“CSIG 图像图形中国行”在汕头大学成功召开

　【中国教育在线广东站】2018-11-26　

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　　中国教育在线讯 11月18日，“CSIG图像图形中国行”来到风景秀丽的海滨城市——汕头，此次活动由中国图象图形学学会主办，汕头大学、广东省数字信号与图像处理技术重点实验室承办。广东省数字信号与图像处理技术重点实验室主任范衠教授和副主任闫敬文教授共同主持了本次会议。

　　汕头大学副校长林丹明教授在会上致欢迎辞。林丹明代表汕头大学欢迎各位远道而来的教授和嘉宾。他充分肯定了广东省数字信号与图像处理技术重点实验室近年来取得的突出成果和进步，并指出图像处理和人工智能密切相关，不仅有重要的学术价值，而且具有巨大的商业价值，希望广东省数字信号与图像处理技术重点实验室能与汕头大学和广东以色列理工学院的各个学科加深交流，产生更多的交叉学科成果来服务社会。

　　本次会议邀请到中山大学的赖剑煌教授、倪江群教授，中国科学院自动化研究所的卢汉清教授，中国科学院深圳先进技术研究院的乔宇研究员、吉林大学的王世刚教授，中国科学院空天信息研究院的王超教授，为大家带来精彩的专题讲座，受到了广泛关注，吸引了来自惠州学院、韩山师范学院、广东电力科学研究院和汕头大学的师生100多人前来参会。惠州学院科研处处长蔡昭权教授、韩山师范学院数学与统计学院副院长李建忠教授、广东南方电力科学院潘凤萍部长等一行也参加了会议。

　　中山大学数据科学与计算机学院教授、广东省信息安全重点实验室主任、中国图象图形学学会副理事长赖剑煌教授作了题为《自适应深度学习与行人再识别方法》的学术报告，主要介绍了团队在自适应深度学习与行人再识别两个方面的研究进展。报告指出自适应深度学习方法是一种新颖的半监督深度学习框架，适用于数据不断增长的识别问题，如视频监控。在行人再识别方面，介绍了跨视域的鉴别成分分析和基于深度学习的再标识等方法，具有重要的应用价值。

　　中山大学数据科学与计算机学院教授、广东省图象图形学会理事长倪江群教授作了题为《基于深度学习框架的图像隐写分析》的学术报告。报告主要介绍他们团队所提出的一种基于深度学习的图像隐写分析框架。该框架可以有效的学习隐写图像的深度特征表达，并在统一的框架内对当前主流的图像隐写分析方法进行优化，在分析性能上得到了显著提升。

　　中国科学院空天信息研究院、遥感与数字地球所研究员、中国科学院大学岗位教授、中国图象图形学学会常务理事王超教授作了题为《合成孔径雷达（SAR）图像理解与深度学习》的学术报告。报告在简述深度学习的发展历程和雷达遥感迅速发展对机器学习的迫切需求后，重点介绍了团队利用深度学习在SAR图像理解和目标识别方面探索和最新进展。

　　中科院深圳先进技术研究院集成所副所长、广东省机器视觉与虚拟现实重点实验室常务副主任乔宇研究员作了题为《基于深度网络的视频分析与识别方法》的学术报告。该报告介绍了视频分析和理解的最新进展。他们团队近年来在视频分析和理解方面开展了一系列工作，包括视频特征编码、中层表示、轨迹卷积特征池化、运动向量CNN、时序分割模型、时空注意模型等，在公开多类别数据上取得了领先的识别率，获得多次国际竞赛大奖。

　　中国科学院自动化研究所、模式识别国家重点实验室研究员、中国图象图形学学会副理事长卢汉清教授作了题为《大数据智能信息处理》的学术报告。报告讲述了团队在视频大数据的智能计算方面的研究，提出了基于多特征学习算法和基于深度耦合卷积神经网络算法，并将其应用于目标检测。此外，他们还提出一种基于高速多核相关滤波的鲁棒目标跟踪方法以及基于四元组排序学习的精细目标识别方法，广泛运用于机器人领域。

　　吉林大学通信工程学院教授、吉林省通信新技术工程研究中心主任王世刚教授作了题为《真三维成像与数字视觉》的学术报告。报告主要介绍未来显示技术的发展趋势，指出全光函数和真三维光场成像是未来的发展方向。另外，报告还指出将仿生学、真三维立体成像技术和深度学习相结合实现精准目标分割与识别是具有挑战性的领域，是解决“看得见，看得清，看的准”的主要技术手段。

　　在提问互动环节，现场师生就自己感兴趣的问题向各位专家进行了交流，各位专家分别进行了详细和精彩的解答。主持人范衠教授、闫敬文教授与会专家就研究生培养，如何发表高水平论文等问题进行了探讨，并建议学生在写论文时要多考虑算法本身的改进来提升论文水平。

　　此次会议安排了6场精彩的报告，会场座无虚席，给与会师生带来了图像图形知识的盛宴，“CSIG图像图形中国行”在汕头取得了圆满的成功。