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中国计算机学会人工智能与模式识别专委会(CCF-AI)走进高校系列报告会

信息作者:  信息日期:2018-11-08 10:23:42

讲座时间:2018年11月11日上午10:30——14:00

讲座地点:新疆大学图书馆二楼学术报告厅

 

报告具体?#25165;牛?0:40-11:30

特邀讲者:殷绪成 博士,?#26412;?#31185;技大学教授

报告演讲题目:大规模图像视频的文本识别?#38469;?/p>

报告摘要:当前,“模式分析难”、“识别精度差”和“处理效?#23454;汀?#26159;强关联、多噪声、大差异图像视频大数据文本识别与智能分析应用中的三大核心问题。首先,本报告简要介绍大规模图像视频文本识别的相关背景和关键?#38469;酰?#20027;要包括场景文本检测、复杂文字识别和基于视频的文本检测与识别等。然后,重点介绍基于文本跟踪的复?#37038;?#39057;文本检测与识别?#38469;酢?#26368;后,简要介绍一个图像视频文本识别?#38469;?#36229;大规模应用系统。

报告人简介:

殷绪成,?#26412;?#31185;技大学教授、博导,计算机与通信工程学院副院长、计算机科学与?#38469;?#31995;模式识别与人工智能?#38469;?#21019;新实验室主任,分别于1999年和2002年在?#26412;?#31185;技大学计算机系获得学士和硕士学位,2006年博士毕业于中国科学院自动化研究所,IEEE Senior Member,中国图象图形学学会文档图像分析与识别专委会秘书长、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会委员、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。主要研究领域包括文字识别、模式识别、计算机视觉、机器学习、信息检索和数据挖掘,近5年来在中国计算机学会推荐的国际期刊和会议上以第一作者/通讯作者发表论文五十余篇,连续三届(2013、2015和2017年)荣获国际文档分析与识别大会?#38469;?#31454;赛文本检测和文本识别等8项冠军,连续三年(2015、2016和2017年)荣获国际文本语义检索与问答?#38469;?#25361;战?#25945;˙ioASQ Challenge多项第一名,已经与国内国?#25163;?#21517;移动/互联网/IT企业(腾讯、三星、西门子、富?#23458;ā?#31185;大讯飞、?#21644;?#31561;)进行广泛和深入的合作研究与创新应用。

 

报告时间:11:30-12:20

特邀讲者:聂秀山 博士,山东财经大学教授

报告题目:可视?#25945;?#34920;征与检索

报告摘要:图像和视频是可视?#25945;?#30340;主要数据形式,该报告从图像/视频的特征表示、大规模可视?#25945;?#25968;据检索两个方面介绍讲者近年来在视频关键帧提取、特征表示以及图像/视频哈希学习方面的工作。

报告人简介:

聂秀山,博士,教授,博士生导师。主要开展机器学习与数据挖掘、可视?#25945;?#26816;索与理解方面的研究工作。主持国家自然科学基金项目2项,省级项目5项,获得吴文俊人工智能科学?#38469;?#19977;等奖1次(第1位),获得山东省高校优秀科研成果一等奖和二等奖各1次(第1位),获得山东省教学研究成果二等奖1次(第2位),获山东省“青年岗位能手”称号。校优势学科人才团队“数据挖掘与分析”团队带头人。近年来,在TIFS、TMM、ACM MM、SIGIR、ICME等重要学术期刊和国际会议上发表论文40余篇。目前是中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员,中国计算机学会计算机视觉专委会委员,山东省人工智能学会常务理事,曾担任第七届中国数据挖掘大会(CCDM 2018)和CCF第一届国际人工智能会议(CCF-ICAI 2018)组织主席,第一届山东省人工智能会议程序主席等职务。

 

报告时间:12:20-13:10

特邀讲者?#27721;?#20912; 博士,西安电子科技大学副教授

报告题目:智能辅助驾驶初探

报告摘要:智能辅助驾驶?#38469;?#22312;交通安全领域有着举足轻重的地位,也是智慧交通中的重要组成部分。主要是指通过运用计算机视觉、人工智能、自动控制以及嵌入式等?#38469;?#20026;驾驶人员提供更舒?#30465;?#26356;安全的驾驶环?#22330;?#26412;报告将智能辅助驾驶分为环境感知、人机交互、行为决策三个部分介绍。环境感知是指采集与处理驾驶环境信息,通过分析当前驾驶环?#31243;?#39640;驾驶的安全性,主要涉及道路线检测,车辆检测,行人检测与路标检测等方面。在人机交互模块,通过导航?#38431;啊?#30450;区检测以及眼动分析等?#38469;?#23545;驾驶行为实行辅助分析,实时监测驾驶员状态并为驾驶员提供当前驾驶环境信息以及自身的驾驶状态信息。依据所获得道路以及驾驶信息,在未来的决策阶段,我?#24378;?#20197;根据前车距离估计来预测车辆未来行驶状态,在?#27426;?#31243;度上减少交通事故发生的概?#30465;?#36890;过以上三个方面的联合分析,我们期望让驾驶更为轻松,让行车更为安全,让汽车更加智能。

报告人简介:

韩冰,女,副教授,博士生导师。分别于2001年,2004年和2007年在西安电子科技大学获得自动控制专业学士学位、信号与信息处理专业硕士学位以及模式识别与智能系统专业博士学位。2008~2009 年赴伦敦大学学院感知神经科学研究所作博士后,?#37038;?#26377;关?#29616;?#24515;理学方面的研究。目前主要研究领域为极光影像感知与理解,智慧战场、智能辅助驾驶、视觉感知与?#29616;?#31561;。主?#32844;?#25324;国家自然基金面上项目,青年项目,留学回国人员启动基金等多项基金,并参与国家自然基金重点项目,海洋公益性行业科研专项基金等项目。发表学术论文30余篇,授权发明专利10项。以第一完成人获得陕西省高等学校科学?#38469;?#22870;一等奖一项以及陕西省科学?#38469;?#22870;三等奖一项。获得中国电子学会优秀科技工作者称号。CCF人工智能专委会委员,CCAI机器学习专委会委员,CIS会员发展与服务委员会委员,中国电子学会青年科学家俱乐部成员和陕西省电子学会图象图形专委会秘书长。应邀担任IJCAI’16等多个国际会议的程序委员以及多个刊物的审稿人。

 

报告时间:13:10-14:00

特邀讲者:于仕琪 博士,深圳大学副教授

报告题目:快速人脸检测算法设计

报告摘要:本次报告将人脸检测的?#38469;?#21457;展历史做一个简要介绍,包括AdaBoost、DPM和CNN等。然后对这些方法中的共性规律进行总结,提出一些算法的快速实现的指导思想?#22836;?#26696;。这些方案不仅可以用于人脸检测,?#37096;?#20197;用于一般的物体检测以及其他的深度学习方法中。

报告人简介:

于仕琪,?#26657;?#21338;士,深圳大学计算机与软件学院副教授。2002年毕业于浙江大学竺?#35774;?#23398;院,获计算机科学与?#38469;?#23398;士学位;2007年毕业于中国科学院自动化研究所,获模式识别与智能系统博士学位。自2007年12月至2010年9月在中科院深圳先进?#38469;?#30740;究院,历任助理研究员和副研究员。2010年10月至在深圳大学计算机与软件学院,任副教授。主要研究方向为计算机视觉中的物体检测与识别,人体运动分析等。目前担任中国图象图形学学会理事,曾担任12th Chinese Conference on Biometric Recognition 2017程序主席,IAPR/IEEE Winter School on Biometrics

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