CCF TCMT CCF多媒体专委会 2020-11-27

CCF-MM走进高校系列活动

CCF@U：CCF-MM

重庆大学

2020年11月25日，CCF-MM走进高校活动来到重庆大学。CCF杰出会员、CCF多媒体技术专业委员会常务委员、北京交通大学信息科学研究所所长赵耀教授，CCF杰出会员、CCF多媒体技术专业委员会委员、大连理工大学创新学院院长卢湖川教授，CCF多媒体技术专业委员会常务委员、南京信息工程大学刘青山教授，CCF杰出会员、CCF多媒体技术专业委员会委员、中国科学院信息工程研究所操晓春研究员等四位专家为大家带来了一场精彩的专题报告。来自重庆大学相关专业和研究领域的师生共计200余人参加了本次报告会。活动由重庆大学微电子与通信工程学院张磊研究员和重庆市“生物感知与智能信息处理”重点实验室主任田逢春教授共同主持。 重庆大学微电子与通信工程学院周喜川副院长在会上致辞，代表重庆大学微电子与通信工程学院对各位专家和来宾表示欢迎，同时介绍了重庆大学微电子与通信工程学院的基本情况和发展历史，并对CCF走进高校活动进行了介绍。

报告会上，赵耀教授首先进行了“弱监督与交互式图像语义分割”的专题报告，主要围绕利用大量容易获取的弱监督信息（如：图像标签）来完成更加复杂的图像语义分割任务，最终减少像素级标注的巨大负担。他主要阐述了弱监督语义分割和交互式标注两部分。在监督语义分割中分别介绍了从简单到复杂和反向擦除法实现语义分割的两种方法。接着在交互式语义分割中，首先展示了交互式语义分割的具体应用场景，以及现有方法的一些弊端，介绍了所在团队提出的内外指导IOG方法，该方法在交互式语义分割场景中取得了非常好的效果。

卢湖川教授的报告题目是“单目深度估计及其在视觉问题中的应用”。深度估计逐步成为计算机视觉领域中基础而又关键的课题。本次讲座主要围绕单目深度估计领域的前沿研究展开。首先，讲述了单目深度估计领域当前的研究进展，介绍基于语义信息辅助的单目深度估计算法，跨层级深度特征融合，以及分层级嵌入空间损失函数在深度估计中的作用。最后阐述以基于RGB-D的显著性目标检测和图像浅景深效果渲染等的最新研究工作。

刘青山教授作题为“视觉信号的稀疏表示与深度压缩感知重建”的报告。他首先介绍了视觉信号中的稀疏表示，并对其团队的最新研究成果，基于稀疏特征的图像识别、基于稀疏学习的图像去噪以及双稀疏约束的级联回归模型进行了介绍。在基于稀疏性的信号压缩感知课题中，刘青山首先介绍了压缩感知的原理，并对基于压缩感知的计算成像、核磁共振压缩感知成像和高光谱压缩感知成像等最新工作分别进行了详细的阐述。

操晓春研究员的报告题目是“人工智能驱动的网络空间内容安全”。5/6G网络和AI技术的发展正持续改善网络空间的内容和服务质量，但同时也带来各种潜在内容安全问题。操晓春首先介绍了跨媒体因果推断主要面临的两个问题：真假信息难以辨别和数据过剩但价值密度低。接着介绍了信工所团队在该方向学术探索的最新进展，包括开源数据的云弹性采集与强智能搜索、数据驱动的自底向上深度抽象归纳、知识驱动的自顶向下演绎推理、人工智能深度攻防对抗等，以及搭建的一套视觉大数据价值挖掘系统。

四位讲者的报告深入浅出，内容精彩，图文并茂。田逢春教授对报告会进行了总结。报告结束后，同学们纷纷提出自己学习上的问题以及学术问题，四位专家均为大家做出详尽回答，与同学们激烈互动。本次报告会为重庆大学相关专业的师生提供了一次难得的学习和交流机会，有助于帮助大家了解多媒体、人工智能等领域最新的研究方向和前沿学科动态，开拓学术视野。本次学术报告会在热烈的掌声中圆满结束。