20170510-09 程明明：Towards Weakly Supervised Image Understanding

报告嘉宾1：程明明（南开大学）

报告时间：2017年05月10日（星期三）晚20:00（北京时间）

报告题目：Towards Weakly Supervised Image Understanding

主持人：  高陈强（重庆邮电大学）

本次报告主要对南开大学媒体计算研究组在弱监督的图像理解方面的工作进行综述性的研究思路介绍。人类并不需要大量的像素级标注信息就能学习到鲁棒的视觉认知模型，并轻而易举的对复杂的视觉场景进行精确的识别。在学习的早期，我们的父母仅仅只是指点一下物体，就能教会我们如何识别。在这个过程中，底层视觉的注意机制、边缘分析能力、分割聚类机制等起了重要的作用。如何对这些底层机制进行建模，有效地利用这些信息进行弱监督学习，进而用于计算机视觉和计算机图形学应用，是一个非常有趣的研究课题。本次综述性报告将覆盖南开大学媒体计算研究组在以上领域的工作。

Low level vision

Attention: CVPR 11, CVPR 14, TPAMI 15, IEEE TIP 15, IJCV 17, CVPR 17

Boundary: CVPR 17

Segmentation: TVC 14, CGF 15, ECCV 15, TPAMI 15 

Light weighted semantic parsing

Semantic segmentation: TPAMI 17, CVPR (oral) 17

Interaction: TOG 15, TOG 10, TOG 12

Graphics/vision applications

Editing: TOG 14

Synthesis: TOG 09

程明明，南开大学副教授，博导，中科协青年人才托举工程、天津市青年千人、南开大学百名青年学科带头人计划入选者。2012年博士毕业于清华大学，之后在英国牛津从事计算机视觉研究，并于2014年加入南开大学。其主要研究方向包括：计算机图形学、计算机视觉、图像处理等。已在IEEE PAMI等CCF-A类国际会议及期刊发表论文20余篇。相关研究成果受到国内外同行的广泛认可，论文他引5000余次，最高单篇他引1700余次。其研究工作曾被英国《BBC》，《每日电讯报》，德国《明镜周刊》，美国《赫芬顿邮报》等权威国际媒体撰文报道。