论坛简介
西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室围绕大数据与人工智能国家战略，面向国家及西安市对智慧城市建设的重大需求，以计算机视觉、智能图像处理、大数据分析与可视化、智能教育技术为主要研究内容，致力于推进大数据分析与智能视觉领域的技术发展，重点加强基础理论和技术创新，培养高层次人才，促进智能视觉科研成果在行业领域的转化和应用。
为紧跟大数据分析与智能视觉学术发展前沿，加强视觉智能领域青年教师学术交流，促进实验室高质量学术梯队建设，推动我校视觉智能学科发展，西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室以我校九秩华诞为契机，特此举办“大数据与视觉智能研究所院友学术论坛”。论坛由云顶7610线路测试大数据与视觉智能研究所承办，论坛通过线上与线下结合的形式展开。
本次学术论坛围绕数据智能与视觉智能领域最新学术进展，邀请百度、西北大学、重庆邮电大学、燕山大学等国内视觉智能相关领域优秀学者，通过主题报告、交流沙龙等形式，分享大数据与视觉智能领域的理论与技术新进展，以加强实验室学术前沿交流，促进我校计算机学科更好的发展，扩大学科知名度与影响力。
论坛组织
主办
西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室
承办
云顶7610线路测试大数据与视觉智能研究所
论坛主席
苗启广教授
论坛副主席
刘向增副教授
论坛安排
论坛时间
2021年9月15日14:00-17:00
论坛形式
线上线下相结合
论坛地点：
线上：腾讯会议（会议号：239 807 567）
线下：北校区主楼II区319
议程安排
报告嘉宾简介
李伟生
重庆邮电大学
云顶7610线路测试院友
报告题目：基于多模态医学图像处理的多维可视化方法
摘要：针对多模态医学图像处理面临的器官与组织的准确分割、特征提取与配准、有效融合，以及传统的可视化大多停留在数据的显示层面，难以精确地掌握器官内管道的分布及病灶信息等问题，利用临床CT、MRI、PET等多模态医学影像建立多维可视化的数字化结构解剖模型，实现对器官及组织的各个参数的精确测量，增强医学影像的可靠性、稳定性及容错能力。
报告人简介：
李伟生，博士、教授、博士生导师，教育部新世纪人才，重庆市学术技术带头人，重庆英才“大数据智能计算”创新创业示范团队负责人，“图像认知”重庆市重点实验室主任，CCF重庆分部副主席、ACM重庆分会副主席。主持了包括国家重点研发计划政府间国际合作项目、国家自然科学基金联合重点项目、武器装备预研基金项目、教育部科学技术研究重点项目、重庆市自然科学基金重点项目等30余项的研究。主要研究方向为大数据智能计算、模式识别、数字图像处理等，在IEEE TIP、IEEE TGRS、IEEE TBME和CVPR等期刊和会议上发表论文100余篇，曾获吴文俊人工智能科技进步奖一等奖、重庆市自然科学一等奖、重庆市科技进步一等奖等奖励。
丁二锐
百度
云顶7610线路测试院友
报告题目：视觉技术创新与产业化之路
摘要：伴随着产业智能化的发展，计算机视觉技术一方面在各个行业不断取得喜人进展，另一方面也面临着更为复杂多样的行业挑战。本报告结合百度视觉技术近几年的实战经验，着重介绍技术革新和产业落地中的融合创新成果。在技术融合创新中，将会分享预训练大模型、模型小型化、3D模态利用等业界最新、最热门的研发进展。在产业融合创新中，从应用场景角度出发，着重讨论在城市视觉、能源工业、智能交互、视频生产等4大领域上的创新实践。
报告人简介：
丁二锐，博士，百度视觉技术部总监，领导部门先后获得30余项国际比赛冠军，开放150余项能力，支撑的计算机视觉公有云/质检云先后多次被Forrester/IDC评为市场第一。个人已发表论文40余篇，获得50余项中国专利和10余项美国专利，曾获ICDAR 2019最佳论文第二名奖，百度“最佳经理人”奖(2018)，中国电子学会科技进步一等奖(2018)，担任ICDAR2019/2021,CVPR2020/2021等多个学术研讨会和竞赛的组织者。
许鹏飞
西北大学
云顶7610线路测试院友
报告题目：基于AI技术的动物身份识别及溯源方法探索
摘要：动物身份识别是动物行为学、社群关系、个体溯源等研究的基础，传统的依靠人工记忆、标记或者电子芯片等技术动物身份识别方法对动物生理健康和社群活动产生不利影响。基于计算机视觉技术的动物身份识别和溯源方法具有非接触性，无损害性以及高准确性等优势，但同时也由于动物行为的不可约束性对模型算法设计以及方法实际应用带来相应的挑战。为此，我们主要针对动物身份识别在不同应用场景下的实际需求，有针对性的设计了相应的算法模型和工具软件，解决实际问题，为动物学相关研究提供创新性的技术方法。
报告人简介：
