2018年1月7日，中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）走进高校系列报告会第46期活动——“计算机视觉前沿技术及应用”在南京邮电大学成功举办，圆满的完成了2018年至关重要的第一棒。 本期报告会邀请南昌大学闵卫东教授、南京信息工程大学刘青山教授以及中山大学林倞教授三位专家做特邀报告。报告会由南京邮电大学通信与信息工程学院承办，通信与信息工程学院周全副教授为执行主席。活动当天南京天气严寒，风雨交加，但是丝毫没有影响大家求知的热情。来自东南大学、南京航空航天大学、南京理工大学、陆军工程大学等高校约140名师生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。

        南京邮电大学通信与信息工程学院副院长邵曦教授致欢迎辞，他首先对各位专家学者来到南京邮电大学表示热烈的欢迎和衷心的感谢，并指出在当今世界科学技术和产业革命新一轮的大变革方兴未艾的情况下，人工智能将会改变人类的生产和生活。此次中国计算机学会计算机视觉专委会走进南京邮电大学，南京邮电大学组织委员会把人工智能、深度学习最前沿的一些专家请来和大家进行交流，听听业界对这些热点的议题。此次会议的目的是让该领域的同僚们能进行良好的沟通交流，共同促进中国的计算机事业、人工智能的发展。

        南昌大学闵卫东教授的报告题目是“融合智能视频识别的智慧城市公共安全保障技术”。随着我国经济的快速发展和城镇化，智慧城市公共安全保障技术变得日益重要，智能视频识别是其中的核心技术之一。闵教授首先简介智慧城市信息技术，然后重点介绍他在加拿大和在国内近几年利用深度学习、智能视频识别和大规模分布式系统等技术在智慧城市公共安全保障方面做的一些研究工作和工业产品成果。

        南京信息工程大学刘青山教授的报告题目是“深度视觉特征学习及其应用”。视觉计算是人工智能领域中的一个重要研究方向。随着成像传感技术、互联网技术等快速发展，视觉数据不仅维数越来越高，而且规模也呈爆炸式增长，从而给视觉计算和理解带来了新的巨大挑战。由于深度学习具有从大数据中自动学习和抽象数据特征的优点，从而已成为视觉计算与理解研究中最受关注的技术。刘教授结合目标检测和遥感图像分析等应用，给大家汇报了近年来在基于深度学习的视觉特征学习上的主要工作进展。

        中山大学林倞教授的报告题目是“Beyond Supervised Deep Learning for Visual Understanding”。随着人工智能的应用向纵深发展，深度学习研究的范围需要进一步扩大，尤其研究面向多源异构、未标注、包含噪声的海量数据的有效学习框架。围绕这个主题，林教授分享了在中山大学人机物智能融合实验室及商汤科技研发中心的研究成果，例如基于弱标签学习的场景内容理解、应用于大规模物体识别的自主学习、面向多源数据的领域自适应学习等。

        此次CCF-CV走进高校系列报告持续了三个多小时。三位讲者学术功底深厚、研究成果丰硕，为本期CCF-CV走进高校系列报告会活动奉献了三个高质量的专业学术报告。在每个专家报告结束后，专家与听众亲切互动和交流，并对大家关注的问题进行一一解答，使每位听众受益匪浅。最后活动在雷鸣般的掌声中圆满结束。

CCF-CV 网站：http://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！