中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum Dalian

CCF YOCSEF大连

于2018年4月19日

在辽宁省大连市凌海路1号

大连海事大学百川楼201举行

“计算机视觉与生物特征识别”报告会

敬请光临

报告会日程

13:10-13:30 签到

13:30-14:20 学术报告

题目：从神经影像计算与分析到视觉信息编解码

特邀讲者：何晖光，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师，中国科学院大学人工智能学院脑认知与智能医学教研室主任、岗位教授。

14:20-15:10 学术报告

题目：跨媒体理解与检索研究进展

特邀讲者：杨阳，电子科技大学计算机科学与工程学院教授、博导，2014年获电子科技大学校百人计划，2016年获中组部青年千人计划、四川省千人计划。

15:10-16:00 学术报告

题目：三维人脸建模：图像、形状及其生物学探究

特邀讲者：赵启军，四川大学副教授，硕士生导师，CCBR2016和ISBA2018程序委员会主席、 BTAS2018人脸识别领域主席。

16:00-16:50 学术报告

题目：基于分布学习的年龄估计

特邀讲者：韩琥，中科院计算所副研究员，硕士生导师，ICB、IJCB、ACCV、CCBR等知名国内外生物特征识别与计算机视觉会议程序委员会委员。

16:50-17:20 交流环节

执行主席

王新年 大连海事大学信息科学技术学院副教授

      CCF YOCSEF大连主席

彭健钧 大连工业大学信息科学与工程学院讲师

      CCF YOCSEF大连AC委员、学术秘书

报名方式：请于2018年4月19日13:00前与彭健钧联系，以便提供会务。Email：pengjj@dlpu.edu.cn; Tel: 139 4206 1732。

报告会简介

报告人：何晖光，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师, 中国科学院大学人工智能学院脑认知与智能医学教研室主任、岗位教授，中科院青年创新促进会优秀会员，中科院脑科学与智能技术卓越中心团队成员。中国图象图形学会视觉大数据专委会常务委员，CCF计算机视觉专委会委员，IEEE高级会员, CCF高级会员。分别于1994年（本科），1997年（硕士）毕业于大连海事大学，2002年在中科院自动化所获博士学位。何晖光博士先后主持了5项国家自然科学基金（包括国家自然基金重点项目）、2项863项目的研究。先后获得国家科技进步二等奖两项（分别排名第二和第三），教育部科技进步一等奖（排名第三），北京市科技进步奖两项，中科院首届优秀博士论文奖，北京市科技新星，中科院“卢嘉锡青年人才奖”等奖项。其研究领域为脑科学、人工智能，医学影像处理，脑-机接口等， 其研究结果在NeuroImage, Human Brain Mapping, Pattern Recognition, MICCAI等相关领域的国内外核心期刊以及国际主流会议上发表文章一百余篇。

报告题目：从神经影像计算与分析到视觉信息编解码

报告摘要：

我们将首先介绍课题组在医学影像分析方面的几个工作，包括利用多模态影像分析对青光眼、小儿抽动秽语症的大脑结构和功能改变的分析。接着介绍视觉信息编解码的工作。

视觉信息编解码是通过计算方法建立从视觉系统与外界视觉刺激信息之间的映射模型，探索大脑视觉信息处理的过程和机理，其研究不仅有助于探索视觉的加工机制，而且可促进计算机视觉的类脑研究。我们提出了一个基于多视图贝叶斯深度生成模型，可通过fMRI信号重建看到的图像。在公共数据集上已取得了目前最好的解码效果，并被MIT Technology Review头条报道。

报告人：韩琥，中科院计算所副研究员，硕士生导师。2005年毕业于山东大学获学士学位，2011年毕业于中科院计算所获博士学位，之后分别在美国密歇根州立大学和美国谷歌总部从事生物特征识别研究工作，曾担任谷歌总部Abacus项目核心研发成员。2015年加入中科院计算所，主要研究方向为生物特征识别、计算机视觉及模式识别，特别是生物启发的视觉感知建模方法如：多目标检测、多模态感知与多任务协同等。先后在包括IEEE T-PAMI、IEEE T-IFS、CVPR、ECCV等领域知名国际期刊与会议上发表学术论文30余篇，其中一作与通讯作者CCF-A类期刊长文7篇（一作T-PAMI长文2篇），谷歌学术引用1200余次（H-Index：19）；多次应邀担任ICB、IJCB、ACCV、CCBR等知名国内外生物特征识别与计算机视觉会议程序委员会委员。作为负责人承担国家基金委重点项目课题1项，中科院对外合作重点项目1项和国家基金委面上项目1项，作为课题骨干参与科技部973项目课题1项；曾作为技术负责人参与美国司法部和自然科学基金的模拟画像识别和人脸活体判别等多个项目。联合指导研究生获ICCV2015表观年龄识别竞赛亚军、CCBR2016最佳学生论文奖。

