第三屆中國模式識別與計算機視覺大會(3rd Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2020) 將于2020年10月16日-10月18日在六朝古都南京舉行。大會將舉辦模式識別、計算機視覺與機器學習領域前沿理論與方法專題論壇、講習班、博士生論壇、青年女科學家論壇，以及行業(yè)專業(yè)應用競賽等。
女科學家論壇時間：2020年10月16日13:30-17:45
地點：南京國際展覽中心–分會場3–多功能北廳
女科學家論壇日程
報告摘要及講者簡介
特邀報告一：從像素到語義-計算機視覺中知識遷移的探索與實踐
報告摘要：大數據驅動下的計算機視覺技術在眾多視覺領域中已成為主流，但在數據稀缺、跨任務域等應用場景下， 仍然面臨著性能瓶頸。本次報告將介紹我們在計算機視覺領域中對知識遷移的探索與實踐，主要通過先驗知識遷移、跨數據域知識遷移、 跨媒體知識遷移、跨任務知識遷移及跨模型知識遷移等技術理念，挖掘知識與數據、任務的內在關聯，將視覺計算模型由傳統的“數據” 驅動轉變?yōu)椤皵祿?知識”驅動，進而使模型更為“智能”。我們在圖像清晰化、圖像分類、目標檢測識別、視覺與語言交互、模型自主進化 等問題上進行了實踐，結果充分驗證了“數據+知識”驅動的合理性及必要性。
張艷寧 教授
嘉賓簡介：張艷寧，西北工業(yè)大學教授，校長助理兼研究生院院長，長江 學者特聘教授，國防973項目首席、中組部首批“萬人計劃”科技創(chuàng)新領軍人才，“空天地海一體化大數據應用技術”國家工程實驗室主 任。長期致力于圖像處理、模式識別、計算機視覺與智能信息處理等的研究，并與航天、航空等方面的國家重大需求相結合。獲國家 教學成果二等獎1項、省部級科技進步獎3項，曾獲全國三八紅旗手稱號和總裝863科技攻關先進個人。先后承擔國防973項目、國家 自然科學基金重點項目、國家/國防863、總裝預研等國家級項目40余項。在IEEE TPAMI、IEEE TIP、PR、IEEE TSMC-B、Info. Fusion、CVPR、ICCV等國內外本領域權威期刊和重要國際會議上發(fā)表論文百余篇。研究成果被多個國家級重大工程攻關項目采用， 成功應用于航天、航空、能源、水利等行業(yè)的20余家單位。獲國家/國防授權發(fā)明專利50余項，陜西省科技進步一等獎一項，國防技 術發(fā)明一等獎一項，出版專著3部。
特邀報告二：推進機器視覺中的IQ與EQ
報告摘要：在計算機視覺及人機交互、智能感知領域中，目前深度算法已經能做很多事情，甚至在一些應用領域已 出超越人類極限的的性能，但這并不意味著機器的認知能力已經足夠的深入和強勁。事實上，恰恰相反，需要走的路還很長，我們都在為 推進智能認知和情感理解而努力。在我們的工作一些列工作中，在對周圍環(huán)境的認知準確性、視野目標的精準感知、目標語義的對應性、 目標語義理解和情感認知的本質描述方法及精度上，做了一些深入的推進，通過展現相關研究進展和成果，希望得到同行的評判和討論。
姚鴻勛 教授
嘉賓簡介：姚鴻勛，哈爾濱工業(yè)大學長聘教授，博士生導師，黑龍江省政 府特殊津貼專家，教育部”新世紀優(yōu)秀人才”，AI全球2000位最具影響力學者，哈工大人工智能專業(yè)負責人，省人工智能與物聯系統創(chuàng) 新研發(fā)“頭雁團隊”核心成員。主要研究領域為計算機視覺智能、多媒體數據分析與理解、視頻監(jiān)控、模式識別。