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

上海大学·上海（第 36期）

2017年6月21日（星期三）13:30-17:00

上海大学宝山校区计算机工程与科学学院1106会议室

报告会主题

脑科学与人工智能

程  序

13:30 签到

14:00 报告会开始

         14:00-15:00  特邀讲者：王　伟  博士，中国科学院神经科学研究所高级研究员

         演讲题目：从局部到整体的视觉信息整合脑机制

         15:00-16:00  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：人工智能时代的视觉大数据分析

         16:00-17:00  特邀讲者：谢少荣  博士，上海大学教授

         演讲题目：海洋无人艇智能控制技术

执行主席：郭毅可 教授，上海大学计算机工程与科学学院院长

                  方昱春 博士，上海大学副研究员

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： godissleeping@i.shu.edu.cn (请于6月19日前将参会回执回复至该邮箱，邮件主题请注明“CCF－CV上海大学报告会回执”)

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 王伟

博士，高级研究员，现任中国科学院上海生命科学研究院神经科学研究所（Institute of Neuroscience, ION）视知觉机制课题组组长。1993年于中国科学技术大学 (University of Science and Technology of China, USTC) 获得理学硕士学位，1998年于中国科学技术大学获得理学博士学位。1998-2006年先后在伦敦大学学院（University College London, UCL）眼科所视觉科学系、曼切斯特理工大学（University of Manchester Institute of Science and Technology, UMIST）检眼与神经科学系以及曼切斯特大学（University of Manchester, MU）生命科学院从事博士后研究（Research Fellow）。2006年获得英国The Wellcome Trust 独立研究基金支持，并任曼切斯特大学生命科学院独立研究员（The Wellcome Trust Research Fellow，Independent）。2007年获得英国皇家科学协会（Royal Society）专项基金支持。任中科院上海生科院神经科学研究所研究员、博士生导师、研究组组长。2016年晋升中科院神经科学研究所高级研究员，脑科学与智能技术卓越创新中心研究骨干。

报告摘要：灵长类视觉系统有两大基本功能，形觉认知和运动感知。灵长类视觉系统通常可被描述为一个从视网膜出发，从低级到高级，由各个不同等级的视觉皮层组成的环路结构。低级视觉皮层（V1/V2）具有较小的时空整合感受野，偏好对局部视觉信息起反应。而高级视皮层（V4/IT，MT/MST）神经元均具有较大的感受野，具备整合较大视野内的视觉元素和信息，从而完成整体视觉感知和认知功能。本课题组通过对整体方位轮廓以及整体运动感知的研究，探索大脑不同视皮层区域是如何分工协作，对不同视觉信息进行加工处理的, 揭示从局部⇨整体或从整体⇨局部的视知觉整合脑机制。研究结果和发现不仅帮助我们认识视觉大脑是如何进行局部和整体图像处理的，而且将为基于图像识别的类脑机器视觉模型的研发提供新的思路和理论依据。

特邀讲者 王亮

博士，研究员，博导，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、图象图形学学会视觉大数据专委会主任、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、电子学会青年科学家俱乐部副主席。国家杰出青年科学基金获得者，国家青年科技奖获得者。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。主要研究领域是模式识别，计算机视觉，大数据分析等。

报告摘要：视觉大数据是模式识别的前沿方向，是人工智能的突破口，是信息产业新的增长点。近年来，深度神经网络已经在语音、视觉、自然语言处理等领域取得了很大成功，在学术界和工业界都引起了极大关注。特别地，深度神经网络已被成功用于目标识别、检测、场景分类、描述等视觉任务，极大推动了计算机视觉的发展。尽管深度神经网络在大量视觉任务中取得了一定成功，但是相比人类视觉系统功能，由于其采用不同的信息处理方式，使得其在鲁棒性、泛化性等方面(光照、遮挡、形变、小样本等) 仍存在巨大的差异。针对深度神经网络在结构、功能、鲁棒性、泛化性等存在的问题，我们模拟认知过程中的选择性注意、长短时记忆等机制，研究深度认知神经网络理论和方法。这个报告将重点介绍我们在此方面的最新研究进展。

特邀讲者 谢少荣

上海大学无人艇工程研究院院长、上海大学微纳操作技术研究中心主任、上海大学机电工程与自动化学院精密机械工程系总支书记。天津大学智能机械研究所和南开大学机器人与信息自动化研究所博士，加拿大多伦多大学机械与工业工程系博士后, 日本东京工业大学客座研究员，美国新墨西哥州立大学访学教授。主要研究领域：智能与自主机器人，主要包括海洋无人艇技术、多自主机器人协同控制、微纳操作机器人技术、仿生眼球运动控制技术等。担任IEEE Transactions on Automation Science and Engineering的Associate Editor、International Journal of Automation and Logistics编委、中国大百科全书-模式识别与智能系统编委等。获国家杰出青年科学基金资助，荣获全国巾帼建功标兵、上海市优秀学术带头人、上海市曙光学者、上海市青年科技启明星及跟踪、上海市五一劳动奖章、上海市三八红旗手标兵等。以第一完成人，获国家技术发明二等奖、上海市科技进步一等奖、上海市技术发明一等奖等。

报告摘要：对海洋无人艇而言，自主控制是其核心技术，自主能力至关重要。报告人团队针对研制无人艇面临的岛礁海域水流紊乱，裂流、涡流、潮汐遍布；海洋噪声影响严重；动态船只、水下暗礁、南极冰山等障碍物林立的巨大技术挑战，突破了高海况涌流冲击下航迹精准跟踪控制、稳定大视场声纳图像生成方法、复杂背景下立体组合避障等关键技术，研制了七个系列的”精海”无人艇，作为产品交付中国海事局、国家海洋局五艘，搭载在海监船、海巡船和雪龙号上，在黄海、东海、南海岛礁海域、南极罗斯海等进行海洋地形地貌探测、海底目标探测、海洋环境保障、海底掩埋物探测和巡逻警戒等成功应用。人工智能技术的应用将是未来无人艇发展的一大趋势，报告提出了一些未来发展方向。

执行主席：郭毅可

上海大学计算机工程与科学学院院长、上海市产业研究院大数据首席科学家，英国帝国理工学院计算机系教授，帝国理工学院数据科学研究所所长，英国计算机协会会士、IEEE 高级会员、欧洲云计算专家委员会成员、CCF大数据专家委员会首批委员、中国科学数据国际咨询委员会主席

执行主席：方昱春

上海大学副研究员、硕士生导师，上海大学类脑计算实验室主任。2003年获中科院自动化所工学博士学位。2003-2004年在法国国立信息与自动化研究院（INRIA）做博士后。2005年开始在上海大学工作，从事机器学习、模式识别和图像处理相关的理论和应用研究。

会场路线图

CCF-CV 网站：http://www.ccfcv.ccf.org.cn/

CCF-CV公众号：

【活动背景】自2015 年11 月起，CCF计算机视觉专委会(CCF-CV)在全国范围内率先开展走进高校系列报告会、走进企业系列交流会等特色活动，在学术界、工业界产生了热烈反响，受众遍及祖国大江南北。CCF 计算机视觉专委会欢迎各兄弟学会、专委会借鉴，共同推动我国相关领域的学术繁荣和产业发展！