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CCF YOCSEF成都成功举办“计算机视觉前沿技术报告会”
2017-11-29 阅读量:825 小字

CCF YOCSEF成都举办“计算机视觉前沿技术报告会”

      CCF YOCSEF成都分论坛主办的“计算机视觉前沿技术研讨会”于11月25日在电子科技大学清水河校区举行。本次论坛CCF YOCSEF成都诚挚邀请了视觉领域不同行业的多位专家进行了专题演讲。国家“千人计划”入选者、电子科技大学未来媒体研究中心主任申恒涛教授,中山大学林倞教授和哈尔滨工业大学左旺孟教授受邀出席会议并作主题报告,会议由国家“青年千人计划“入选者、电子科技大学未来媒体研究中心的杨阳教授姬艳丽副教授主持。

      

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电子科技大学申恒涛教授“跨媒体理解前沿”主题演讲


各位专家学者围绕“计算机视觉前沿技术”这一主题进行了学术交流。来自电子科技大学的申恒涛教授以“跨媒体理解前沿”为主题,他首先介绍到多媒体将文本、图像、语音、视频等数据形式紧密混合一体,已经成为大数据的普遍表达方式。而跨媒体理解通过对语言、视觉、和听觉的语义贯通,是实现智能行为的基础,在机器人、无人机、安防、交通、教育、互联网等领域有重大应用价值。其次介绍了跨媒体理解的最新科研成果,展开一系列讨论,包括跨媒体的关联性挖掘、标注、搜索等。


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 哈尔滨工业大学左旺孟教授“多领域视觉学习:多域融合、跨域交叉与域间转换”主题演讲


       哈尔滨工业大学左旺孟教授以多领域视觉学习:多域融合、跨域交叉与域间转换”为主题,介绍多领域数据对视觉学习带来的机遇与挑战,他认为,不同领域(如合成与真实数据、可控与不可控环境等)的视觉数据的关联和综合利用有助于更为便捷地构建高效和实用的视觉分析模型并结合具体底层和高层视觉应用,介绍以下方面的研究进展,其中包括:

(1) 多域融合:(a) 综合低质量的深度图和高质量的灰度图,实现深度图像的质量增强;

                      (b) 综合有遮挡的人脸图像和正面的参考人脸图像,实现人脸图像的智能填充。

(2) 跨域交叉:建立了一个跨域图像特征表达与度量学习的联合模型。

(3) 域间转换:(a) 针对数据层面的域间转换,简要回顾图像转换和像素域领域自适应的研究进展;

                      (b) 针对特征层面的域间转换和领域自适应,提出了一种加权MMD模型和权重的自适应估计方法。


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中山大学林倞教授“人物图像解析的前沿研究进展”主题演讲


  中山大学林倞教授以人物图像解析的前沿研究进展”为主题,介绍人物图像解析的最新研究现状及其进展,主要包括精细化人物服饰语义分割,人物姿态估计以及人物图像生成三个方向。他指出,针对图像和视频中的人物进行语义和结构解析,是计算机视觉领域的最根本的问题之一它在许多产品应用中发挥着关键作用,如虚拟现实,视频监控,人机交互等。并介绍了目前规模最大的人物解析数据集—LIP (Look Into Person by SYSU)


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互动环节

       此次研讨会吸引了来自西南交通大学、电子科技大学,四川大学、西南财经大学、成都信息工程学院、成都大学的师生前来参加,会场座无虚席。在互动交流环节,学者们和与会师生就计算机视觉前沿的相关问题进行了深入探讨。

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