任中國圖象圖形學學 會理常務理事，中國圖象圖形學學會宣傳與出版委員會副主任，中國計算機學會多媒體專委會委員，黑龍江省人工智能學會常務理事， ACM SIGMM BEIJING Chapter 核心委員；任國際互聯網多媒體計算與服務會議ACM ICIMCS2010大會主席，國際情感計算會議ACII 2005大會協同主席。發(fā)表ICCV, CVPR, ACM MM等頂級國際會議及IJCV, TPAMI, TIP, TMM等高影響因子國際期刊文章學術論文200 余篇，H指數>40。獲國家發(fā)明專利15項, 出版教材6部。主持完成國家自然基金重點項目2項，承擔1項，主持完成國家自然基金面上 項目7項，完成國家863、973項目以及國際橫向合作項目多項，獲國家科學技術進步二等獎1項，黑龍江省自然科學二等獎2項，國防 科學技術獎三等獎1項，黑龍江省教學成果獎一、二、三等獎4項。
特邀報告三：視覺認知與駕駛行為預測
報告摘要：駕駛員駕駛行為預測是人機共駕中的關鍵技術之一，高級輔助駕駛系統（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）中的一些與駕駛行為相關的應用可以顯著提高駕駛的安全性。本報告從認知驅動的角度和數據驅動的角度出發(fā)，將視覺 認知和駕駛場景目標檢測結合，提出了以Thinking in 3D為核心的MV3D目標檢測深度學習算法；將視覺認知和駕駛員行為預測結合， 依據駕駛員的感知-反應時間以及駕駛環(huán)境和駕駛員之間的交互關系，提出了以視覺慣性為核心的CF-RNN模型和Predictive-Bi-LSTM-CRF 駕駛行為預測算法。認知科學與計算機視覺的結合，為提高機器智能的水平提供了一條新的途徑。
馬惠敏 教授
嘉賓簡介：馬惠敏，教授，博士生導師，2001年博士畢業(yè)后在清華大學電子 工程系承擔教學科研工作，擔任三維圖像認知與仿真實驗室負責人，2019年擔任北京科技大學計算機與通信工程學院物聯網與電子工程 系主任、人工智能研究院副院長，現任中國圖象圖形學學會副理事長兼秘書長，北京市“三八紅旗獎章”獲得者。從事三維圖像認知與多 模態(tài)學習交叉學科研究，將圖像理解與認知心理學結合，取得了三維圖像認知理論的原創(chuàng)性成果。首次在國際上建立了圖像認知心理測 評智能系統，2016年獲得吳文俊人工智能科技創(chuàng)新一等獎，教育部鑒定為“原始性創(chuàng)新，達到國際領先水平”；提出的基于GPU的高效能 復雜環(huán)境仿真方法及應用，2017年獲得教育部技術發(fā)明獎二等獎；提出的復雜環(huán)境中三維目標檢測方法，2015-2017年連續(xù)在國際最大 的自動駕駛數據集（KITTI）評測中獲得第一名，2018-2019年在駕駛員狀態(tài)預測國際數據集（Brain4Cars）上獲得最好的成績。作為 通訊作者在TPAMI、TIP、TITS、PR、CVPR、NIPS、ICCV、ICIP等發(fā)表論文100余篇.作為負責人承擔了國家重點研發(fā)計劃子課題、國家 自然科學基金、專項重點基金、國際國內企業(yè)合作等30余項科研項目，獲批及申請專利十余項，兩項專利完成了科研成果轉化。
青年學者報告一：從智能影像計算看計算之美
報告摘要：本次報告以圖像風格化與生成技術在智能影像編輯與生成建模方面為主線，分享我們研究小組圍繞文字風格化 藝術生成方面的一些探索，系統性地介紹基于統計特征的文字風格化(CVPR 2017)，基于非監(jiān)督的文字風格化與圖文自動生成(ACM MM 2018)， 基于生成對抗網絡的文字風格化與去風格化技術(AAAI 2019)以及形狀可變的風格化文字生成技術(ICCV 2019)等一系列相關研究工作。
