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VALSE Webinar 22-30期 总第298期 真伪之辩:人工智能与多媒体取证及应用 ...

2022-12-8 12:35| 发布者: 程一-计算所| 查看: 172| 评论: 0

摘要: 报告时间2022年12月14日 (星期三)晚上20:00 (北京时间)主 题真伪之辩:人工智能与多媒体取证及应用主持人李皓亮 (香港城市大学)直播地址https://live.bilibili.com/22300737报告嘉宾:周建涛 (澳门大学)报告题目:面 ...

报告时间

2022年12月14日 (星期三)

晚上20:00 (北京时间)

主  题

真伪之辩:人工智能与多媒体取证及应用

主持人

李皓亮 (香港城市大学)

直播地址

https://live.bilibili.com/22300737


报告嘉宾:周建涛 (澳门大学)

报告题目:面向社交网络的多媒体信息安全和取证


报告嘉宾:余梓彤 (南洋理工大学)

报告题目:Towards Trustworthy Face Physiological Sensing and Security systems

(迈向可信赖的人脸生理感知和安全系统)




Panel嘉宾:

周建涛 (澳门大学)、余梓彤 (南洋理工大学)、李雷达  (西安电子科技大学)、万人杰 (香港浸会大学)


Panel议题:

1. 多媒体取证与安全是否可以理解为是传统计算机视觉的一个分支?多媒体取证和传统计算机视觉有何异同?多媒体取证与安全中不同模态 (图像,视频,语音,文本等)和不同内容 (人脸,通用物体等)有何异同?是否应该独立开来研究,还是可以统一起来?

2. 在社交网络以及图像/ 视频拍摄设备的普及下,如何提升多媒体取证与安全算法的泛化性,鲁棒性?

3. 反取证如何绕开现有的多媒体取证算法?如何进行反取证识别的研究?

4. 现有的多媒体内容篡改方式多种多样。如何进行篡改类型 (篡改链类型)判别?

5. 多媒体取证和其他多媒体安全 (如水印,隐写)有何联系?在深度学习和生成模型普及的今天,如何对人工智能模型进行版权保护?

6. 未来人工智能与多媒体内容取证发展趋势的展望?


*欢迎大家在下方留言提出主题相关问题,主持人和panel嘉宾会从中选择若干热度高的问题加入panel议题!


报告嘉宾:周建涛 (澳门大学)

报告时间:2022年12月14日 (星期三)晚上20:00 (北京时间)

报告题目:面向社交网络的多媒体信息安全和取证


报告人简介:

周建涛博士,澳门大学科技学院电脑与资讯科学系副教授,博士生导师,智慧城市物联网国家重点实验室城市大数据与智能技术研究室核心成员。2009年于香港科技大学电子及计算机工程系获得博士学位。曾作为富布赖特 (Fulbright)青年学者于美国伊利诺大学厄巴纳-香槟分校访学。多年来一直从事图像处理、信息安全、计算机视觉等方面的研究。近年来在IEEE Trans. Image Processing、IEEE Trans. Signal Processing、IEEE Trans. Information Forensics and Security等一流期刊发表论文80余篇。在IEEE CVPR、ACM Multimedia、AAAI等主流会议上发表论文80余篇。目前担任图像处理领域的顶级期刊IEEE Trans. Image Processing (影响因子11.041)及IEEE Trans. Multimedia (影响因子8.182)的副编辑 (Associate Editor)。并多次担任IEEE ICME、IEEE ICIP、IEEE ICASSP等主流国际会议的技术委员会成员。曾获2016年度IEEE ICME最佳学生论文奖及2020年度ICME最佳论文Runner-Up奖。


个人主页:

https://www.fst.um.edu.mo/personal/jtzhou/


报告摘要:

近年来,随着社交网络平台的发展,数字多媒体信息传播的便利性和快速性得到极大的提高。海量社交多媒体信息在丰富人们生活的同时,也为社会带来了如版权侵权、隐私信息泄露、信息恶意篡改等安全问题。此次讲座,将探讨面向社交网络的多媒体信息安全和取证的新技术。首先从社交网络信道建模和估计入手,介绍基于模型的信道建模方法,以及向深度模型建模的进化。这是以社交多媒体信息为载体的信息安全和取证研究的基石。在社交网络信道模型的基础上,简介课题组近年来的一系列工作,包括抗社交媒体传输的鲁棒图像篡改检测、鲁棒相机模型识别、鲁棒图像水印、鲁棒图像加密、鲁棒图像分享等,并对未来工作进行展望。


报告嘉宾:余梓彤 (南洋理工大学)

报告时间:2022年12月14日 (星期三)晚上20:30 (北京时间)

报告题目:Towards Trustworthy Face Physiological Sensing and Security systems

 (迈向可信赖的人脸生理感知和安全系统)


报告人简介:

