第五十三期CCF-CV走进高校系列报告会于东南大学圆满结束

2018年5月27日,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办、东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室承办的第53期CCF-CV走进高校系列报告会活动——“计算机视觉前沿技术及应用”报告会在东南大学四牌楼校区健雄院致知堂成功举行。本期报告会邀请了北京交通大学于剑教授、南京航空航天大学陈松灿教授、江南大学吴小俊教授等三位专家学者做特邀报告。东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室主任郑文明教授以及自动化学院杨万扣副研究员为执行主席。来自东南大学、南京理工大学、南京邮电大学等高校约150名师生聆听了三位专家在该领域的前沿技术成果和最新动态介绍。

报告会由儿童发展与学习科学教育部重点实验室主任郑文明教授主持并致欢迎辞。郑主任对各位专家学者来到东南大学表示热烈的欢迎和衷心的感谢,并简要介绍了中国计算机学会计算机视觉专委会走进高校系列报告会的背景以及报告会对学术界、工业界的重要影响。并希望通过此次中国计算机学会计算机视觉专委会走进东南大学,进一步提高东南大学师生在计算机视觉领域的研究热情。

北京交通大学于剑教授的报告题目是“机器学习:从公理到算法”。于教授首先指出在大数据时代应用需求的驱动,不断产生大量理论依据各异的新机器学习方法,彼此之间的关系极其复杂,对算法的使用者要求极高,对于儿童的学习却不能掌握现今机器学习的理论。进一步指出“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。针对这个问题,提出一个统一基于认知的机器学习公理化框架,并阐述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,最后对其关键技术进行了探讨和总结。

南京航空航天大学陈松灿教授的报告题目是“结合辅助信息的人脸图像年龄估计”。陈教授首先介绍了其团队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,并深入探讨了后者的关键难点,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。

江南大学吴小俊教授的报告题目是“深度学习启发的图像特征抽取及应用”,报告围绕模式识别领域具有重要的理论和应用价值的重要研究话题——图像特征抽取展开。吴教授首先对特征抽取和深度学习进行简单介绍,然后汇报了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,最后对图像特征抽取研究问题进行了总结和展望。

此次CCF-CV走进高校系列报告持续了三个多小时,报告内容精彩,互动热烈,高潮迭起。三位教授详实地介绍了自己在计算机视觉领域地研究成果与心得,他们所展示地研究成果极大地激发了同学的学习热情。在报告会提问环节中,在座的校内外学生和老师们纷纷向三位专家提出自己科研方面的问题,专家们也对这些提问做出了详尽的回答,大家获益匪浅。最后,此次报告会在热烈的掌声中圆满结束。

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