中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

Lanzhou

CCF YOCSEF兰州

将于2018年11月27日(星期二) 14:30-17:30

兰州财经大学段家滩校区图书馆六楼小学术报告厅举行学术报告会

报告会主题

模式分析与图像理解

程序

14：30签到

15：00 报告会开始

15：00 - 16：00 特邀讲者：李泽超教授做学术报告

                          报告题目：《智能图像语义理解》

16：00 - 16：30 茶歇、合影；

16：30 - 17：30 特邀讲者：钱建军博士做学术报告

                          报告题目《基于图像分解的稳健矩阵回归表示》

17:30     报告会结束

执行主席： 韩金仓 魏霖静

特邀讲者介绍：

李泽超，南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师，分别于2008年和2013年毕业于中国科学技术大学和中国科学院自动化研究所。研究兴趣主要是媒体智能分析，计算机视觉等。相关研究成果发表ACM/IEEE Transactions或者CCF A类会议论文30余篇；2017年获得江苏省杰出青年基金资助，入选中国科协青年人才托举工程，获得2017年江苏省科学技术一等奖（排名第三）、2015年中科院优秀博士论文奖、2015年CCF优秀博士论文奖，ICIMCS 2018最佳学生论文奖等，目前担任CCF多媒体技术专委会副秘书长。

报告主要内容：

图像视频大数据智能分析与理解在多种实际应用中具有至关重要的作用，比如无人驾驶、网络空间内容安全以及社会公共安全等。针对图像视频大数据智能理解，从底层特征表示到高层语义理解展开研究。提出了多种面向语义理解的特征选择方法以及特征抽取方法，从原始特征中选择有效的特征子集以及学习到一个有效的特征表示；提出了渐进式度量学习方法，挖掘社交网络的上下文信息，建立底层特征与高层语义之间的语义映射；提出了深度协同因子分解模型，将图像和标签映射到统一空间，同时解决图像标注、标签优化、基于内容的图像检索以及标签扩展等多种任务。

特邀讲者介绍：

钱建军，南京理工大学计算机科学与工程学院副教授，2014年在南京理工大学获模式识别与智能系统博士学位，同年留校任教。研究兴趣模式识别基础理论（包括稀疏表示、低秩理论、最优传输等）。相关研究成果发表在IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), IEEE Trans. on Image Processing (TIP), IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), Pattern Recognition等国际权威刊物和知名国际会议30余篇；获得2017年江苏省科学技术一等奖（排名第4）；2018年入选“香江学者计划”；指导的硕士研究生2017年荣获Udacity-DiDi无人驾驶全球挑战赛冠军，同年还荣获神州专车“无人驾驶深度学习挑战赛”冠军。此外，担任多个SCI学术期刊和会议的审稿人。

报告主要内容:

面向污染图像（包括遮挡、光照变化、噪声等）的分析和识别已成为视频监控、面部图像分析等社会公共安全领域亟需解决的瓶颈问题。针对污染图像的稳健表示问题，提出了基于核范数的矩阵回归模型，该模型利用核范数刻画残差图像的结构信息，在处理光照和遮挡等结构噪声时性能优越；在此基础了我们进一步进行推广，提出了稳健的矩阵回归模型；为了深入挖据图像内部蕴含的结构信息，提出了基于图像分解的矩阵回归模型，与以往的方法相比性能有了显著提升。

执行主席：

韩金仓，教授，理学博士。现任兰州财经大学信息工程学院院长，甘肃省政协委员，硕士研究生导师，甘肃省计算机教指委委员，甘肃省数学会常务理事。近年来，主持、参与的课题有甘肃省自然科学基金项目及甘肃省社科基金项目、校级课题等14项科研项目；目前在研的有国家自然科学基金项目、甘肃省自然科学基金项目等。已出版教材8部，在国外知名期刊、国际会议论文集、国家级及省级科技期刊上发表科研论文共30多篇，已有10多篇论文被SCI、EI、ISTP检索。曾获兰州财经大学教学名师奖、甘肃省青年成才奖及多项教学与科研奖。

执行主席：

魏霖静，博士，教授，甘肃农业大学信息科学技术学院副院长，YOCSEF兰州2018-2019主席。