CCF ADL学科前沿讲习班：图像视频大数据问题与进展！

贾伟中科院合肥

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CCF ADL学科前沿讲习班：图像视频大数据问题与进展！点击数： 1047  发布时间：2015-06-27 22:14

中国计算机学会《学科前沿讲习班》

The CCF Advanced Disciplines Lectures

主题　图像视频大数据问题与进展

2015年9月16-17日 西安

      图像视频大数据的分析与理解已经成为计算机学科相关研究中的热点，其具体研究涵盖理论和关键技术两方面。随着采集设备的普及，全球图像视频数据正在呈现爆炸式增长。图像视频大数据在智能监控、考勤安检、机器人、遥感测绘、网络信息过滤、公安刑侦等领域有广泛的应用，因此，它具有很大的发展潜力和广阔的应用前景，同时也面临重大挑战。
      本期CCF学科前沿讲习班《图像视频大数据问题与进展》邀请到了计算机视觉和模式识别领域重量级的专家学者做主题报告。他们将对图像视频大数据中的热点问题、相关理论和方法进行深入浅出的介绍，并对如何开展本领域前沿技术研究等进行探讨。使参加者在了解学科热点、提高理论水平的同时，掌握最新技术趋势。

              学术主任：  赖剑煌 中山大学教授
      学术副主任：苗启广  西安电子科技大学教授
      协办单位：西安电子科技大学计算机学院
                       中山大学信息科学与技术学院
                       CCF 计算机视觉专业组
                       图像视频大数据产业技术创新战略联盟


特邀讲者
 徐宗本

      中国科学院院士，数学家、信号与信息处理专家。西安交通大学教授。1955年1月生于陕西省柞水县, 籍贯安徽岳西。1976年毕业于西北大学数学系, 1982年和1987年分别于西安交通大学获理学硕士和博士学位。主要从事智能信息处理、机器学习、数据建模基础理论研究。提出了稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论, 为稀疏微波成像提供了重要基础。发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理, 解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题, 为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演准则; 提出了基于视觉认知的数据建模新原理与新方法，形成了聚类分析、判别分析、隐变量分析等系列数据挖掘核心算法, 并广泛应用于科学与工程领域。曾获国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、中国CSIAM苏步青应用数学奖, 并在世界数学家大会(2010, 印度)上作45分钟特邀报告。
报告题目：1. ADMM的收敛性及其在稀疏建模中的应用
               2. 高阶压缩感知理论

 Faith Porikli

              澳大利亚国立大学工程研究院教授，研究领域：计算机视觉、模式识别、流形学习、稀疏表达、数据分析、在线学习及分类、并行计算、数据挖掘等。
报告题目： Dictionary Learning for Image Enhancement

 王亮

      中科院自动化所研究员，博导，IAPR Fellow，模式识别国家重点实验室副主任、CCF计算机视觉专业组秘书长、图像视频大数据产业技术创新战略联盟秘书长。2004-2010年分别在英国帝国理工学院、澳大利亚莫纳什大学、墨尔本大学及英国巴斯大学工作。2010年入选中国科学院“百人计划”。主要从事计算机视觉和模式识别等相关领域的研究。现为《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》、《IEEE Transactions on Cybernetics》等国际学术刊物的编委等。
报告题目： 视觉大数据的深度分析

 金连文

      华南理工大学教授，博导，广东省“珠江学者”特聘教授，2006 入选教育部新世纪优秀人才，兼任广东省高校“音视频图文智能信息处理”工程研究中心主任，公安部视频图像智能分析与应用重点实验室学术委员会委员，广东省图像图形学会副理事长等职。 主要研究领域为机器学习、文字识别、计算机视觉、云计算与移动互联网终端应用技术等。在 IEEE TNNLS、TCYB、TSMC、TMM、TII、TCSVT等重要国际期刊上发表学术论文 30 余篇，主流国际会议论文50余篇。 Google Scholar 引用次数 4000 余次。作为主要成员荣获省部级奖励3次。
报告题目：深度学习及其在大规模文字识别中的应用实践

