第三十九期CCF-CV走进高校系列报告会于上海公安部第三研究所圆满结束

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2017-09-10

201796日,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办,公安部第三研究所(以下简称公安部三所)承办的第39CCF-CV走进高校系列报告会—-“计算机视觉前沿技术及应用在公安部三所成功举行。本期报告邀请了南京信息工程大学刘青山教授、上海交通大学熊红凯特聘教授、中国科学院深圳先进技术研究院乔宇研究员、上海交通大学林巍峣副教授等出席活动并作特邀报告。报告会由公安部三所物联网技术研发中心梅林主任主持,公安部三所科技处杭强伟副处长致欢迎辞。来自公安部三所各部门、上海大学、山东大学、高通等学术界与工业界的同行,聆听了计算机视觉领域的专家学者在该领域的最新前沿技术及应用报告。

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        熊红凯教授的报告题目为信号处理的表示学习。报告分析了传统信号处理的分解重构框架与基于学习的表示的研究趋势,探讨了基于共性学习的问题和进展,包括可能的表示学习新模型和新方法。根据相关的最新研究,重点探讨了有关字典学习、图信号处理及基于滤波器组的卷积网络。

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刘青山教授的报告题目为“Visual Feature Representation: From Sparse to Deep”。报告从视觉特征表示的角度分享了课题组近年来的一些研究进展,包括:基于稀疏学习的视觉特征表达方法和基于深度学习的视觉特征表达,及其在人脸配准和遥感图像等实际问题上的应用研究工作。

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乔宇研究员的报告题目为面向复杂行为理解的深度学习方法与应用。基于视频的行为分析和识别是计算机视觉的一个基本问题,行为视频包含有丰富的运动信息,数据维度也更高。同时由于视频中包含行为人、视角、背景、运动、遮挡等复杂的变化,非受控条件下的复杂行为识别一直是一个极具挑战的问题。报告介绍了面向复杂行为的深度学习方法的最新进展,包括视频中层表示、轨迹卷积特征池化、运动向量CNN、时序分割模型、时空注意模型等。并分享了课题组的开源成果。

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林巍峣副教授的报告题目为多目标跟踪研究进展。报告介绍了多目标跟踪的主要思路和现有研究进展,分析了现有跟踪方法的不足,描述了基于超平面匹配的一体化多目标检测与跟踪算法。该方法获得了MOT15MOT16 challenge测评第一。

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随后的圆桌论坛环节,主题是公共安全领域人工智能发展。主持人梅林主任从这两年车辆结构化描述及人脸识别技术的发展引爆了国内相关领域的应用,跟四位专家一起畅想了下一个引爆点会是哪里的问题。接着从大家最关心的数据集问题,一起探讨了如何在隐私保护条件下推动公共安全视频监控数据集的建设问题。最后从产学研用协同创新发展的角度,共同探讨了现在协同发展中存在的角色不清、机制不畅等问题,提出如何通过产学研联盟等形式,理清角色分工,通过好的激励机制设计挖掘内部驱动力,共同努力推动产学研用的协同发展。

此次CCF-CV走进高校系列报告进行了一天的学习交流,场上场下互动热烈,高潮迭起。每位听众都受益匪浅。参加报告会的人员均对四位讲者表示由衷的感谢,报告会在热烈的掌声中圆满结束。

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【背景】自201511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域的学术繁荣和产业发。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展!