许鹏飞，博士，副教授。主要研究方向：机器学习，模式识别。在iScience（Cell子刊）、IEEE TIP、IJCAI等计算机视觉领域期刊和学术会议上发表论文53篇。主持国家级、省部级等项目12项。 获陕西省自然科学奖一等奖和陕西省高校科学技术奖一等奖。第一发明人授权发明专利5项。相关研究成果受到CCTV-13，陕西卫视等国内主流媒体的报道。
刘天歌
燕山大学
云顶7610线路测试院友
报告题目：解剖结构建模及其在医学影像分割中的应用
摘要：医学影像（CT、MR等）与自然图像、遥感影像等其他图像的本质区别是其来自于拥有大致相同解刨结构的人体，利用这一特性，报告人及其团队对人体解刨结构进行了深入的分析和精准的定义，在此基础上利用解刨结构中器官、区域、组织等结构之间的相关性建立定位与预分割模型，同时结合深度学习等相关技术实现医学影像中的目标器官、组织或区域的精确分割。这一原型和思想在身体组成成分分析、头颈部危及器官、胸部危及器官分割等实际应用中取得了较好的结果。
报告人简介：
刘天歌，男，1988年6月生，河北人，现任职于燕山大学信息科学与工程学院，硕士生导师，副教授。2016年12月于西安电子科技大学计算机学院计算机科学与技术专业取得博士学位，2010年7月于西安电子科技大学数学与应用数学专业取得学士学位。2015年1月至2016年2月期间于美国宾夕法尼亚大学访问学习，2020年1月至12月于美国宾夕法尼亚大学从事博士后研究。获2020年度陕西省自然科学一等奖（排名第四）、2019年度陕西省高校成果一等奖（排名第三），于2019年获得ACM新星奖（秦皇岛分论坛），于2017年获得ACM优秀博士论文奖（西安分论坛），于2015年获得西安市科学进步三等奖（排名第六）。主持国家自然科学基金1项，博士后面上基金1项，河北省自然科学青年基金1项。在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、Neurocomputing、Computers & Geosciences、Medical Physics、IJCAI等国际期刊及会议上发表论文15篇。担任中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员，中国图象图形学会机器视觉专业委员会委员，担任Medical Physics期刊AE及多个国际期刊和会议审稿人。
石程
西安理工大学
云顶7610线路测试院友
报告题目：面向小样本的高分辨率遥感图像分类模型与网络研究
摘要：航天遥感技术经过多年的发展,在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都有巨大的进步，已经形成高光谱、高空间分辨率、全天候、实时/准实时的对地观测能力，真正使人们能够“不出门而知天下事”。高分辨率遥感图像的产生，不仅服务于土地利用、城市规划、环境监测等方面，对于军事目标识别、战场环境仿真来说有着更为重要的意义。然而，高分辨率遥感图像中的高空间分辨率和高光谱分辨率导致“同物异谱”现象突出，在样本数量较少的情况下，网络的鲁棒性和泛化能力难以得到保证。本报告介绍如何利用少量的标记样本所提供的先验知识，寻找/生成更多的有效样本，以提高小样本条件下网络的分类性能。
报告人简介：
石程，博士，西安理工大学计算机科学与工程学院副教授。2016年6月在西安电子科技大学获得博士学位，并于2016年9月至2018年10月在澳门大学科技学院进行博士后研究。近年来在IEEE TMM、IEEE TGRS、Pattern Recognition等学术期刊及相关国际会议上发表学术论文30余篇，其中以第一作者发表论文15篇。主持并参与多项国家自然科学基金项目，主持陕西省青年托举人才项目。目前聚焦于遥感图像分类中的小样本问题、深度神经网络的可解释性、以及多源遥感图像分类研究。
马卓奇
西安电子科技大学
报告题目：基于语义信息的图像风格迁移研究
摘要：图像风格迁移起源于“非真实感艺术渲染”，旨在将一张图片的表观信息渲染为具有特定艺术作品或流派的风格。近年来，随着卷积神经网络和深度学习的发展，图像艺术渲染进入基于神经网络的风格迁移新范式。本报告主要介绍了基于神经网络图像风格迁移的最新进展和相关算法，并结合艺术创作的设计机制，说明如何在图像风格迁移中通过引入语义信息以提升视觉效果。
报告人简介：
马卓奇，博士，云顶7610线路测试讲师。2020年12月在西安电子科技大学获得博士学位。2021年入职云顶7610线路测试，加入西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室。研究兴趣包括计算机视觉与图像处理，主要研究内容为计算机视觉与图像处理中的底层视觉信息处理问题。先后在NeuralNetworks、Neurocomputing、IJCAI、CVPR等学术期刊及国际会议发表论文6篇，申请发明专利1项。
李宇楠
西安电子科技大学
