综合动态

四位行业专家作计算机视觉与图像分析前沿报告

作者:倪玲 金博 吴梦洁  来源:研究生办  发布日期:2019-11-12  浏览次数:

11月9日,我院宁纪锋教授邀请程塨,钟必能,黄迪,张焕龙四位计算机视觉与图像分析领域专家来院做系列学术报告会,来自太阳成集团tyc138、机电学院、理学院、资环学院等百余名师生聆听报告,张宏鸣院长致辞,胡少军副院长主持本次报告会。

随着当下机器学习与人工智能技术越来越受到社会的重视,计算机视觉与图像分析领域也得到了飞速的发展。计算机视觉与图像分析技术主要是指通过计算机来代替人眼进行对目标的识别、跟踪、测量与建模等操作,并进一步对获得的图像数据进行分析处理,已获取人类所需要的信息。我院所邀请的四位专家分别就高分辨率遥感图像理解、基于深度强化学习的目标跟踪、图像视频数据的多维度理解以及不确定运动场景下的目标持续性跟踪方法研究这四个方向为在场的师生带来了其所研究方向的前沿性进展。

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程塨研究员作报告

西北工业大学的博士生导师程塨研究员为本场报告会做开场汇报,程塨研究员以手机卫星遥感地图为开端,生动详细地解释了对于高分辨遥感图像理解,同时通过具体的实际案例重点介绍了深度学习技术在高分遥感图像理解方面的典型应用和其重要的民用和军用价值,包括光学遥感图像目标检测和场景分类以及高光谱遥感图像分类三部分。在汇报过程中,程塨研究员也将他们的研究成果同国外其他科研院校机构进行全方位对比,充分展示了该研究成果的优势,极大地增强了在座师生的家国情怀和民族自信心。

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钟必能教授作报告

华侨大学的硕士生导师钟必能教授开篇以一个太阳成集团tyc138GPU(图形处理器)价格上涨的幽默故事为切入点,吸引了大家的目光,同时也引出了他所做的本次报告的主题——基于深度学习的目标跟踪。钟教授先是向我们解释了目标跟踪算法的三大组成,分别是目标表观模型、运动搜索模型和更新策略这三部分。接着钟教授使用真实数据表明目前深度学习表现模型和更新策略正引起了国内外的广泛关注,同时也介绍了其所研究的基于深度强化学习由粗到细搜索的分层目标跟踪算法。钟教授最后使用一组该算法的实际应用——商场人体目标跟踪系统,进一步佐证了该算法的真实性实用性和可靠性。

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黄迪副教授作报告

北京航空航天大学的博士生导师黄迪副教授通过目前在手机上使用广泛的3D人脸识别系统为契机,向大家讲解了图像视频数据多维度理解的相关内容,着重介绍了三维人脸分析在数据库构建、处理方法、实验评价等主要方面的最新研究进展,其中涉及人脸标志点定位,人脸曲面配准等多个研究内容,主要涵盖三维人脸识别和三维人脸表情分类两种典型应用。在报告的过程中通过真实人脸与构建的模型进行对比,生动形象地让在场的师生记住了多条专业术语。在报告的最后,黄教授还将目前在三维人脸分析技术实用化道路上正在和将要面对的困难与挑战进行展望和讨论,勉励同学们在科研的道路上要有敢于吃苦、敢于钻研的精神,同时也要沉下心静下心去做科研,这样才能在科研的道路上走的更远。

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张焕龙副教授作报告

郑州轻工业大学的硕士生导师张焕龙副教授为我们带来的是在不确定运动场景下的目标持续性跟踪方法研究的报告。近年来因为目标长时间的持续性跟踪成为新的挑战问题,张教授的团队松弛了运动约束条件并将研究重点聚焦于不确定运动场景,致力于设计能够对目标运动状态难以评估、外观变化关联性降低和有效训练样本难以获得等问题具有较好适应能力的鲁棒性跟踪方法。张教授在报告中的过程中向在座的师生们介绍了科研方向和目标的确定,对于刚进校的研究生很有帮助,同时张教授也在报告概述了不确定运动场景下目标跟踪方法的发展现状,介绍团队的一些研究成果,给出该问题未来的研究趋势。

本次报告会座无虚席,师生热情高涨,在汇报环节,在场的师生均认真聆听同时记下了相关领域的前沿知识和研究方法;在提问交流环节,在场的师生积极和到场的专家提问沟通交流。汇报结束后,师生对于相关领域展开激烈的交流讨论。与会师生表示通过这次学术报告会,不仅加强了学生对学科前沿知识的了解,激发了学生的学习动力,而且为学生的研究方向和目标起到了一定的启发作用,同时为师生提供了与相关领域专家相互沟通交流的平台和机会,受益匪浅。

编辑:沈钊    终审:胡少军

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