一些研究工作。

特邀讲者 卢湖川

博士，教授，博导，IEEE高级会员、大连理工大学信息与通信工程学院副院长,大连理工大学星海杰青获得者。研究方向计算机视觉、模式识别。目前担任IEEETransaction on SMC Part B 编委。近五年，在国际顶级会议CVPR/ICCV上发表论文13篇，其中7篇论文引用率进入当年论文集前15位，在IEEE Transaction, PatternRecognition，IVC， SignalProcessing等国际知名期刊和ACCV、ICPR、ICIP、FG等国际重要会议上发表论文70余篇, 论文Google Scholar总引用率近3000次。

报告摘要：近几年显著性目标检测引起了人们的广泛关注，它在图像检索、图像摘要、广告设计等方面都有重要应用。此报告首先对于显著性目标检测及其应用做一简单介绍，然后总结一下Top-Down和Bottom-Up 两大类方法，最后重点介绍讲者2015年在基于学习的显著性目标检测方面所做的工作。

特邀讲者 山世光

山世光，博士，中科院计算所研究员、博士生导师，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作，特别是与人脸识别相关的研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用8200余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（AreaChair），现任IEEETrans. on Image Processing，Neurocomputing和Pattern Recognition Letters等国际学术刊物的编委（AE）。研究成果曾获2005年度国家科技进步二等奖和2015年度国家自然科学奖二等奖。他是2012年度基金委“优青”获得者，2015年度CCF青年科学奖获得者。

报告摘要：过去几年来，大数据驱动的深度学习在图像分类、物体检测、语义分割、看图说话、人脸识别等诸多计算机视觉任务上取得了令人欢欣鼓舞的性能提升，甚至可以说是革命性的进步。报告将首先介绍这方面的历史和近期进展情况，分析大数据及其深度学习模型在解决这些计算机视觉问题上的贡献，并对有关开放问题进行分析和讨论。报告还将回顾人脸识别研究的近期进展，特别是过去三年来，学术界和工业界利用大规模人脸图像集训练卷积神经网络（CNN）模型取得state of the art结果的情况。然后，将介绍中科院计算所视觉信息处理与学习（VIPL）研究组在深度学习及其应用上的研究进展，包括近期参加ACM ICMI EmotiW2014、IEEE FG PaSC2015、ICCV15 AgeEstimation、ICCV15Culture Event Recognition、以及阿里大规模图像搜索大赛等竞赛的情况。

会场地点示意图

CCF-CV 网站：http://ccfcv.ccf.org.cn/

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