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人工智能前沿技术及应用学术报告会
2018-10-17 阅读量:2837 小字

CCF YOCSEF兰州

 将于2018年10月31日(星期三)

在兰州工业学院举行

人工智能前沿技术及应用学术报告会

20181031日(星期三14:00-17:30

兰州工业学院(南校区) 第三学术报告厅(图书馆1楼)



程 序

13:30     签到

14:00     报告会开始

特邀讲者:赵 耀 博士,北京交通大学教授

演讲题目:基于深度学习的弱监督图像语义分割

特邀讲者:邓 成 博士,西安电子科技大学教授

演讲题目:深度多模态哈希学习

特邀讲者:贾 伟 博士, 合肥工业大学副研究员

演讲题目:人工智能时代的生物特征识别技术

特邀讲者:潘金山 博士,南京理工大学教授

演讲题目:基于物理成像模型的深度神经网络学习算法及应用


执行主席:

          李向伟 博士,兰州工业学院软件工程学院院长、教授

                             中国计算机学会高级会员

               中国计算机学会计算机视觉专委会委员


武光利 博士,甘肃政法学院网络空间安全学院副院长、副教授、硕士生导师

      中国计算机学会会员

     


参加人员:人工智能领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者

报名方式Email312475689@qq.com (请于1031前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCFCV兰州工业学院报告会回执”)

参加方式:免费参加,敬请光临。

参会回执

姓名


职称/职务


电话


Email


工作单位


注:回执仅仅针对外地和外校的人员,本校人员无需提供。

特邀讲者 赵耀 


赵耀,长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、万人计划科技创新领军人才、科技部重点领域创新团队带头人。现任北京交通大学信息科学研究所所长,“现代信息科学与网络技术”北京市重点实验室主任。研究领域为数字媒体信息处理与智能分析,包括图像\视频压缩,数媒体内容安全,媒体内容分析与理解,人工智能等。主持了973计划、863计划等课题30余项。在包括IEEE Trans.等国内外期刊、会议上发表论文200余篇。作为第一完成人获北京市科学技术奖一等奖等省部级奖励3项。指导的博士生5人获北京市和中国计算机学会优秀博士论文奖。主持的《多媒体技术应用》课程获选网络教育国家精品课程,获北京市高等教育教学成果一等奖。被遴选为IEEE Senior Member IET Fellow,并受邀担任了 IEEE Transactions on CyberneticsIEEE Signal Processing Letters等多个国际杂志编委。曾获霍英东青年教师基金奖,詹天佑铁道科技奖青年奖,北京市五四奖章等荣誉称号,他是国务院学科评议组成员,享受国务院政府特殊津贴。


报告摘要为减少像素级标注的巨大负担,近年来提出了许多弱监督语义分割技术。随着深度卷积神经网络的进步,物体语义分割技术取得了显著的进步。本报告将重点介绍课题组在基于深度学习的弱监督语义分割方面的部分研究成果。

特邀讲者 邓成 


邓成,男,西安电子科技大学教授、博士生导师。2012年获陕西省青年科技新星,2012年入选教育部新世纪优秀人才支持计划,2017年入选陕西省中青年科技创新领军人才。IEEE会员、ACM会员、AAAI会员、中国计算机学会会员、中国电子学会会员。

主要从事计算机视觉、模式识别等领域的研究工作。主持包括国家自然科学基金面上项目、科技部“863”计划、陕西省重点研发计划等科研课题近30项。获发明专利近20项;发表学术论文100篇,其中在国际一流期刊IEEE TNNLSTIPTMMTCYB等和国际顶级会议ICMLNIPSICCVCVPRAAAIIJCAI等上发表论文60余篇,被Google Scholar引用近1500次。现担任国际知名期刊Neurocomputing (JCR 二区) 副编辑;担任国际学术会议ICIMCS2016程序委员会主席;担任多个国际学术会议的程序委员,如KDD2018IJCAI2018ICCV2017KDD2017IJCAI2017AAAI2017AAAI2016IJCAI2016等;担任近20余个国际刊物的审稿人,如IEEE TIPTMMTCYBTNNLSInformation ScienceSignal ProcessingPattern Recognition等。研究成果获国家自然科学奖二等奖1项(2016)、陕西省科学技术奖一等奖2项(2011, 2015)、教育部自然科学奖二等奖1项(2013)。


报告摘要搜索引擎和社交媒体的快速发展使得多媒体数据呈现爆炸式增长,多模态检索已经成为近年来的研究热点问题。面向实际应用,多模态检索要求具有低存储消耗和快速响应查询等特点。此外,不同模态数据之间存在的“语义鸿沟”是造成检索精度不高的主要原因。鉴于此,深度哈希学习方法在多模态检索领域取得了初步成功,引起了人们的广泛关注。报告从有监督和无监督两种方式出发,探讨当前最新的深度多模态哈希学习方法,为减轻模态间的“语义鸿沟”及提高检索精度提供了有益借鉴。

