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

华北理工大学·唐山（第 50期）

2018年4月24日（星期二）14:00-17:00

华北理工大学A3阶1

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程  序

13:30      签到

14:00      报告会开始

特邀讲者：胡清华 博士，天津大学教授

演讲题目：大规模分类任务的多粒度学习

特邀讲者：丛  杨 博士，中科院沈阳自动化所研究员

演讲题目：机器人视觉感知及学习

特邀讲者：桑基韬  博士，北京交通大学教授

演讲题目：深度学习解释性研究

执行主席：李志刚 博士，华北理工大学教授 

    黄晓红 博士，华北理工大学教授

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：pearllhy@sina.com (请于4月20日前将参会回执回复至该邮箱，邮件主题请注明“CCF－CV华北理工大学报告会回执”)

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：胡清华

哈尔滨工业大学博士，香港理工大学博士后。目前任职于天津大学计算机学院，教授、博导、计算机学院副院长，机器学习与数据挖掘实验室负责人，人工智能学会的理事，粗糙集与软计算专委会副主任。主要从事数据不确定性建模、多模态数据学习以及结构化任务的机器学习方面的研究，并致力于将基础研究成果应用于智能驾驶、灾害性空间天气预报和大型设备故障诊断。获国家优秀青年科学基金、自然基金重点项目、973项目以及多个横向课题资助，在IEEE TKDE、IEEE TFS、IEEE TCYB、IEEE TNNLS等期刊和IJCAI、AAAI、ICCV、CVPR 等会议上发表学术论文150 余篇。2016获黑龙江省自然科学一等奖和天津市青年科技奖，入选天津市中青年科技领军人才。

报告摘要：分层分类是一种利用数据类别间层次结构关系进行分类的任务，可以高效地组织和处理大规模数据。近些年来，在这个受到越来越多关注的领域中涌现出许多重要的工作。本文介绍分层分类的定义，并按照不同种类的问题解决策略，对大规模分层分类任务中的几个基本问题的研究进行总结。首先，给出层次结构的形式化定义。其次，分别阐述如何设计分层评价指标、如何构建层次结构、如何利用层次结构信息进行特征选择、如何利用层次结构信息训练分类器以及如何面向层次结构设计停止机制，并介绍具有代表性的相关工作。最后，对大规模分层分类任务进行总结，并展望未来可能的研究方向。

特邀讲者：丛 杨

博士，研究员，博士生导师。国家自然科学基金优秀青年基金获得者，中国科学院青年创新促进会优秀会员，辽宁省“百千万人才工程”，IEEE Senior Member，中国计算机协会计算机视觉专委会委员，中国人工智能协会模式识别专委会委员，辽宁省人工智能学会理事。先后主持和参与国家自然科学基金重点项目、面上项目、国家863项目、国家科技支撑计划、中科院课题多项。获得中国科学院沈阳分院优秀青年科技人才奖,辽宁省科技进步二等奖一项（排名2），辽宁省自然科学成果特等奖1项（排名1），二等奖1项（排名1），沈阳市人才资源开发专项资金1次。目前已在国内外期刊和会议上发表60余篇文章，参与出版Springer 专著一部，申请国家发明专利6项、软件授权7项。

报告摘要：机器人感知和认知能力是智能机器人自主行为的关键，而视觉和机器学习是机器人感知和认知的重要手段。虽然近年来涌现出许多令人兴奋的进展，但机器人感知和认知中的一些核心问题仍然没有得到很好解决，导致机器人还无法完成很多人类看似简单的工作。这其中尚待解决的两个问题是机器人泛化能力较差和自主在线学习能力不足。报告结合机器人学国家重点实验室的背景和特点，主要阐述针对机器人感知和认知中的视觉识别和在线学习问题所开展的探索性研究工作。

特邀讲者：桑基韬

博士，教授，博导，北京交通大学计算机科学系副主任。东南大学学士、中科院自动化研究所博士。2012-2017年在模式识别国家重点实验室工作，2017年入选北京交通大学“卓越百人”计划。曾获中科院院长特别奖、中科院优秀博士论文、ACM中国新星奖等。主要研究方向为多媒体计算、社会媒体分析与应用等。已出版英文专著一部，发表国际会议获奖论文7篇（CCF-A类2篇）、第一作者IEEE/ACM汇刊10余篇。担任国际多媒体会议ACM Multimedia和国际模式识别会议ICPR领域主席，曾担任国际会议PCM2015（CCF-C）和 ICIMCS 2015 （SIGMM China 旗舰会议）程序委员会主席。作为第二完成人获北京市科学技术奖1项（自然科学类）

报告摘要：随着深度学习的研究深入和应用拓展，学术界从探索深度学习“能”做什么，发展到思考深度学习“不能”做什么。此次报告首先介绍深度学习“不能”做什么，以及与深度学习解释性三个层次的关联；然后介绍深度学习解释性的研究现状和讲者的一些思考，探讨从三个层次改善深度学习解释性的可能思路。

执行主席：李志刚

博士，华北理工大学信息工程学院教授，硕士生导师。主要从事数据挖掘与智能控制理论融合领域研究工作。近五年主持中国博士后科学基金面上项目1项，河北省自然科学基金面上项目1项，参与国家科技部科技支撑计划课题1项，省部级项目3项，在国内外期刊发表学术论文11篇。获省部级教学科研二等奖1项、三等奖2项；主持国家级教学质量工程2项，省精品课1项；主讲过10余门专业课程，包括计算科学导论、数据结构、计算机原理、软件工程、高级数据库技术等；河北省本科教育指导委员会委员，河北省研究生教育指导委员会委员，华北理工大学学术委员会学术委员，河北省计算机学会副理事长，唐山市智慧城市工程技术中心主任，唐山市互联网+产业技术研究院院长。

执行主席：黄晓红

博士，华北理工大学信息工程学院教授，硕士生导师。主要从事信号处理、多媒体通信的研究工作。近五年主持省部级课题2项，973外协军工课题1项，军工横向课题3项。主研参与国家自然科学基金课题3项，省部级课题3项，市厅级课题2项，唐山市科技进步奖1项。国内外重点期刊发表论文30余篇，其中SCI、EI索引10篇。主讲《数字电路》、《模拟电路》、《数字信号处理》等课程，所主持的《数字信号处理》课程为校级精品课程。获得教师基本功大赛一等奖、校级优秀教师一等奖、唐山市优秀教师、先进工作者、研究生优秀导师等荣誉称号。中国高科技产业化研究会智能信息处理产业化分会理事，电子学报审稿专家。

会场路线图

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！