CSIG图像图形中国行将于6月29日在佛山科学技术学院举办学术资讯

活动简介

“CSIG图像图形中国行”由中国图象图形学学会发起，旨在推动图像图形学科的普及，加强高校、研究院所与企业间的交流。本期活动在广东省佛山市佛山科学技术学院举行，期待您的光临！

主办：中国图象图形学学会

承办：佛山科学技术学院

协办：佛山市计算机学会

佛山市人工智能学会

时间：2018年6月29日14:00

地点：广东省佛山市南海区狮山镇广云路33号

佛山科学技术学院仙溪校区C6-106

特别标志：校庆六十周年系列学术报告

执行主席

朱珍，佛山科学技术学院教授，佛山科学技术学院电子信息工程学院执行院长，佛山市人工智能学会理事长、广东省计算机学会常务理事、广东省一门式政务服务大数据产业技术创新联盟秘书长、广东省智能自助服务产业技术创新联盟副理事长、广东省一门式政务服务大数据工程技术研究中心副主任、佛山市电子政务工程技术研究中心主任、互联网+政务服务大数据专利联盟理事长。

联合执行主席 & 特邀专家

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。中国图象图形学学会副理事长，广东省图像图形学会理事长。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组副主任，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员、中国人工智能学会机器学习专业委员会委员。主要研究领域为生物特征识别、数字图像处理、模式识别和机器学习。

特邀专家

袁晓如，北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师，信息科学中心/智能科学系副主任。中国计算学会理事，杰出会员，中国图象图形学学会理事、可视化与可视分析专业委员会主任。研究方向包括复杂流场数据可视化，高维／时空数据，交通、社会媒体数据的分析，可视化的快速构建方法等。高动态范围可视化的工作获得2005年IEEE VIS大会最佳应用论文奖。2013年来指导实验室团队多次在IEEE VAST可视化分析挑战赛中获奖。数十次担任IEEE VIS, EuroVis, IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员，2017年担任IEEE VIS大会论文主席(SciVis)，2014年发起创建中国可视化与可视分析（ChinaVis）大会。

特邀专家

杨小康，上海交通大学教授，上海交通大学人工智能研究院常务副院长,博士生导师，长江学者、国家杰青、万人计划科技创新领军人才。主要研究图像处理与机器学习，获国家科技进步二等奖、上海市科技进步一等奖、国家研究生教育成果二等奖。任中国电子学会青年科学家俱乐部副主席、上海市图像图形学会理事长，为IEEE Transactions on Multimedia编委、IEEE Signal Processing Letters编委。

特邀专家

许勇，华南理工大学教授，华南理工大学研究生院副院长,博士生导师，教育部“新世纪优秀人才”，国际IEEE高级会员，ACM高级会员，中国计算机学会高级会员，IEEE广州分会副主席，CCF广州分部副主席，广东计算机学会副秘书长，广东省“千百十”省级培养对象，“广东省大数据分析与处理工程技术研究中心”主任，华南理工大学“视听觉与服务计算”学术团队带头人。主要研究领域为模式识别、计算机视觉、多媒体信息处理等。

学术报告1

报告题目：网络空间地图

报告人：袁晓如研究院

报告摘要：现在通过数据理解社会运行是非常重要的方式。现代科技的发展使得我们能够几乎全程记录人类活动全过程。可视分析则是对这样庞杂数据进行分析的一种有效手段。可视分析技术的目标是使数据分析过程透明化。它结合了可视化、人机交互和自动分析技术。人的参与在数据分析中的巨大作用，可视分析技术可以扮演重要的角色。本次报告我们讲讨论如何利用地图这样的可视隐喻，针对网络空间数据，特别是社会媒体中信息的流传、扩散，构建容易被用户理解的网络空间数据地图。

学术报告2

报告题目：图像与视频自动生成的规则约束学习

报告人：杨小康教授

报告摘要：最新的生成对抗网络提供了无监督学习的计算框架，并且其样本生成过程具有较强的随机性，为人工智能迈向创意打开了一丝曙光。针对复杂的图像与视频自动生成中存在的解空间巨大、宏观结构的一致性、微观结构的清晰度等技术挑战，我们提出规则约束的生成对抗网络的概念，在景深约束的风景图像智能化生成和骨架约束的人体运动视频智能化生成方面做了初步的探索。

学术报告3

报告题目：密集视频描述

被告人：许勇教授

报告摘要：该工作主要考虑结合行为片段的完整上下文（视频中行为发生的过去信息和未来信息）来提升视频中多个行为片段的精准定位。SST方法（CVPR-17）是一种流行的方法，但丢失了行为的下文信息。我们的工作（双向SST）主要通过前向操作，后向操作，以及融合操作，在SST的基础上，有效地整合了视频行为的上下文，达到新的state-of-the-art。基于视频行为定位，进一步用一句话来描述定位出的行为片段。主要考虑如何更有效地结合定位出的行为内容来进行描述文字的生成。基于排序的思想，进一步结合视频定位的置信度和文字生成的置信度，对模型生成的多个“片段+描述”进行置信度排序，从而改善密集描述系统的总体性能表现。该工作跟对比方法相比，性能表现增益达到100%。

学术报告4

报告题目：行人再标识问题的若干研究新进展

被告人：赖剑煌教授

报告摘要：行人再标识(person re-identification)问题，是视频监控、模式识别与计算机视觉领域的一个重要问题。报告首先综述该领域的研究进展及警务应用，然后重点介绍本团队在行人再标识方向的若干研究进展，包括了基于时空线索的行人再标识、行人的动态匹配模型、行人的镜像表示、跨视域的鉴别成分分析、基于深度学习的再标识等方法。相关理论可应用于现实监控系统，对于图像搜索与匹配领域也具备一定借鉴意义。

会议议程

13:30-14:00 签到

14:00-14:20 领导致辞

14:20-15:00 学术报告，袁晓如研究员

15:00-15:40 学术报告，杨小康教授

15:40-16:20 学术报告，许勇教授

16:20-17:00 学术报告，赖剑煌教授

17:00-17:40 交流互动

17:40-18:00 合影

会议主持：朱珍教授

联系方式

联系人：梁老师