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

广东工业大学 · 广州

（第101期）

主题：计算机视觉前沿技术及应用

时间：2021年6月4日（星期五）13:30-17:30

地点：广东工业大学工学1号馆216报告厅

程 序

13:30  签到

14:00  致欢迎词

14:20  报告会开始

特邀讲者：赖剑煌 博士，中山大学教授

演讲题目：行人重识别方法与小股人群重识别若干新进展

特邀讲者：纪荣嵘 博士，厦门大学教授

演讲题目：深度神经网络的压缩与加速研究

特邀讲者：徐勇 博士，哈尔滨工业大学（深圳）教授

演讲题目：基于深度学习的多模态医学影像分析

特邀讲者：严骏驰 博士, 上海交通大学副教授

演讲题目：组合优化问题的机器学习求解初探

执行主席：

程良伦 博士，广东工业大学教授

曾安 博士，广东工业大学教授

费伦科 博士，广东工业大学副教授

讲者 / 报告信息

特邀讲者 赖剑煌

中山大学数据科学与计算机学院教授、博士生导师。广东省信息安全重点实验室主任，视频图像智能分析与应用公安部重点实验室副主任、学术委员会常务副主任。中国图象图形学会副理事长、会士，广东省图像图形学会理事长（第四、五届）。中国计算机学会杰出会员、理事，中国计算机学会计算机视觉专业委员会副主任（第一、二届）、广东省人工智能与机器人学会副理事长、广东省安防协会人工智能专委会主任。1986、1989年分别在中山大学获学士、硕士学位，并留校任教。1999年在中山大学获博士学位。主要研究领域为计算机视觉、模式识别和机器学习。已主持承担国家自然科学基金与广东联合重点项目、科技部科技支撑课题、国家自然科学基金等。获得广东省科学技术奖励自然科学类一等奖（2018排名1），广东省科学技术奖励科技进步类二等奖（2016，排名3）、广州市科学技术奖励一等奖（2014）。已发表了约200篇学术论文，主要发表在ICCV、 CVPR、 ICDM等专业重要学术会议以及IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、IEEE T-SMC(Part B)、Pattern Recognition等国际权威刊物上。

报告摘要：行人重识别的研究已经开展十五年了，研究重点主要聚焦在如何与现实场景结合更好地应用方面，其中不仅包括研究行人重识别的跨模态、低分辨率、遮挡等应用难题，也包括研究跨场景非监督学习、迁移学习、图像生成方法等问题。近年来，小股人群重识别技术研究也在悄然展开。现实中行人是具有社会性质的，个人活动通常是小股人群活动的一个方面，小股人群重识别研究对现实中的团伙作案、疫情期间可疑群体追踪防控等问题具有重要的研究意义。报告主要介绍小股人群重识别技术的科学问题和研究进展情况，包括本实验室小股人群重识别研究在跨视域场景中基于显著性关键点、孪生网络等方式的鲁棒群体特征提取、行人-群体距离度量方法，行人-群体关联性的跨域重识别技术和构建相应数据集基准的若干进展。同时也介绍本实验室行人重识别研究在跨场景非监督学习、迁移学习、时空信息关联、可见光-红外多模态等方面的若干新进展，对相关问题的进一步研究将有借鉴意义。

特邀讲者 纪荣嵘

厦门大学南强特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者。主要研究方向为计算机视觉。近年来发表TPAMI、IJCV、ACM汇刊、IEEE汇刊、CVPR、NeurIPS等会议长文过百篇。论文谷歌学术引用万余次。曾获2016年教育部技术发明一等奖、2018年省科技进步一等奖、2019年福建省青年科技奖。曾/现主持国防973项目，国家自然科学基金联合重点基金等项目。任中国计算机学会A类国际会议CVPR和ACM Multimedia领域主席、中国图象图形学学会学术工委副主任、教育部电子信息类教指委人工智能专业建设咨询委员会委员。

报告摘要：深度神经网络在图像理解、语音识别、自然语言处理等人工智能应用领域取得了令人瞩目的成就，成为人工智能研究的热点之一。然而，随着网络性能的不断提高，网络的深度和广度也在不断增加，这就大大增加了网络的参数和计算复杂度。如何压缩和加速这些大的神经网络模型成为学术界和工业界研究的热点。针对神经网络的加速和冗余度问题，本次报告简要介绍已有的加速和压缩方法并在其中覆盖纪荣嵘教授研究组近几年来在神经网络压缩与加速中所做的一些工作与成果。

特邀讲者 徐勇

哈尔滨工业大学（深圳）教授，博士生导师，IEEE高级会员。研究方向为模式识别、生物特征分析与识别、图像处理、医学图像分析与处理、生物信息学。入选广东省特支计划人才、鹏城学者、教育部新世纪优秀人才、深圳市政府特殊津贴专家。徐勇在目标检测、图像处理、分类算法、特征抽取、掌纹识别、人脸识别、等方面开展研究。出版学术著作4部，发表JCR一区论文100余篇，近五年SCI他引3300多次，2014-2018年连续入选中国高被引学者榜单。获批发明专利20余项。

