【预告】CSIG图像图形中国行将于12月21日在云南民族大学举办
“CSIG图像图形中国行”活动旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了30余期，参会人数累计4000余人，受到业界好评。本次“CSIG图像图形中国行”由CSIG图象视频通信专委会与云南民族大学联合承办，交流主题为“AI与5G”。
主办：中国图象图形学学会（CSIG）
承办：CSIG图象视频通信专委会、云南民族大学
时间：2019年12月21日8:30
地点：云南省昆明市呈贡大学城云南民族大学图书馆二楼学术厅
执行主席
范菁 教授
中国通信学会常务理事、云南省物理学会常务理事。云南民族大学教授，电气信息工程学院院长。先后主持完成国家自然科学基金项目3项，云南省自然科学基金项目3项；主持完成国家民委科研基金项目、国家语委重大招标项目、云南省教育厅科研基金重点项目等20余项国家、省部级、地厅级科研项目的研究工作。目前是云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室的负责人。主要从事计算机网络、智能电网、无线传感网络、物联网技术及应用、智能控制与计算等方面的研究，现已发表学术论文50多篇，学术论文被SCI、EI收录20余篇，申请国家发明专利10余项、软件著作权5项等。
特邀专家
朱光喜 教授
华中科技大学教授/博导，享受国务院特殊津贴。国务院学位委员会信息与通信工程学科评议组成员(第5,6届)，中华人民共和国全国标准化技术委员会委员，现任中国图象图形学学会图像视频处理与通信专业委员会主任，国家宽带移动通信核心网工程技术研究中心技术委员会（华为）副主任，无线通信接入技术国家重点实验室（华为）学术委员会委员，华为智能视频监控产品线特约顾问。完成国家863计划及国家重大专项等10余项。曾获“信息产业十大重大技术发明”，“中国标准创新贡献一等奖”，国家教学成果二等奖等多项奖励，培养指导博士/硕士200余名，在国内外学术刊物发辫论文500余篇。
主题报告：全天候全息与MEC研究
报告摘要：全天候智能全息系统蕴含人类探索自然规律和综合多学科知识多领域应用深层次内容，建成后将为工业、农业、交通、航空、航海、国防等建设现代化工程的基础平台。系统研发内容将涉及全天候大气光照模型及多类型传播规律，光学全息采集自然场景方法及相关材料与器件，光电融合抗光学退化与修复增强，多谱信息融合与相关传感材料与器件，退化图像与视频修复增强的处理与AI方法及技术，多视觉超分辨率表现3D及数字全息图像与视频技术，视频与全息移动边沿分析及传输策略，基于本系统方案的AI芯片设计及实现，全天候智能全息系统主客观评价方法及规范标准。该系统将大大拓展人类的视觉空间深度与广度，特别为智能驾驶（空天地）、防灾减灾、提升多领域探测空间能力与效率等提供强有力工具，将催生新的产业链。
卢汉清 研究员
毕业于华中理工大学（博士学位），现任中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员，博士生导师。主要研究方向为多媒体分析，模式识别，人工智能。2006—2013年曾任模式识别国家重点实验室副主任。目前担任中国图象图形学学会的副理事长及《计算机学报》的编委。作为项目负责人曾获得多项国家973，863，国家自然科学基金面上及重点项目等。已完成项目均获得好的评价，其中，一项基金项目被评为“特优”，一项研究获得国家自然科学二等奖。2004年以“视觉计算理论与算法研究”为题获得了国家自然科学二等奖，2017年以“视觉特征低维表达理论与方法”为题获得了教育部自然科学二等奖。在完成科研项目的基础上，发表论文近五百篇，其中有130多篇国际期刊杂志，重要国际会议论文近300篇，主编出版了《计算机视觉与目标识别进展》一书。截止目前，指导了数十名硕士和博士研究生，多人获得冠名奖学金以及国家奖学金；其中两人获得中科院百篇优博，四人获得中国科学院院长优秀奖学金，一人获得CCF优秀博士论文奖，一人获得中国自动化学会优秀博士论文奖。作为会议主席组织过三次国际会议，并多次被邀请成为国际会议的程序委员。
主题报告：图像描述与图像问答
报告摘要：图像描述及图像问答。这部分将介绍我们在该研究方向的一些最新研究成果和进展。在图像描述部分中，针对单阶段解码方法中出现的错误无法修正、解码器忽视句子连贯性问题，提出一种由粗到精的多阶段解码方法提升文本生成质量的方法。针对传统方法中语言风格单一的问题，描述了一个可以多种指定文本风格的模型，该模型采用半监督学习方法，无需使用成对的图像与风格化文本标注数据进行训练。提出了一种三元视觉语义单元（物体、属性、和物体之间的关系）用于图像的理解问题。在图像问答部分中，我们提出了一种视觉关系编码模块和文本关系编码模块，改进和加速了视觉和文本关系的编码，提出基于擦除的注意力机制学习的方法，显著地改进了生成的注意力分布的质量，提出建模密集的多模态交互，来捕获更加精细的多模态关系，从而改进问题回答的准确率。
刘文予 教授
清华大学计算机科学与技术系本科毕业，华中科技大学电子与信息工程系获硕士、博士学位，华中科技大学电子信息与通信学院人工智能研究所所长、教授。中国图象图形学学会常务理事、中国图象图形学学会图象视频处理与通信专业委员会副主任委员、全国电子与通信工程领域工程硕士培养指导组成员、中国电子教育学会研究生教育分会常务理事、中国通信学会通信理论与信号处理专业委员会委员、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员。研究方向为计算机视觉、人工智能等方面。主持多项国家级项目，包括国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划等。获湖北省技术发明一等奖、自然科学二等奖。担任多种国际学术会议主席和TPC。在IEEE Trans 等国际著名期刊和顶级会议发表论文100多篇，发明专利20项。
