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

中国海洋大学·青岛（第 19期）

2016年8月23日（星期二）上午8:00 – 12:00

中国海洋大学崂山校区 图书馆第二会议室

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

8:00 签到

8:30 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

报告题目：深度学习及在视觉模式分析中的应用

特邀讲者：姜育刚 博士，复旦大学教授

报告题目：VideoContent Recognition with Deep Learning

特邀讲者：李 玺  博士，浙江大学教授

报告题目：基于深度结构学习的行人再识别研究以及自节奏boosting驱动的鲁棒分类研究

执行主席： 董军宇博士，中国海洋大学信息科学与工程学院教授

           仲国强博士，中国海洋大学信息科学与工程学院副教授

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：gqzhong@ouc.edu.cn (请于8月23日前将参会回执回复至该邮箱，邮件主题请注明“CCF－CV中国海洋大学报告会回执”) 

参加方式：免费参加，敬请光临。

参会回执

特邀讲者 王亮

国家杰出青年科学基金获得者，第十四届中国青年科技奖获得者，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委会秘书长、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。

报告题目：深度学习及在视觉模式分析中的应用

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。最后，对未来的发展方向做了一点讨论。

特邀讲者 姜育刚

香港城市大学博士、美国哥伦比亚大学博士后，2011年通过复旦大学人才引进回国工作，现为计算机科学技术学院教授、博士生导师，上海市视频技术与系统工程研究中心副主任、视频大数据分析实验室主任。当前的研究领域为多媒体信息检索与计算机视觉，主要关注海量视频、图像内容分析与检索方法。至今在国际知名期刊和会议上发表论文百余篇。据Google Scholar，论文总被引用近4000次。曾获首届ACM中国新星奖、2015年度ACM SIGMM Rising Star Award、教育部自然科学二等奖（第一完成人）、军队科技进步二等奖（第二完成人）、“上海IT青年十大新锐“称号、上海市青年五四奖章等荣誉。

报告题目：Video Content Recognition with DeepLearning

报告摘要：Nowadayspeople produce a huge number of videos. Many of them are uploaded to theInternet on social media sites such as YouTube. There is a strong need todevelop automatic solutions for recognizing the contents of these videos.Potential applications of such techniques include effective video contentmanagement and retrieval, open-source intelligence analysis, etc. In this talk,I will introduce our recent works on video content analysis. I will start byintroducing a few recently constructed Internet video datasets. After that Iwill introduce several recent approaches developed in my group, with a focus ondeep learning based methods tailored for video analysis.

特邀讲者 李玺

浙江大学教授，博导，现就职浙江大学计算机学院人工智能研究所，入选浙江省151第二层次人才。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。本人在国际权威期刊和国际顶级学术会议发表文章80多篇。担任神经计算领域知名国际刊物Neurocomputing和Neural Processing Letters的AssociateEditor，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（包括ACCV 2010和DICTA 2012），ICIP2015 Top 10% paper award，另外分别获得两项中国北京市自然科学技术奖（包括一等奖和二等奖），以及一项中国专利优秀奖。

报告题目：基于深度结构学习的行人再识别研究以及自节奏boosting驱动的鲁棒分类研究

报告摘要：本报告主要围绕计算机视觉和机器学习领域行人再识别和boosting学习问题，从行人视觉感知特性、深度学习器构建机制、自节奏学习、鲁棒学习等多维度视角进行了深入剖析，并引入了行人再识别对应结构学习和自节奏boosting学习所涉及的主要研究问题和技术方法，然后系统地展示了行人再识别和自节奏boosting学习的实验对比性能。另外，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。

会场路线图（中国海洋大学崂山校区西门至图书馆）

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