【总结】CCF-MM走进高校@华中科技大学

CCF TCMT CCF多媒体专委会 2020-06-17

CCF-MM走进高校系列活动

CCF@U：CCF-MM

华中科技大学

2020年6月16日上午，中国计算机学会“CCF走进高校”活动以在线直播的形式圆满举行。本次活动由中国计算机学会多媒体专业委员会主办，华中科技大学承办。报告会以“跨媒体智能技术”为主题，邀请了CCF多媒体专委主任清华大学朱文武教授，专委前主任北京航空航天大学李波教授，专委常务委员浙江大学吴飞教授就跨媒体大数据智能、大规模视频智能处理技术和智能计算等方面进行专题讲座，围绕相关热点问题进行讨论并在线回答问题。

朱文武教授报告的题目是“媒体大数据智能”。朱教授深入分析了基于数据驱动的机器学习在完成具有推理、认知等跨媒体智能任务上的不足和实现跨媒体大数据分析所面临的挑战，针对如何建立不同域数据的统一关联表征，如何建立离散的知识语义空间和连续的数据特征空间之间的联系等科学问题给出了解决思路。他通过多个实际案例，深入浅出地介绍了面向紧凑编码的多模态数据统一表征学习、基于超图的深层关联表征学习和解离化的图卷积神经网络，还介绍了基于文本语义指导的视频动作定位、视频程序生成和知识感知的模块化视觉推理。

吴飞教授报告的题目是“数据驱动、知识引导和行为探索相互结合智能计算”。吴教授从alphaGo娓娓道来，引出“人在回路”模式的人工智能方法。解释了学习、记忆与推理这三个智能活动的基本特性，探讨了数据驱动、知识引导和行为探索之间的相互关系。吴教授对若干工作进行了探索，在群智协同驱动机器学习、知识引导助力机器学习以及人工智能生态这三个方面进行了深入分析，介绍了Q-A社区、知识学习、互联网经济认知、角膜病识别与判断等系统的设计和应用情况。吴教授在报告中旁征博引，阐述了许多哲学的思想，值得许多研究者的进一步学习与思考。

李波教授报告的题目是“大规模监控视频智能处理技术”。李教授从公共安全应用背景出发，总结了大规模视频监控面临的三个挑战问题：获取视频“看不清”、视频分析“认不准”、跨时空目标“关联难”，分别介绍了相应的研究进展和应用情况。李教授结合实际应用场景介绍了浓雾图像去雾方法辅助全天候清晰图像还原、近红外补光辅助全天时清晰图像感知、基于场景感知的运动目标准确检测，以及利用属性间关系指导细粒度的属性识别等核心关键技术；李教授通过多年的探索和实践，对跨时空目标关联中的多元信息融合难点、方法和趋势进行了系统梳理和展望，并以一个新冠疫情传播案例生动描述了数据学习和知识推理的应用前景。

专题报告结束后，安排了30分钟的提问和讨论环节。精彩的报告引起大家极大兴趣，讨论环节气氛热烈，问题质量高，回答水平高，三位教授结合自己多年的工作和生活体会，给青年学者和学生提出了很多很好的建议，大家受益匪浅，迟迟不肯下线，活动结束后纷纷留言表示感谢。 整场报告会持续3个小时报告，由华中科技大学于俊清教授主持，三位专家教授精彩生动的报告对当前多媒体领域的跨媒体智能技术作了全面系统的介绍，线上观众与专家的互动、提问和交流，产生了激烈的思想碰撞，激发了大家对跨媒体智能领域的更多兴趣。此次CCF-MM走进华中科技大学报告会通过腾讯会议云直播的方式，与哔哩哔哩平台完美结合，达到了9000以上的观看人气峰值。