 山世光

      中科院计算所研究员、博导，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别和机器学习等相关研究工作，特别是人脸识别技术的研发。已在国际/国内期刊、国际会议上发表学术论文200余篇，其中CCF A类国际会议和期刊论文40余篇。论文曾获CCF A类国际会议CVPR2008大会颁发的Best Student Poster Award Runner-up奖。所发表论文被国内外同行引用6800余次（Google Scholar检索结果），领导课题组完成的人脸识别系统多次获得国内外人脸识别竞赛第一名。担IEEE Trans. on Image Processing等期刊的编委。所完成的人脸识别研究成果2005年度国家科技进步二等奖（第3完成人）。他是2012年度国家自然科学基金委员会首届“优青”获得者。
报告题目：基于大规模静态图像和视频的人脸识别技术

 郑伟诗

      博士，中山大学信息科学与技术学院副教授、广东省自然科学杰出青年基金获得者。主要研究方向是面向视频监控下的人身份识别和行为分析。已发表含5篇PAMI 在内的70余篇主要学术论文，其中 40 余篇发表 在 图像识别和模式分类 IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、PR 、IEEE TCSVT、 IEEE TSMC-B 等国际主流权威期刊和ICCV 、CVPR 、IJCAI 等 计算机学会推荐A 类国际学术会议。 在所发表的论文中，曾发表 ESI 高被引论文3 篇。近5 年来，与国内外同行一道 ，他在计算机学会推荐A 类国际学术会议ICCV 和CVPR 上以及其它著名国际学术会议 期间做Tutorial 。 他曾担任IEEE AVSS 的Area Chair ，担任2012 年和2015 年全国生物特征识别学术会议的联合程序委员会主席。
报告题目：大规模行人监控

日程安排

2015年9月16日     
8:30-9:00        开班仪式
9:00-9:15        合影
9:15-12:00      学术专题讲座1
                                       高阶压缩感知及在视频处理中的应用
                       徐宗本，西安交通大学教授, 中国科学院院士
12:30-14:00    午餐
14:00-16:00    学术专题讲座2
                                       视觉大数据的深度分析
                       王亮，中科院自动化所研究员，IAPR Fellow
                16:00-18:00    学术专题讲座3
                                       大规模行人监控
                       郑伟诗，中山大学副教授
2015年9月17日   
9:00-12:00      学术专题讲座4
                                       Dictionary Learning for Image Enhancement
                                       Faith Porikli，澳大利亚国立大学工程研究院教授
12:30-14:00    午餐
14:00-16:00    学术专题讲座5
                                       基于大规模静态图像和视频的人脸识别技术
                       山世光，中科院计算所研究员
16:00-18:00    学术专题讲座6
                                       深度学习及其在大规模文字识别中的应用实践
                       金连文，华南理工大学教授


学术主任
 赖剑煌

      中山大学信息科技学院教授，博士生导师，中山大学信息科学与技术学院院长，中国计算机学会计算机视觉专业组副主任，视频图像智能分析与应用公安部重点实验室副主任、学术委员会常务副主任，IEEE高级会员，中国计算机学会杰出会员，中国图像图形学会常务理事，中国图像图形学会学术委员会委员，广东省图像图形学会理事长。主要研究方向：视频图象分析与理解，生物特征识别，模式识别与机器学习。

 苗启广

      西安电子科技大学计算机学院教授，博士生导师；2012年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”；陕西省计算机学会理事，CCF人工智能与模式识别专委会委员，CCF计算机视觉专业组 (CCF TFCV)委员，CCF YOCSEF副主席 。主要研究方向：计算机视觉、大数据分析、高性能计算等。