特邀讲者 贾伟


贾伟,博士,合肥工业大学计算机与信息学院副研究员。首届中科院青年创新促进会成员。中国人工智能学会模式识别专业委员会委员、智能交互专业委员会委员。中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员。中国图像图形学会机器视觉专业委员会委员。中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会副秘书长。视觉与学习青年研讨会(VALSE)第一届在线理事会副主席、在线委员会副主席。2015中国生物特征识别青年论坛指导委员会委员。201620172018中国生物特征识别会议宣传主席。2017年中国计算机视觉大会宣传主席。VALSE 2018宣传主席。VALSE 2019程序委员会主席。已经获得3项国家自然科学基金的资助。近年来,在TIPTNNLSTIFSTIMTSMCSPattern Recognition, Information Sciences等期刊上发表SCI论文40多篇。担任SCI期刊《IEEE ACCESS》客座编委。担任IEEE TIPTNNLSTIFSTCYBTMMTIMTSMCSPR等多个国际权威杂志和会议的审稿人。担任IJCAIAAAI等会议程序委员。主要研究兴趣为人工智能、模式识别、计算机视觉和生物特征识别等。

报告摘要生物特征识别技术在身份认证、信息安全、数字娱乐等领域有着重要的应用。随着移动互联网和人工智能时代的到来,生物特征识别技术正发展到一个新的阶段,我们称之为生物特征识别技术2.0阶段。目前,生物特征识别技术的研究和应用日趋活跃,在国民经济中起着越来越重要的作用,具有非常好的发展前景。本报告首先对人工智能时代进行介绍,其次介绍生物特征识别技术的基本概念,再次介绍我们对生物特征识别技术2.0的初步思考,最后简要介绍我们在生物特征识技术方面的一些研究进展。

特邀讲者 潘金山


潘金山,博士,南京理工大学计算机学院教授。20176月毕业于大连理工大学数学科学学院。主要从事图像去模糊、图像复原等相关底层视觉问题的研究。在CVPR, ICCV, ECCV等国际会议以及IEEE TPAMI, TIP等重要国际期刊上发表论文20多篇。2018年获得中国人工智能学会优秀博士论文。

报告摘要现有的基于深度神经网络的图像复原算法大多采用端到端的黑箱方式,网络结构设计上没有有效利用图像退化过程的性质。针对这一问题,我们首先介绍图像退化的物理成像模型以及传统的基于物理成像模型的相关复原算法,并以此为基础讨论如何利用物理成像模型约束深度神经网络,使得深度神经网络能够更有效地刻画并解决图像复原问题(如图像去模糊、去雾、超分辨率、去雨等)。


执行主席:李向伟

李向伟,男,博士、教授、中科院博士后,软件工程学院院长,中国计算机学会高级会员,中国计算机视觉专委会委员、中国机器学习专委员通讯委员,国家自然科学基金项目评审专家、甘肃省科学奖励评审专家、河北省科学奖励评审专家、甘肃省财政厅特聘专家、兰州市信息化专家咨询委员会专家、校学术委员会委员、校首批重点学科负责人。获甘肃省青年教师成才奖,甘肃省园丁奖,获国家信息产业部“网络安全高级工程师”资格,全国信息技术人才培养工程“数据挖掘工程师”资格,全国高科技教工委“高级注册信息安全工程师”资格、中国人力资源和社会保障部“大数据开发工程师”资格。 主要研究方向为智能信息处理、机器学习与机器视觉。获甘肃省科技进步三等奖1项、甘肃省高校科技进步二等奖1项、甘肃省机械工程学会科学技术二等奖1项、三等奖1项、甘肃省教学成果二等奖1项,厅级奖2项;主持国家自然科学基金项目、中国博士后基金面上项目、教育部博士基金项目各1项、甘肃省科技支撑、省自然科学基金等省部及厅级项目10余项,先后在国际、国内核心刊物发表论文30余篇,其中被SCIEI检索16篇,申请国家发明专利2项、软件著作权7项、出版教材5部。

执行主席:武光利


武光利,男,博士、副教授、硕士生导师,甘肃政法学院网络空间安全学院副院长,主要研究方向信息内容安全、智能信息处理。主持和参与国家自然科学基金项目1项、国家社科基金项目1项、甘肃省自然科学基金等省部及厅级项目6项,先后在EICSCD等核心期刊发表论文7篇,出版专著1部。

会场路线图





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