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建校70周年文峰论坛之“纵横通信--图像与视频前沿报告会”

发布部门:通信学院   发布人:陈莉   发布时间:2020年09月18日 11:04

建校70周年文峰论坛之“纵横通信--图像与视频前沿报告会”

报告时间:20200923日(周三)上午9:00-1200

报告地点:逸夫楼学术报告厅一楼

主持人: 高陈强 通信与信息工程学院教授


报告主题1:图像跨域重建与识别 

报告人:王楠楠,西安电子科技大学,教授、博士生导师,综合业务网理论及关键技术国家重点实验室智能信息处理中心主任


报告主题2:信息科学与临床医学深度融合及关键技术研究与应用 

报告人:李阳 北京航空航天大学,教授、博士生导师,自动化学院副院长 


报告主题3:遥感图像结构化表征和信息挖掘  

报告人:夏桂松,武汉大学,教授、博士生导师


报告主题4:基于循环特征推理网络的图像补绘   

报告人:张乐飞,武汉大学,教授、博士生导师,计算机学院人工智能研究所副所长 

欢迎广大师生聆听,谢谢!

详细的报告摘要和报告人简介附上:

报告题目:图像跨域重建与识别

报告摘要:

跨域图像是指同一目标通过不同传感器所形成的不同类型的图像,而图像跨域重建是指利用跨域图像之间内容的关联性和表达的互补性由一个域的图像生成另外一个域的图像或由一个域的图像识别另外一个图像的过程。本报告中的图像跨域重建主要包括人脸画像-照片合成和图像超分辨率重建,图像跨域识别主要涉及人脸画像-照片的跨域识别与跨域的行人重识别问题。本报告将介绍现有的图像跨域重建与识别方法以及我们课题组在此方向上的进展。

 

报告人简介:

 

王楠楠,男,华山学者特聘教授,博士生导师,20153月博士毕业于西安电子科技大学。西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室智能信息处理中心主任。20119月至20139月在澳大利亚悉尼科技大学访问。近年来,一直从事计算机视觉和统计机器学习方面的研究,在异质图像变换与识别、图像跨域重建与识别方面进行了深入研究,内容包括了画像-照片合成与识别,图像/视频超分辨率重建、图像恢复,行为定位与识别,行人重识别等。在IEEE TPAMI、IJCV、NeurIPS等国际顶级期刊和会议上发表学术论文100余篇,获得国家自然科学基金委优秀青年基金,入选中国科协青年人才托举工程,获中国人工智能学会优秀博士学位论文、陕西省优秀博士学位论文奖、陕西省科学技术一等奖等奖项,主持国家自然科学基金优青项目、面上项目、装备发展部-教育部联合基金青年人才项目等十余项课题。

 

报告题目:信息科学与临床医学深度融合及关键技术研究与应用

报告摘要:针对神经脑疾病(如癫痫、轻度认知障碍及帕金森等)难以有效检测大脑活动潜在异?;疃?,本报告将以深度学习方法为基础,着重介绍与临床神经生理学合作者的研究,探讨基于电生理数据、多模态结构/功能影像数据驱动模型假设如何用于揭示脑活动机制。建立一种基于多源异构深度融合学习技术的特征识别方法,并将其应用于多模态电生理数据/功能影像数据的最具判别力特征提取及分析中,以揭示临床患者的瞬时潜在脑活动机制,为临床医生解释电生理/影像数据提供更为客观量化分析方法。

 

报告人简介:

李阳,北京航空航天大学自动化学院教授、博士生导师,副院长。2011 年毕业于英国谢菲尔德大学自动控制与系统工程系,获哲学博士学位。2012 12 月入选北京航空航天大学卓越百人海外人才计划。2013 2 月起在北京航空航天大学模式识别与智能系统实验室工作。主要从事生物医学信号处理与机器学习、医学影像数据分析与处理等方面的相关研究工作。主要研究手段包括脑电图(EEG),结构及功能性磁共振成像(DTI/fMRI),以及机器学习等计算分析方法。研究成果以第一/通讯作者在国际学术刊物上发表SCI论文30多篇,包括 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Medical Image、Medical Image Analysis及医学影像领域重要国际会议MICCAI等。近5年承担国家级、省部级等科研项目10余项,其中包括国家自然科学基金重点、北京市自然科学基金专题重点项目等。曾获英国谢菲尔德大学“哈里沃辛顿”学术奖、英国“优秀自费留学生奖”,研究成果获2017年获吴文俊人工智能自然奖(排名第1)、2016年中国体视学“青年科技奖”等。担任国际期international Journal of Biomedical Engineering and Science 编委等。