时间：2015年9月16 -17日
上课地点：西安电子科技大学

注册费：　（含资料和2天的午餐）
1、 开班10天前注册并缴费：CCF会员：1200元，非会员1600元。
2、 开班前10天到三个月内入会的CCF会员享受200元优惠，即1400元。
3、 现场缴费：会员、非会员均1800元。
4、 CCF会员单位的人士参加，按CCF会员标准收费（由单位统一办理）。

优惠办法：
1、 同一单位一次有5人报名者，第6个人免注册费（无论会员与否，仅对提前注册者有效，当天注册不予受理）
2、单位可购买年度卡，20人次起售，CCF单位会员每人次1200元，非CCF会员单位每人次1400元。年度卡当年有效。优惠办法1有效。
3、对于推荐新学员参加的学员，CCF视情况给予奖励。

食宿自理

缴费方式：
                邮寄：北京2704信箱，邮编：100190 收款人：中国计算机学会，
                银行转账：开户行：北京银行北京大学支行；
                户名：中国计算机学会
                账号：01090519 5001 201 097 020 28
请务必注明：姓名+ADL57

报名方式：
                        即日起至2015年8月31日，报名者请填写附表并发送至：adl@ccf.org.cn，按报名先后录取。学会秘书处将与邮寄联系确认。
                        联系人：余遐 E-Mail: adl@ccf.org.cn
电话：010-6256 2503-22 /139 1065 9011

附：学术专题讲座详细信息

学术讲座1： Dictionary Learning for Image Enhancement
摘要 : Sparse coding is a data-driven technique that aims for constructing representations of data as a linear combination of a few atoms of an over-complete dictionary. Recently, it is demonstrated that, learning such dictionaries and modeling the actual data in terms of them leads to the state-of-the-art results in many image enhancement tasks. This talk will describe the sparse representation approaches, ranging from greedy algorithms to simultaneous coding of collections of input vectors. Then it will present efficient optimization methods for learning dictionaries adapted for a reconstruction task, and image processing applications where it demonstrates superior results such as image denoising, deblocking, inpainting, and super-resolution, as well as examples on image classification using dictionary learning.
讲者简介 :  Fatih Porikli is an IEEE Fellow and a Professor in the Research School of Engineering, Australian National University (ANU). He is also managing the Computer Vision Research Group at NICTA. He has received his PhD from New York University in 2002. Previously he served Distinguished Research Scientist at Mitsubishi Electric Research Laboratories. His research interests include computer vision, pattern recognition, manifold learning, robust and sparse optimization, online learning, grid computing, and image enhancement with commercial applications in video surveillance, car navigation, intelligent transportation, satellite, and medical systems. Prof Porikli is the recipient of the R&D 100 Scientist of the Year Award in 2006. He won 4 best paper awards at premier IEEE conferences and received 5 other professional prizes. Prof Porikli authored more than 130 publications and invented 66 patents. He is the coeditor of 3 books. He is serving as the Associate Editor of 5 journals for the past 8 years including IEEE Signal Processing Magazine, SIAM Imaging Sciences, EURASIP Journal of Image & Video Processing, Springer Journal on Machine Vision Applications, and Springer Journal on Real-time Image & Video Processing. He was the General Chair of AVSS 2010 and WACV 2014, and the Program Chair of WACV 2015 and AVSS 2012. He served at the organizing committees of several conferences including CVPR, ICCV, ECCV, ICIP, ICME, ISVC, and ICASSP. He organized more than a twenty IEEE Computer Society cosponsored workshops.

