2021年3月31日下午，由中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）主办，厦门大学媒体分析与计算实验室承办的第97期CCF-CV走进高校系列报告会活动——“计算机视觉前沿技术及应用”在厦门大学海韵校区信息学院A201报告厅举行。本期报告会邀请了南京大学吴建鑫教授、南京信息工程大学刘青山教授，北京大学彭宇新教授、上海交通大学熊红凯教授、中国科学院信息工程研究所操晓春研究员五位专家学者做特邀报告。

厦门大学信息学院媒体分析与计算实验室纪荣嵘教授和孙晓帅副教授担任本次报告会的执行主席。

本次报告会采用线下会议方式，在主办方严密的疫情防控措施保障下，吸引了约160余人前来聆听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。

报告信息

吴建鑫教授所作报告题目为“面向非充分数据的深度学习”，探讨了当前视觉深度学习研究的一个重要方向，即从具有大量准确标记的图像数据这一理想情况，转向对非充分数据情形下的研究。报告深入浅出的介绍了深度学习背景下非充分数据的含义和相关的一些关键科学问题，并从非充分数据的三种常见情况：数据总量少、分布不均衡、标记质量差，介绍研究组在非充分数据研究方面的一些进展。

刘青山教授的报告题目为“视觉信号的稀疏表示与深度压缩感知重建”，报告围绕视觉信号的稀疏性特性展开，从压缩感知等具体应用切入，系统讲解了基于信号稀疏性的相关理论研究和技术应用，并介绍了课题组在视觉信号的稀疏低维表示，以及深度压缩感知重建方面的主要研究工作。

彭宇新教授的报告题目为“跨媒体智能：检索、生成与推理”，报告讲解了多媒体技术领域所面临的跨源、跨域、跨媒体等重要挑战，并着重探讨如何借鉴人脑的跨媒体处理特性，跨越视觉、语言等不同感官信息来感知和认知外部世界，提高计算机的智能水平。报告还介绍了课题组在跨媒体检索、视觉-语言相互生成、视觉常识推理等方向的工作进展，并做了相关应用系统的展示。

熊红凯教授的报告题目为“基于信号处理理论的卷积神经网络”，报告系统讲解了信号处理技术的发展脉络和主要的理论方法，并结合图信号处理、结构稀疏性、深度神经网络等交叉领域研究深入探讨了可伸缩、紧致化的高维信号表示的研究进展及相关应用。

操晓春研究员的报告题目为“对抗环境下的计算机视觉”，报告针对计算机视觉领域中鲁棒性难以保证、应用场景相对有限等问题，介绍了信工所团队在标注数据质量计算、低质视觉质量增强、对抗样本攻击与防御等若干对抗环境下计算机视觉应用方向的最新研究进展，并展示了相关的应用系统。

此次CCF-CV走进高校系列报告会聚焦领域前沿，报告内容精彩，会现场气氛热烈。五位专家和与会听众针对计算机视觉领域的前沿问题进行了深入地交流探讨，详尽的解答了听众提出的问题。最后，参加报告会的现场听众对五位特邀讲者表示由衷的欢迎与感谢，报告会在掌声中圆满结束。

厦门大学信息学院

厦门大学信息学院由原厦门大学信息科学与技术学院和软件学院整合组建而成，同时挂牌“国家示范性软件学院”，下设5个学系：人工智能系、计算机科学系、软件工程系（软件工程中心）、信息与通信工程系和网络空间安全系。计算机学科在教育部第四轮学科评估中为B+，2017年跻身ESI前1%。拥有博士后、博士点（省重点学科）、国家地方联合工程研究中心、教育部重点实验室、福建省工程研究中心/重点实验室/协同创新中心，含双聘院士/国家特聘专家等高端领军人才，以及国家杰青/国家万人计划青年拔尖人才/国家优青等学术带头人。