 

报告题目:遥感图像结构化表征和信息挖掘

 

报告摘要:近年来,世界各遥感强国竞相发展高分对地观测计划,卫星、无人机等多种浮空器逐步形成空--地一体化的遥感对地观测网络。遥感对地观测图像数据量成指数级增长,图像的光谱和空间分辨率进一步提升,为实现大范围的精细、精准的对地观测奠定了数据基础。然而,受到传统遥感图像分析和解译方法的限制,当前遥感图像数据的利用率低、难以在具体的地学应用中发挥其应有的作用,尚未体现其蕴含的巨大价值。在此背景下,亟需发展新型遥感图像智能解译和信息挖掘方法,从多源、海量、精细的遥感图像中有效挖掘地学信息,实现从遥感数据到地学知识的转化。本报告从遥感图像的结构化表征出发,结合当前计算机视觉和机器学习的新进展,重点介绍基于人工智能的遥感图像大数据信息挖掘新方法,详细探讨这些方法在遥感图像检索、地物分类,建筑物提取,地面目标检测与识别等问题上的应用。

 

报告人简介:夏桂松

夏桂松,男,武汉大学计算机学院教授,博士生导师,国家优秀青年科学基金、湖北省杰青获得者,IEEE资深会员(Senior Member)。2005年和2007年先后在武汉大学获得学士(电子信息工程)和硕士学位(信号信息处理),20113月获得 法国巴黎高科电信学院 (Telecom ParisTech) 博士学位。2011-2012在法国国家科学研究中心 (CNRS) -决策数学研究所 (CEREMADE) 从事博士后研究工作,201810-12月在法国巴黎高师(ENS-Paris)担任访问学者。 长期从事计算机视觉、模式识别、对地观测图像解译等领域的研究工作,近5年主持和参与相关科研项目30余项,出版专著2部,在包括 International Journal of Computer Vision (IJCV), IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), IEEE Trans. on Image Processing (TIP) , SIAM Journal on Imaging Science (SIIMS), Pattern Recognition (PR), IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing (TGRS) 等国际权威期刊和CVPR、ECCV、BMVC、ICIP、ICPR等相关国际会议上发表学术论文140余篇。 现担任国际期刊 Pattern Recognition, EURASIP Journal on Image and Video Processing Signal Processing: Image Communications 副编辑 (Associate Editor),以及 IEEE Trans. on Big Data , Pattern Recognition Letter等国际期刊客座编委 (Guest Editor)。 获中国科协优秀科技论文,湖北省自然科学奖二等奖等奖励。

 

 

报告题目:基于循环特征推理网络的图像补绘

报告摘要:

图像补绘是根据图像中已知的上下文信息来推断未知区域的内容。现有的深度学习图像补绘算法一般采用一种编码器-解码器的结构来一次性的生成图像缺失区域的全部内容。然而,在缺损区域较大的情况下,现有方法复原出来的内容会产生语义模糊的情况,在视觉上呈现出无意义的内容。本研究提出一种循环特征推理网络来对图像缺损区域进行渐进式的修复。这种方法可以更加有效地利用图像中的已知像素来对生成过程进行约束,使得模型在图像损坏范围很大的情况下仍然可以得到高质量的结果。我们在多个数据集上验证了提出的方案,实验表明我们的方法相比现有方法可以实现更加高质量的视觉效果。

 

报告人简介:张乐飞

博士,武汉大学计算机学院人工智能研究所副所长、教授、博士生导师,中国研究生人工智能创新大赛优秀指导老师。从事模式识别、图像处理、计算机视觉等方向的研究,已发表SCI期刊论文73篇,CCF A类会议15篇。研究成果被5位中国科学院/工程院院士、和77IEEE会士等专家引用,总引用4748次,SCI他引2266次,入选ESI热点论文3篇、ESI高被引论文12篇?;?/span>2018年人工智能会议IJCAI的杰出论文奖和2018年数据挖掘会议ICDM DELL Workshop的最佳论文奖。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、国家自然科学基金与英国皇家学会合作交流项目等?;窈笔∽匀豢蒲б坏冉保?/span>2次),担任Pattern Recognition的副编辑和IJCAI、ICME的高级程序委员会成员等。

 

 

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