余梓彤博士,是新加坡南洋理工大学ROSE实验室的博士后研究员,同时担任美国初创公司BioTrillion的rPPG算法顾问,2022年4月在芬兰奥卢大学获得计算机科学博士学位,2021年7月到11月英国牛津大学TVG访问学者。主要从事人工智能领域的相关研究,包括深度学习和计算机视觉技术及其在远程生理信号感知、生物识别安全等方面的研究。以主要作者身份在包括 TPAMI、SPM、TIP、ICCV、CVPR、ECCV、AAAI、IJCAI 等高水平国际期刊和会议上发表学术论文20余篇,曾获2020年IEEE 芬兰分会最佳学生会议论文奖,并获CVPR'20 ChaLearn多模态人脸活体检测挑战赛第一名,ECCV'20 VIPriors 挑战赛动作识别赛道第二名。共同组织了ICCV'21 3D高保真面具活体检测挑战赛和CVPR'20第一届人脸远程生理信号感知挑战赛。担任Electronics 特刊“基于深度学习的安全可靠的生物识别系统”的客座编辑,并多次担任TPAMI、TIP、TIFS、IJCV等知名学术期刊和CVPR、ICCV等多个国际学术会议的审稿人。


个人主页:

https://sites.google.com/view/zitongyu

 

报告摘要:

在 COVID-19 大流行期间,“以人为本”的非接触式人工智能应用吸引了更多关注。一方面,基于随着人脸视频的非接触式生命体征测量技术的成熟,逐渐广泛应用到医疗保健、情感计算、生物识别安全等下游应用;另一方面,通过对物理/ 数字攻击伪造检测及行为欺诈检测可进一步提高人脸系统的安全性。然而,视频质量、采集场景、不良动态噪声及不断涌现的未知攻击等领域因素影响了其在现实世界的鲁棒性。如何对这些任务的本质及可泛化的特征进行表征学习是仍需探索。在本次演讲将介绍基于人脸视频的生理信号测量和人脸攻击/ 欺诈检测的最新进展,同时介绍针对任务提出了几种新颖的深度算子和架构,它们也有望用于更广泛的 AI 任务。


Panel嘉宾李雷达 (西安电子科技大学)


嘉宾简介:

李雷达,西安电子科技大学华山学者特聘教授、博士生导师。2004年、2009年分别获西安电子科技大学学士、博士学位;2014年、2016年分别担任新加坡南洋理工大学访问学者、高级研究员。入选国家级青年人才、陕西省青年人才等。现为SCI国际期刊Journal of Visual Communication and Image Representation 副编辑 (2021年最佳编辑奖),《中国图象图形学报》青年编委 (2022年优秀编委奖),CCF高级会员,CSIG情感计算专委会常务委员等。主要研究方向为图像与视频质量评价、计算美学、视觉情感分析等。在IEEE TIP、TCYB、TMM、TCSVT、CVPR、ICCV、ACM MM等发表SCI论文100余篇,中科院一区国际期刊和CCF A类国际会议论文60余篇,Google引用4600余次,SCI他引1000余次;出版专著1部;主持国家自然科学基金项目4项,省级自然科学基金,中国博士后科学基金特别资助项目,腾讯、OPPO公司产学研合作项目等各类项目20余项;获省部级科研成果奖励4项,包括陕西省自然科学奖一等奖、山西省科学技术奖二等奖等。


个人主页:

https://web.xidian.edu.cn/ldli/en/index.html


Panel嘉宾:万人杰 (香港浸会大学)


嘉宾简介:

Renjie Wan received his BEng degree from the University of Electronic Science and Technology of China in 2012 and the Ph.D. degree from Nanyang Technological University, Singapore, in 2019. He is currently an Assistant Professor at the Department of Computer Science of Hong Kong Baptist University, Hong Kong. He is the outstanding reviewer of ICCV 2019 and the recipient of the Microsoft CRSF Award, VCIP 2020 Best Paper Award, and the Wallenberg-NTU Presidential Postdoctoral Fellowship.


个人主页:

https://wanrenjie.github.io/



主持人:李皓亮 (香港城市大学)


主持人简介:

Dr. Haoliang Li received his Ph.D. degree from Nanyang Technological University (NTU), Singapore in 2018. He is currently an assistant professor in Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong. His research mainly focuses on AI security, multimedia forensics and transfer learning. He received the Wallenberg-NTU presidential postdoc fellowship in 2019, doctoral innovation award in 2019, VCIP best paper award in 2020, and ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award in 2022. 



特别鸣谢本次Webinar主要组织者:

主办AC:李皓亮 (香港城市大学)

协办AC:万人杰 (香港浸会大学)


活动参与方式

1、VALSE每周举行的Webinar活动依托B站直播平台进行,欢迎在B站搜索VALSE_Webinar关注我们!

直播地址:

https://live.bilibili.com/22300737;

历史视频观看地址:

https://space.bilibili.com/562085182/ 


2、VALSE Webinar活动通常每周三晚上20:00进行,但偶尔会因为讲者时区问题略有调整,为方便您参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ R群,群号:137634472);


*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。


3、VALSE微信公众号一般会在每周四发布下一周Webinar报告的通知。


4、您也可以通过访问VALSE主页:http://valser.org/ 直接查看Webinar活动信息。Webinar报告的PPT(经讲者允许后),会在VALSE官网每期报告通知的最下方更新。

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