题目：基于分布学习的年龄估计

报告摘要：

年龄估计在视频监控、社交媒体和人机交互等领域具有重要的应用价值。现有的方法通常将年龄估计建模为年龄值的回归或年龄分类问题，对年龄标签的易混淆性和标注歧义性缺少考虑。我们将年龄估计建模为年龄分布学习，并提出了一种新的均值-方差损失实现更好的年龄分布估计。均值损失使得所估计的年龄分布的均值更加接近真实年龄，方差损失使得所估计的年龄分布更加集中。我们将所提出的均值-方差损失和softmax分类损失一起嵌入深度卷积神经网络，实现了可以端到端学习的年龄估计模型。在FG-NET, MORPH Album II, CLAP2016, and AADB等多个数据库上的实验结果表明，所提出的方法优于当前最好的年龄估计算法并且在图像审美评估问题中具有良好的泛化能力。

报告人：杨阳，电子科技大学计算机科学与工程学院教授、博导。澳大利亚昆士兰大学博士、新加坡国立大学博士后。研究领域包括多媒体检索、社交媒体分析和机器学习。在计算机领域知名期刊和会议上发表论文百余篇。目前主持国家自然基金面上项目1项、参与重点项目1项。多次任职国际SCI期刊（客座）编委。曾获ACM Multimedia 2017最佳论文奖、ACM Multimedia 2013最佳学生论文、ACM SIGIR最佳论文Honorable Mention、IEEE ICME World's FIRST 10K Best Paper Award、WISE最佳论文等学术奖项。2014年获电子科技大学校百人计划；2016年获中组部青年千人计划、四川省千人计划支持。

题目：跨媒体理解与检索研究进展

报告摘要：

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。在这里，我们将对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。

报告人：赵启军，副教授，硕士生导师，现就职于四川大学计算机学院。1999-2006年在上海交通大学计算机系获得学士与硕士学位，2006-2010年在香港理工大学电子计算学系获得博士学位，2010-2012年在美国密歇根州立大学从事博士后研究，2012年回国加入四川大学。赵博士长期从事生物特征识别领域的研究，近期的研究兴趣主要在三维人脸建模与识别，及其在刑事科学、智能视频监控、医疗保健、人机交互等领域的应用。赵博士已发表学术会议及期刊论文60余篇，包括CVPR、ECCV、AAAI、ICB、PR和IEEE Trans.等。赵博士主持的科研项目包括自然科学基金青年和面上项目、十三五重点研发计划项目子课题、和多项企业合作项目等。赵博士长期担任领域内知名期刊及会议的审稿人，如IEEE TPAMI、IEEE TIFS、PR、PRL、ICCV、CVPR、ECCV、ICIP和ICPR等。赵博士曾担任第11届中国生物特征识别大会（CCBR2016）和2018年IEEE身份、安全和行为分析国际会议（ISBA2018）的程序委员会主席，和第9届IEEE生物特征识别理论、应用和系统国际会议（BTAS2018）的人脸识别领域主席。

题目：三维人脸建模：图像、形状及其生物学探究

报告摘要：人脸能够反映我们人类的很多信息，比如身份、种族、性别、年龄、情绪、注意力和健康状况等等。因此，很多学科都对三维人脸模型进行了广泛的研究。尽管如此，相比于拍摄二维人脸图像，获取三维人脸数据仍然非常昂贵、而且不方便。这导致三维人脸技术在很多实际应用中无法实用。本报告将介绍我们在由二维人脸图像重建三维人脸形状方面的近期工作。我们提出的方法能够在仅有二维成像设备的情况下生成三维人脸模型，而且能够有效利用三维人脸信息提升人脸识别的准确率。为了更好地理解人脸三维形状的多样性，本报告将分析种族因素对三维人脸重建的影响，回顾从生物学角度进行三维人脸建模的相关工作，并探讨未来的一些潜在研究方向。我们相信随着三维人脸获取和建模技术的快速发展，三维人脸将在越来越多的应用中发挥更加重要的作用。