CCF@U第823场：周景才、王楠楠走进浙江工商大学

CCF走进高校第823场

敬请关注

时间：2021年12月08日（星期三）14:00-16:00

地点：线上报告

参会方式：

1、腾讯会议号：771-822-554

2、免费，CCF会员优先

3、参会须知：实名进入腾讯会议（具体格式：姓名+高校）

活动安排：

报告题目：中美科技竞争带给计算机专业学生的危与机

报告摘要：随着美国对中国信息技术封锁的逐步推进，中、美信息技术分裂的风险正在逐步加大，面对这种新的局势，计算机专业的学生该如何规划自己的学习内容与研究方向呢？笔者将从宏观战略的角度进行剖析，并结合自己在华为10余年的工作经历指导青年学子提前做好规划，从容应对未来的挑战。

嘉宾简介：

周景才，博士，华为战略部 AI产业发展专家。CCF专业会员、CCF存储专委会委员、公安部信标委通讯委员。主要研究领域：战略规划、人工智能、高性能计算等。近几年，累计发表论文7篇，申请专利8项，参与制定国家标准10余项。

报告题目：图像跨域重建与可信身份鉴别

报告摘要：城市级视频监控系统是平安城市建设的重要内容，已从第一代“看得见”和第二代“看得清”的阶段发展到“看得懂”的第三阶段。由于城市级摄像头网络空间分布广、设备类型和参数差异大，实现城市级视频监控系统“看得懂”面临重大挑战。为此，本报告重点汇报图像跨域重建与可信身份鉴别相关技术进展，具体包括（1）行为分析（异常行为检测、行为定位与识别等）：通过多尺度边界敏感的时序行为定位与识别思路提取完整语义信息，通过基于时域-空域融合特征的检测思路来差异化正常与异常数据的重构质量；（2）跨模态行人重识别：对跨模态行人高维特征的模态差异进行度量与约束以提高特征的模态不变性；（3）视频目标清晰化（底层视觉）：联合先验信息与运动不变性以提升帧间时序依赖关系的表征能力；（4）跨域图像合成（异质人脸图像生成、图像风格化等）：将不同模态的图像转化为统一模态的图像，实现信息补全；（5）跨域图像识别（异质人脸图像识别），通过表征解构学习提高跨域图像合成与识别的可解释性和精确度。该课题的研究能为网络视频大数据智能分析提供系统的解决方案；（6）可信身份认证：可信这里主要指可靠与安全，算法应该既能防御来自外部的攻击（对抗学习），又能对隐私信息进行保护。

嘉宾简介：

王楠楠，男，华山学者特聘教授，博士生导师。西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室智能信息处理中心主任。近年来从事计算机视觉和统计机器学习方面的研究，在图像跨域重建与可信身份鉴别方面进行了深入研究，内容包括画像-照片合成与识别，图像/视频超分辨率重建、图像恢复，行为分析与识别，行人重识别等。在IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML等国际顶级期刊和会议上发表学术论文150余篇，获得国家自然科学基金委优秀青年基金，入选中国科协青年人才托举工程，获教育部自然科学一等奖、陕西省科学技术一等奖、陕西省优秀博士学位论文奖等奖项。

CCF微信公众号，欢迎关注