2020年10月23日下午，由中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）主办、南京邮电大学承办的第93期CCF-CV走进高校系列报告会活动通过线上直播的形式在南京邮电大学成功举行。南京邮电大学先进技术研究院高广谓副研究员担任本次报告会的执行主席。

本期报告会邀请了南京理工大学杨健教授、中科院自动化所赫然研究员、东南大学耿新教授以及西安电子科技大学王楠楠教授四位专家做特邀报告。在本次报告会上，专家们围绕“视觉信息智能处理前沿技术”做了精彩报告，报告会反响热烈。

报告会首先由南京邮电大学自动化学院、人工智能学院、先进技术研究院院长岳东教授致欢迎辞，他首先对四位报告嘉宾的到来表示热烈的欢迎和衷心的感谢。随后，介绍了南京邮电大学自动化学院、人工智能学院、先进技术研究院的概况与发展历程，介绍了学科发展、人才培养以及目前承担的一系列面向智能电网、物联网机器人的重大项目。并希望各位专家学者更多地关注和关心南京邮电大学自动化学院、人工智能学院、先进技术研究院的发展。最后，再次对来自全国各地的专家、学者表示热烈的欢迎，希望通过此次线上报告会，进一步促进南京邮电大学自动化学院、人工智能学院、先进技术研究院与各兄弟院校的学术交流，推动科研合作发展。希望大家互相交流经验、分享成果，为计算机视觉领域的研究添砖加瓦。

报告信息

南京理工大学杨健教授的报告题目是“以人为中心的视觉感知”。杨教授首先对南京理工大学人脸识别的研究概况做了简单介绍，并简单回顾了早期线性和非线性鉴别分析、二维主分量分析（2DPCA）方法等一些代表性成果。随后，杨教授从人脸检测与识别、行人检测与再识别、人体姿态估计与行为识别等难点热点问题着手，介绍了其领导的模式计算分析实验室（PCALab）近期以人为中心开展的一系列工作，分析了其中存在的难点和发展方向。并介绍了其团队在理论与实际应用方法所开展的一些工作。

中科院自动化所赫然研究员的报告题目是“生成式图像分析与理解”，报告围绕着计算机视觉领域经典课题-图像生成展开。赫然研究员首先介绍了视觉数据生成的研究背景，并概述了该领域当前的研究进展。随后进一步介绍与视觉数据生成相关的视觉信息采集、视觉认知机理和概率生成模型，最后从生成式机器学习角度分析图像视频理解的行业需求以及对人工智能发展的影响。赫然研究员的报告深入浅出，对初学者具有很好的引导作用。

东南大学耿新教授的报告题目是“标记增强——释放标记空间的威力”。耿教授首先介绍了“标记增强”的基本概念。随后，耿教授分享了他们课题组对“标记增强”这一课题进行的理论分析。并基于该理论分析，介绍了一系列标记增强方法，包括模糊标签方法、概率标签方法以及标签分布等方法。最后，耿教授分享了“标记增强”在计算机视觉中的广泛应用，包括软标签线性鉴别分析、模型压缩、神经网络正则以及标签嵌入等。

西安电子科技大学王楠楠教授的报告题目是“图像跨域重建与识别”。王教授首先从社会公共安全研究背景着手，介绍了面向跨设备多场景视频理解的图像跨域重建与识别的定义、发展历史、研究背景以及研究意义。随后，王教授介绍了其团队在图像跨域重建领域的重要进展，包括异质人脸图像合成（画像-可见光）、（人脸）图像视频的超分辨率重建以及医学图像合成等。最后，王教授介绍了其团队在异质人脸图像识别、跨模态行人重识别以及行为定义与识别方法的相关工作。

活动总结

最后，南京邮电大学高广谓副研究员对本次活动进行了总结，向各位特邀讲者、与会的各位专家学者和中国计算机学会计算机视觉专委会再次表示感谢。 希望通过此次线上活动进一步加强南京邮电大学师生与国内科研院校和企业的领域专家的交流与合作。热忱欢迎全国的同行学者来南京邮电大学交流合作，共同推动视觉信息智能处理的研究和应用。