主题报告：弱监督学习及应用
报告摘要：深度学习需要大量的有标注训练样本，本讲座关注于无标注的训练样本机器学习，即基于弱监督学习的物体检测。介绍了三种行之有效的弱监督物体检测解决方案，包括基于深度区域学习的弱监督物体检测网络、基于候选区域聚类学习的弱监督物体检测网络、弱监督候选区域提取及物体检测网络。深度区域学习通过多任务学习将弱监督物体检测任务和物体分类任务整合到同一个网络中，以学习更好的候选区域特征、提升弱监督物体检测精度。并将弱监督物体检测应用在图像分类任务上，拓展了弱监督物体检测在其它领域的应用，最后讨论了当前遗留的技术问题和未来发展方向。
刘富强 教授
同济大学电子与信息工程学院和设计创意学院双聘教授，博士生导师，教育部嵌入式系统与服务计算实验室副主任，科技部中意设计创新中心副主任，日本National Institute of Informatics客座教授。1987年在天津大学获得无线电技术专业学士学位，1996年在中国矿业大学自动化专业获得博士学位，2005年德国DAAD访问学者，2007年入选上海市优秀学科带头人。研究兴趣包括5G/6G车联网通信、基于图像分析的自动驾驶、车联网大数据智能分析和创新设计。先后承担和组织自然科学基金重点项目、科技部重大/重点863项目、工信部国家重大专项以及欧盟第七框架项目等，发表论文300余篇，授权发明专利30多项，获省部级奖励14项。先后任中国图象图形学学会常务理事等，教育部高等学校电子信息与电气学科教指委委员、上海市科委通信与网络领域技术预见专家组组长等。
主题报告：5G和AI背景下的自动驾驶创新
报告摘要：麦肯锡预测未来每个都超过万亿美元以上市场空间的关键技术包括了移动互联网、物联网和自动驾驶等，报告将介绍中国智能网联汽车发展背景、技术路线等，利用学科交叉分析信息与通信技术（ICT）如何与汽车和交通行业进行合作研发，关键技术方面包括基于图像分析和人工智能的感知/融合/决策、无人机交通图像分析、基于图像和激光雷达融合的预碰撞系统、最后一公里无人驾驶应用、基于5G和图像感知的协作式车队Platooning、基于5G MEC的人机远程驾驶应用、基于大数据的驾驶行为模式识别与特征画像等。通过可持续创新设计的研究和应用、无人驾驶船及自动驾驶机器人等一些案例，总结创新流程以及基于新型STEAM架构的新工科人才创新创业能力培养探索与实践。
刘应状 教授
2000年毕业于华中科技大学获博士学位，2001年12月法国巴黎十一大学博士后。现任华中科技大学电信学院教授、博士生导师、通信系系主任，华中科大-中国移动-爱立信“5G联合创新实验室”主任，华中科大-华为公司“先进接入创新中心”主任，欧洲核子中心CERN/LHC/ALICE国际合作组成员及中国分组技术协调人，IEEE802.11ax下一代WiFi国际标准组成员。长期从事宽带无线通信研究，在无线通信领域主持了多项国家重大项目，包括国家自然科学基金重点项目、国家科技重大专项、国家863项目、科技部国际合作项目、华为重点项目等，在国内外核心刊物上发表论文100余篇，申请专利60余项，提交并通过IMT A/LTE+/CCSA等4G移动通信标准化组织技术提案10余项。在所承担的国家自然科学基金重点项目中，对5G核心技术进行了深入研究，成果发表在国际顶级期刊IEEE JSAC上，多次入选ESI高被引论文，单篇论文他引用次数高达900余次，获得无线通信领域中多位世界顶尖学者的高度评价。
主题报告：Massive MIMO：从去导频污染到可扩展性
报告摘要：Massive MIMO是5G物理层核心技术，通过在基站侧配置大规模阵列天线，使5G系统具有很的高频谱效率，然而由于信道相干时间较短，导频往往需要复用，这就导致Massive MIMO在多小区、多用户环境下产生导频污染（Pilot contamination），包括Massive MIMO技术的提出者Thomas Marzetta在内的很多学者认为是Massive MIMO系统的本质性瓶颈问题是导频污染。针对这一问题，我们提出了一种能有效对抗Massive MIMO系统中导频污染（Pilot contamination）效应的方法，核心想法是从导频信号的角度域以及幅度域两个维度进行，充分利用信道统计特性的差异性（基于Bayes估计）并对各小区的导频分配进行有效协调，从而能大幅降低导频污染的影响。另外，针对未来6G核心问题，对Massive MIMO的可扩展性问题展开讨论。
会议流程
08:30-09:00 会议签到
09:00-09:30 校领导致辞
09:30-09:35 合影
09:35-10:05 主题报告：朱光喜教授
10:05-10:35 主题报告：卢汉清研究员
10:35-10:55 茶歇
10:55-11:25 主题报告：刘文予教授
11:25-11:55 主题报告：刘富强教授
11:55-12:25 主题报告：刘应状教授
联系方式
李琰
电话：18388056871
QQ：175365463
邮件：liyanhustkm@163.com
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