学术讲座2：基于大规模静态图像和视频的人脸识别技术
摘要 :  本报告主要包括两部分内容，即：基于大规模静态图像训练的人脸识别技术和基于视频的人脸识别技术。在第一部分中，将介绍近年来学术界和工业界利用数十万甚至百万级的静态人脸图像训练卷积神经网络深度模型，并取得了state of the art结果的情况。也将介绍基于大规模图像集训练人脸识别模型所面临的问题和挑战。在第二部分中，将介绍基于视频的人脸识别的近期进展，包括人脸视频的非欧（黎曼流形）表示方法，及其跨欧式空间和黎曼流形的异质空间测度学习方法。最后将讨论图像视频大数据带来的问题和挑战。
讲者简介 :  山世光，中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别和机器学习等相关研究工作，特别是人脸识别技术的研发。已在国际/国内期刊、国际会议上发表/录用学术论文200余篇，其中CCF A类国际会议和期刊论文40余篇。论文曾获CCF A类国际会议CVPR2008大会颁发的Best Student Poster Award Runner-up奖。所发表论文被国内外同行引用6800余次（Google Scholar检索结果），领导课题组完成的人脸识别系统多次获得国内外人脸识别竞赛第一名。应邀担任CCF-A类国际刊物IEEE Trans. on Image Processing以及Neurocomputing ，EURASIP Journal of Image and Video Processing, Frontier of Computer Science, 《计算机研究与发展》等期刊的编委(Associate Editor)，应邀担任过ICCV2011, ICPR2012, ACCV2012, FG2013, ICASSP2014和ICPR2014等相关领域重要国际会议的Area Chair（领域主席）。所完成的人脸识别研究成果2005年度国家科技进步二等奖（第3完成人）。他是2012年度国家自然科学基金委员会首届“优青”获得者。

学术讲座3：视觉大数据的深度分析
摘要 :  本报告首先介绍图像视频大数据的研究背景和挑战，然后介绍由此带来的大规模视觉计算问题，特别是其涉及的主要研究问题和潜在研究方向。最后介绍近年来来我们在视觉数据分析和理解方面所做的一些研究工作。
讲者简介 :  王亮，研究员，博导，IEEE高级会员、国际模式识别协会会士（IAPR Fellow），模式识别国家重点实验室副主任、计算机学会计算机视觉专业组秘书长、图像视频大数据产业技术创新战略联盟秘书长。2004年获中科院自动化所工学博士学位。2004-2010年分别在英国帝国理工学院、澳大利亚莫纳什大学、墨尔本大学及英国巴斯大学工作。2010年入选中国科学院“百人计划”。主要从事计算机视觉和模式识别等相关领域的研究，目前Google Scholar引用6600余次。现为《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》、《IEEE Transactions on Cybernetics》等国际学术刊物的编委，IEEE AVSS2012、IAPR ACPR2015、CCPR2012、CCCV2015等国内外会议的程序主席等。