报告摘要：多模态医学影像数据具有如下显著的优势：一是提供了更丰富的信息，为医生与算法模型对可能存在的病灶进行多维度观察提供了便利；二是多模态医学影像也为各维度数据所含信息进行基于交互印证和校验的影像解析和推断提供了可解释性依据。本报告主要介绍面向多模态MR医学影像超分辨率、快速重建等的深度学习思路与方法；同时简要介绍可解释性的多模态糖尿病视网膜图像病变分析方法、多模态乳腺图像肿块检测与分类方法等内容。

特邀讲者 严骏驰

上海交通大学计算机系长聘轨副教授/系主任助理，人工智能教育部重点实验室主任助理。主持科技部重大、基金委面上/青年等项目。当前主要研究兴趣为图与时序数据的机器学习，特别是组合优化问题的机器学习求解。加入上海交大之前，任IBM中国研究院主管研究员（首席科学家）。发表CCFA类论文80余篇，授权美国发明专利30项。任CVPR21/ACM-MM21 Area Chair、IJCAI21/CIKM19 Senior PC、IEEE TNNLS、PR、PRLetters等期刊责任客座编辑和IEEE ACCESS、图象图形学报编委，中国图象图形学学会视觉大数据专委会副秘书长。曾任IBM美国沃森研究中心、日本国立情报学研究所等机构访问研究员和复旦大学大数据学院校外导师。严骏驰也是CAAI吴文俊优青、CCF优博、ACM中国优博提名奖的获得者。

报告摘要：本次报告首先将介绍组合优化中一个经典问题：图匹配问题的相关背景和经典方法，随后将围绕基于深度神经网络的近期工作进行详细介绍，包括二图匹配、超图匹配和多图匹配各个方面。随后，将介绍图匹配与图割、聚类、链路预测等问题的深度结合技术。报告最后将简介讲者在其他组合优化问题机器学习方面的最新进展，并做出相关展望。

执行主席 程良伦

现任广东工业大学教授（二级），博士研究生导师，国务院政府特殊津贴专家，南粤优秀教师，广东省跨世纪人才“千百十”工程国家级培养对象，智能制造信息物理融合系统集成技术国家地方联合工程研究中心主任，广东省信息物理融合系统重点实验室主任，中国航天系统院钱学森创新委员会副主任。先后主持（参加）各类项目130多项。其中国家和省部级重要科研项目50余项，其中国家自然科学基金重点项目3项，面上项目1项；国家重点研发计划项目2项；广东省自然科学基金重点项目、面上项目、团队项目各1项；广东省应用型研发专项1项、广东省重大科技专项5项、粤港关键领域重大招标项目3项、广东省科技计划项目30余项。企业科研项目50项，其中重大科研项目（100万以上）40项，项目成果取得了较好的社会效益和经济效益。科研成果2010年获广东省科学技术奖一等奖1项(排名第一)、2013年获广东省科学技术奖二等奖1项(排名第一)。发表学术研究论文300余篇，出版教材3部。授权发明专利21件，取得软件版权20余项。指导硕士研究生160名，博士生15名，博士后11名, 其中有4位硕士研究生获南粤优秀研究生。主持广东省高等学校省级精品课程1门；主编国家“十一五”规划教材1部。承担了省级教改项目2项；教学成果获广东省高等学校省级教学成果奖一等奖1项（排名第一），二等奖1项（排名第一）。

执行主席 曾 安

广东工业大学教授，硕士生导师。毕业于华南理工大学获得计算机应用技术专业，工学博士学位，现任广东工业大学计算机学院副院长。曾于2008年9月至2010年8月在加拿大达尔豪斯大学计算机学院和医学院开展博士后研究工作；于2016年12月至2017年12月期间作为第17批博士服务团成员赴贵州财经大学挂职锻炼，挂任校长助理、大数据金融学院副院长；主持国家自然科学基金2项、广东省自然科学基金2项、广东省省级科技计划项目1项，广州市科技计划项目1项等。在《IEEE Intelligent Systems》、《Journals of Gerontology: Medical Sciences》和《电子学报》等刊物上发表论文50余篇。中国生物医学工程学会人工智能分会（委员）、广东省生物医学工程学会理事、CCF协同计算专委会（委员）、CCF人工智能专委会通讯委员、中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业委员会（委员）。

执行主席 费伦科

广东工业大学副教授，硕士生导师。毕业于哈尔滨工业大学计算机应用技术专业，获工学博士学位，曾在西门子等公司任软件工程师，现任广东工业大学计算机学院“青年百人A类”特聘副教授。主要研究方向为模式识别，在IEEE TIP、TNNLS、TCSVT、TCYB、TMM、AAAI、IJCAI、ACM MM等国际期刊和会议发表论文60余篇。任国际期刊International Journal of Biometrics(IJBM)编委，中国计算机学会计算机视觉专委会委员，中国图象图形学学会视觉大数据专委会委员。2019年获广东省科技进步二等奖。

活动报名

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：lunkefei@gdut.edu.cn (请于6月3日前将参会回执回复至该邮箱，邮件主题请注明“CCF－CV广东工业大学报告会回执”)  

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。

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！

活动申请

如您想了解活动申请相关信息，请看活动申请链接。如您有意申请CCF-CV活动，请与专委会秘书处联系。联系方式：

毋立芳：lfwu@bjut.edu.cn

杨巨峰：yangjufeng@nankai.edu.cn