预告 | CCF-CV走进高校系列报告会(第五十三期,东南大学)


中国计算机学会计算机视觉专委会走进高校系列报告会

CCF-CV Series Lectures

东南大学·南京(第53期)

2018年5月27日(星期日)08:00-11:30

东南大学(四牌楼校区)健雄院致知堂

 

报告会主题

计算机视觉前沿技术及应用

程    序

08:00     签到

08:10     报告会开始

特邀讲者:于  剑  博士,北京交通大学教授

演讲题目:基于认知的机器学习公理化

特邀讲者:陈松灿  博士,南京航空航天大学教授

演讲题目:结合辅助信息的人脸图像年龄估计

特邀讲者:吴小俊  博士,江南大学教授

演讲题目:深度学习启发的图像特征抽取及应用

 

执行主席:郑文明 博士,东南大学生物科学与医学工程学院教授

中国计算机学会计算机视觉专委会委员

杨万扣 博士,东南大学自动化学院副研究员

中国计算机学会计算机视觉专委会委员

 

承办单位:儿童发展与学习科学教育部重点实验室(东南大学)

参加人员:视觉领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者

报名方式:Email:wkyang@seu.edu.cn(请于5月26日前将参会回执回复至该邮箱,邮件主题请注明“CCF-CV东南大学报告会回执”)

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  于剑

北京交通大学教授,博士生导师,现任北京交通大学人工智能研究院常务副院长,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,中国计算机学会会士、理事,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会秘书长,中国人工智能学会理事,中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任,主持多项国家自然科学基金项目。主要研究兴趣是机器学习、数据挖掘和自然语言处理等。

 

报告摘要:在大数据时代,因应用需求的驱动,大量新机器学习方法不断产生。这些新算法理论依据各异,彼此之间的关系极其复杂,对学习算法的使用者要求极高。但是,儿童的学习能力虽高,却不能掌握现今机器学习的理论。是否能够提出一套符合人类认知的机器学习理论,是当前一个亟待解决的问题。本次报告试图提出一个统一基于认知的机器学习公理化框架,其基本假设是:归哪类,像哪类;像哪类,归哪类。该机器学习理论可以推演出归类方法的三条设计原则,以统一的方式重新解释了数据降维、密度估计、回归,聚类和分类等问题,而且与日常生活中的认知原则一致。

 

特邀讲者  陈松灿

南京航空航天大学教授,博士生导师,IAPR Fellow (2018)。独立主持11项国家自然科学基金,其中1项重点基金。已在包括IEEE Transactions等在内的国际主流学术期刊上已发表160多篇SCIE论文,其中3篇发表在国际权威期刊《Pattern Recognition》上的论文获2年一评的年度最佳论文提名奖(Best Paper Awards: Honorable Mentions)。1篇《计算机学报》论文2015在合肥计算机大会上获颁2010-2014年5年度的3篇优秀论文奖之一。1篇论文获2016国际模式识别会议(ICPR2016)“模式识别和机器学习”Track的Intel最佳科学论文奖。所发论文据Google Scholar统计,已被引超10500次,H-指数47。2014-2017连续4年入选Elsevier中国高引学者榜。2011年作为南京大学的合作者获教育部自然科学1等奖1项,2013年又获国家自然科学2等奖,均排2!已培养毕业博士生37位,有6位获江苏省优博,2位进一步获全国百篇优博提名奖。

 

报告摘要:本讲座将介绍我们在基于图像的年龄估计方面的若干工作,包括性别作为辅助信息的年龄估计和跨库辅助的年龄估计,后者的关键难点在于需要设计出跨库的单一年龄估计器以实现对特征异构同时个体库之间年龄分布又不完全一致的人脸图像年龄估计。

 

特邀讲者  吴小俊

江南大学二级教授,博士生导师,从事模式识别与人工智能方面的研究,承担包括国家重点研发计划课题、国防973子课题、IEEE智慧城市国际合作项目、国家自然科学基金和教育部重大科研项目等的研究。2006年教育部新世纪优秀人才、江苏省333工程科技领军人才。在国内外表学术论文200余篇,其中SCI论文60余篇、EI论文100余篇,出版学术著作5本(一本英文专著,CRC出版)。研究成果获得省部级以上奖励6项,其中包括IETE Gowri Memorial Award 、教育部科技进步一等奖、合作者Josef Kittler院士获2015江苏省科学技术奖国际科技合作奖和2016中国政府友谊奖;主持国家精品课程《人工智能概论》和国家双语示范课程《人工智能》的建设工作,是计算机科学与技术国家特色专业点建设负责人和江苏省高校科技创新团队负责人。曾在英国、法国和港澳台地区留学和学术访问。曾担任多个国际和国内学术会议主席和程序委员、NSFC项目评审人和IEEE智慧城市指导委员会委员。现任江苏省模式识别与计算智能工程实验室主任、教育部计算机类教学指导委员会委员、中国图像图形学会理事、中国航空学会信息融合专委会委员、江苏省人工智能学会副理事长、江苏省系统工程学会副理事长和无锡市计算机学会理事长。

 

报告摘要:图像特征抽取是模式识别的重要研究话题,具有重要的理论和应用价值。本报告首先对特征抽取和深度学习进行简单介绍;然后汇报一些受深度学习启发的图像特征抽取新算法,在此基础上介绍上述图像特征在图像分析、图像融合和人脸特征点定位与识别等方面的应用。

 

执行主席

郑文明,博士,东南大学教授,博士生导师,现任儿童发展与学习科学教育部重点实验室主任、中国认知科学学会理事、中国认知科学学会神经教育学分会理事、中国认知科学学会社会认知科学分会常务理事。2004年9月博士毕业于东南大学无线电工程系信号与信息处理专业。先后在微软亚洲研究院、香港中文大学、美国伊利诺伊大学香槟分校、剑桥大学从事访问研究。获2005年教育部新世纪优秀人才支持计划、首届微软青年教授奖、全国优秀博士学位论文提名奖、江苏省杰出青年基金等荣誉。研究成果获教育部自然科学二等奖2项和江苏省科技进步二等奖1项。担任IEEE Transactions on Affective Computing、Neurocomputing、The Visual Computer、《图学学报》等国内外期刊编委。主持了科技部973课题、国家自然科学基金重点项目等多项科研项目。主要研究领域涉及情感计算、模式识别、计算机视觉,机器学习、以及儿童智能发展相关的信号与信息处理。

 

杨万扣,博士,东南大学副研究员,博士生导师,模式识别与智能系统专业,研究方向为模式识别、计算机视觉和智能无人系统。从攻读硕士学位期间开始进行图像处理、模式识别领域的研究工作,已有10多年的研究与应用积累。曾获得教育部自然科学二等奖和江苏省教学成果一等奖各一项。担任国际SCI源期刊《Neural Processing Letters》编委。现为中国计算机学会计算机视觉专委会委员,中国人工智能学会模式识别专委会委员,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会委员,中国图象图形学学会机器视觉专委会委员,江苏省人工智能学会模式识别专委会秘书长。

 

会场路线图

 

CCF-CV 网站:http://ccfcv.ccf.org.cn/  
CCF-CV公众号:

【活动背景】自2015年11月起,CCF计算机视觉专委会(CCF-CV)在全国范围内率先开展走进高校系列报告会、走进企业系列交流会等特色活动,在学术界、工业界产生了热烈反响,受众遍及祖国大江南北。CCF计算机视觉专委会欢迎各兄弟学会、专委会借鉴,共同推动我国相关领域的学术繁荣和产业发展!

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