学术讲座4：深度学习及其在大规模文字识别中的应用实践
摘要： 深度学习作为核心技术，正大幅度促进大数据环境下的图像视频理解、文字识别、语音识别、自然语言理解等诸多领域的极大进步，其引发的科技革命，正在催生计算机视觉、人工智能等许多领域的深刻变革和跨越式发展。在此报告中，我将针对大规模文字识别问题，简要回顾介绍深度学习在此领域的进展情况，并针对联机及脱机文字识别、手写签名书写者认证、字体识别、低分辨率 OCR 等问题，介绍一些新的深度学习模型、 DropX 训练方法、数据生成技术、模型压缩技术等，并分享如何训练大类别文字识别深度学习模型（超过 10000 个类别，超过 1000 万训练数据集）、如何构建非 GPU 环境下面向移动设备应用的低存储量/快速/高性能实时深度学习系统的一些实践经验。
讲者简介：金连文，男， 1968 年出生， 1991 年本科毕业于中国科技大学无线电系，获无线电新技术专业及计算机软件及应用技术专业双学位， 1996 年于华南理工大学通信与电子系统专业获博士学位。 2006 入选教育部新世纪优秀人才， 2011 年入选广东省 “ 珠江学者 ” 特聘教授。 目前为 华南理工大学二级教授，博士生导师，兼任广东省高校 “ 音视频图文智能信息处理 ” 工程研究中心主任，公安部视频图像智能分析与应用重点实验室学术委员会委员，中国图像图形学学会理事、中国计算机学会人机交互专业组委员、中国人工智能学会模式识别专委会委员、广东省图像图形学会副理事长、微软学生技术俱乐部顾问、新浪微博社区专家委员会委员等职。 主要研究领域为机器学习、文字识别、计算机视觉、图像处理、人工智能系统、云计算与移动互联网终端应用技术等。 在 IEEE TNNLS 、 IEEE TCYB 、 IEEE TSMC 、 IEEE TMM 、 IEEE TII 、 IEEE TCSVT 、 Information Science 、 Pattern Recognition 、 Pattern Recognition Letter 、 Neurocomputing 等重要国际期刊上发表学术论文 30 余篇，主流国际会议论文 50 余篇。 Google Scholar 引用次数 4000 余次。获得发明专利授权 33 项。先后主持了 5 项国家自然科学基金、 4 广东省自然科学基金（ 3 项重点）、科技部科技支撑计划、广东省科技攻关计划等在内的科研项目 40 余项。相关研究成果曾与 Motorola 、 Microsoft （中国）、 Google 、 Samsung （中国）、 Pitney Bowes （中国）、 Fujitsu （中国）、搜狗、科大讯飞、盛大、康佳、广东电信、江苏卫视等知名企业合作。作为主要成员荣获广东省科技进步一等奖（排名第 1 ）、教育部提名国家科学技术二等奖（自然科学）（排名第 4 ）及广东省自然科学奖一等奖（排名第 5 ）各 1 次。

学术讲座5：：大规模行人监控
摘要： 面向大规模视频监控网络的智能社区和公共环境的安保建设是平安中国建设的重要支撑点之一。在大规模的视频监控中，行人的识别和行为识别是其中的重点任务。面向大规模的跨视域行人图像数据的处理有一系列的难点需要面对，包括如何避免大量非目标行人图像的干扰、如何实现不同类数据之间的交互共享、如何实现快速识别和搜索。在这次报告中，拟介绍我们面向跨视域的行人再标识、多源个体行为识别和小群体行为识别、以及在相关大规模数据在线分类、快速检索和迁移学习上的研究成果。
讲者简介：郑伟诗博士，中山大学信息科学与技术学院副教授、广东省自然科学杰出青年基金获得者 。他主要面向视频监控下的人身份识别和行为分析展开研究，从人脸到躯干，从个体到群体，以机器学习方法为信息处理手段，分析相关视频图像的高维复杂特征数据，展开特征选择、数据降维、相似性度量学习等研究。 他目前形成了两个相关的研究方向和体系，即人脸图像分析和行人再标识 。近年来，在人脸图像研究上，给出光照不变特征的分析和理论证明，并发展核原像估计方法以实现多种人脸图像变化( 光照、表情、遮掩等) 的归一化。在国际上，较早在行人再标识领域展开研究， 主要提出基于相对比较建模思路的再标识模型。目前他逐渐展开基于交互行为分析的群体行为分析，逐步形成在视频监控下，以人为中心的图像识别和行为分析的研究思路 ，并结合研究面向大规模图像识别的信息处理算法。已发表/ 接受含 5 篇PAMI 在内的 7 0 余篇主要学术论文 ，其中 40 余篇发表 在 图像识别和模式分类 IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、PR 、IEEE TCSVT、 IEEE TSMC-B 等国际主流权威期刊和ICCV 、CVPR 、IJCAI 等 计算机学会推荐A 类国际学术会议 。 在所发表的论文中， 曾发表 ESI 高被引论文3 篇。 近5 年来，与 国内外同行一道 ，他在计算机学会推荐A 类国际学术会议ICCV 和CVPR 上以及其它著名国际学术会议 期间做Tutorial 。 他曾担任IEEE AVSS 的Area Chair ，担任2012 年和2015 年全国生物特征识别学术会议的联合程序委员会主席。



讲者简介:   

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