云顶7610线路测试院友
报告题目：复杂场景下的人体特征识别
摘要：包括手势、行为及面部表情等在内的人体特征识别对于了解使用者意图，完成更自然更具鲁棒性的人机交互有着重要的意义。近年来，随着深度学习技术的发展，基于多模态数据的高精度手势、行为识别算法和表征性格识别算法得到了长足发展。然而现有的大多数算法大多只是针对实验室数据进行处理，难以在真实复杂环境中使用。本报告主要介绍了人体特征识别的相关算法及其在真实场景的环境下是如何应用的，并结合雾霾场景，说明在复杂环境下如何通过结合低层视觉和高层视觉任务来提升算法的性能。
报告人简介：
李宇楠，博士、西安电子科技大学华山菁英副教授。2019 年于西安电子科技大学获工学博士学位，2020年1月起在云顶7610线路测试任教。主要研究方向为深度学习、图像增强和人体行为/手势识别。近年来在 International Journal of Computer Vision（CCF A类，中科院一区）、IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology（CCF B类）、 ICCV（CCF A类）、AAAI（CCF A类）等国际顶级期刊/会议上发表论文近20篇，其中第一作者/共同一作12篇。主持和参与国家自然科学基金、装备预研教育部联合基金、装备预研项目和西安电子科技大学研究生创新基金等科研项目6项。受邀担任Pattern Recognition、IEEE T-CSVT、T-ITS、Neurocomputing、CVPR、ICCV、AAAI、ICME等国际顶级期刊和会议审稿人。获2020年（首届）陕西省计算机学会优秀博士论文（全省10人）和2020年ACM中国西安分部优秀博士论文奖；获得2016、2017连续两届Chalearn国际大规模独立手势识别竞赛冠军及第十届中国大学生服务外包创新创业大赛创业实践类一等奖。
赵博程
西安电子科技大学
报告题目：面向文字风格的交互式学习方法
摘 要：在机器学习领域中，如何通过人机交互的方式使得算法在数据集不增加的情况下学习更多的知识是一个长期热点。以‘教会算法写字’为例，传统基于深度学习的方法是序列-序列的生成方法，或图像生成方法。这些方法在数据库有限的情况下难以生成风格多变的文字符号。基于交互学习的风格生成算法可以通过少量人机交互的形式从已有的风格信息中挖掘文字手写体序列或图像包含的隐藏知识，从而提升算法的输出表现。同样的，交互式学习为代表的小样本数据内容挖掘方法也可被扩展至其他领域。
报告人简介：
赵博程，云顶7610线路测试华山准聘副教授，主要研究领域包括交互式文字风格模仿学习、深度增强学习、文字笔迹顺序复现和文字特征的配准等，先后在 Pattern Recognition, AAAI, ICASSP, ICPR, IEEE ROBIO 等重要国际期刊和会议上发表论文6篇。现主要研究兴趣方向为交互式学习、智能增长等相关领域。
苗启广 论坛主席
云顶7610线路测试院友
博士，教授，博导。现任西安电子科技大学网络与继续教育学院院长。省部级人才”；中国计算机学会（CCF）杰出会员、理事、YOCSEF主席（2017-2018），ACM西安常务理事，陕西省计算机学会常务理事(兼常务副秘书长)；CCF计算机视觉专委会委员、大数据专委会委员、人工智能与模式识别专委会委员；教育部工程教育专业认证专家。 2008/2012/2014年被评为校“十佳师德标兵”，2018年被评为陕西省高教工委优秀共产党员。主要从事计算机视觉、大数据分析、智能教育等方面的研究。主持在研和完成核高基国家重大科技专项课题、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、国防预研、国防863项目等30余项。在IEEE TNNLS/TIP/TGRS/TEC/TIST/TVCG、IJCV、ICCV、AAAI、IJCAI、ICCV、软件学报、计算机学报、电子学报、光学学报等国内外重要学术期刊、国际会议上发表SCI/EI收录论文100余篇。
刘向增 论坛副主席
博士、副教授、硕导。2011年毕业于西北工业大学应用数学系，后受聘于航天科技集团第771所从事智能系统算法研究工作，期间获得“研发先进个人”称号，2015-2016在所从事博士后研究工作，2016-2017前往Carnegie Mellon University进行访学研究。2018年在西安电子科技大学工作，任大数据与视觉智能研究所副所长。目前，主要研究方向包括多源遥感图像配准与融合、目标识别与跟踪、红外图像非均匀校正、细节增强等领域。在IEEE TIE, IJEC, Remote Sensing, CoL, ICIP等国内外期刊及会议发表论文30余篇，申请专利4项。主持或参与国家重点研发计划2项，自然科学基金3项，总装预研、军口863、航天电子研究院等应用研究项目15项，总经费超1000万。