劉家瑛 副教授
嘉賓簡介：劉家瑛，博士，北京大學 副教授。2010年畢業(yè)于北京大學計算機 應用技術專業(yè)，獲理學博士并留校任教。研究領域包括圖像/視頻壓縮、增強與理解。累計發(fā)表IEEE/ACM匯刊與CCF A類會議論文50余篇 ，獲得授權國家發(fā)明專利43項。擔任APSIPA杰出講者，IEEE/CCF/CSIG高級會員，IEEE MSA/VSPC技術委員會委員，CSIG多媒體專委會 秘書長等。擔任IEEE Trans. on Image Processing，Elsevier JVCI期刊編委，ACM ICMR-2021/IEEE ICME-2021會議程序主席， CVPR/ICCV/ECCV會議領域主席等，獲教育部科技進步二等獎、CSIG石青云青年女科學家獎、北京大學教學卓越獎（最年輕獲獎者）， IEEE ICME-2020最佳論文獎等。主講的全球MOOC課程獲教育部首批“國家精品在線開放課程”。
青年學者報告二：面向物體識別的無監(jiān)督領域自適應
報告摘要：在實際應用中，場景的變化會引起圖像分布的差異，由此使得已有的物體識別模型出現顯著性能下降，無監(jiān)督 領域自適應方法旨在利用有標注的源域數據以及無標注的目標域數據構建針對目標域的物體識別模型，實現對目標場景的無監(jiān)督自適應。該報 告將從領域分布對齊、領域分布-個體分布同步對齊、個體自適應三個方面介紹報告人在無監(jiān)督領域自適應方面的研究工作及其在物體識別中 的應用。
闞美娜 副研究員
嘉賓簡介：闞美娜，中科院計算所 副研究員。研究領域為計算機視覺與模式 識別，主要關注人臉識別、多視學習、遷移學習、弱少監(jiān)督學習等問題，相關成果已發(fā)表在TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV等相關領域主流 國際期刊與會議上面，谷歌學術引用2300余次。擔任TPAMI、IJCV、TIP、TMM、CVPR、ICCV、ECCV等期刊會議的審稿人。2014年獲得 CCF優(yōu)秀博士學位論文獎、2016年入選CCF青年人才托舉計劃、2018年獲得中國圖象圖形學學會石青云女科學家獎青年獎、2019年入選 北京市科技新星計劃。此外，獲得2015年IEEE FG視頻人臉識別競賽冠軍、2015年IEEE ICCV年齡估計競賽亞軍、2017年IEEE CVPR人 臉面部關鍵點定位亞軍等。
青年學者報告三：“眾里尋他千百度”：基于視覺的人體檢測與搜尋
報告摘要：基于視覺的人體檢測與搜尋，目的在于獲取視頻中人體的位置和身份信息，其在自動駕駛、視頻監(jiān)控、智能機器 人等諸多領域中，都具有廣泛的應用價值。隨著深度學習的發(fā)展，人體檢測與搜尋的精度得到很大提升，然而，在復雜多變的現實場景下我們依 然面臨諸多挑戰(zhàn)。該報告將介紹最新的人體檢測方法，特別是在應對遮擋、惡劣天氣等方面的研究成果；以及通過多任務聯合學習實現快速精準人體搜尋的方法。
張姍姍 教授
嘉賓簡介：張姍姍，南京理工大學計算機學院教授，博士生導師，江蘇省“社會安 全圖像與視頻理解”重點實驗室副主任。研究方向為計算機視覺，特別關注視頻中人體檢測和分析。曾于2015年在德國波恩大學獲得計算機博 士學位，博士論文獲大德語區(qū)（德瑞奧三國）計算機學會最佳博士論文提名；博士畢業(yè)后在德國馬普計算機研究所從事為期兩年的博士后研究 。2018年入選中國科協“青年人才托舉工程”、江蘇省“雙創(chuàng)博士”、微軟“鑄星學者”計劃等。目前以第一/通訊作者身份在CVPR、ECCV、 T-PAMI、T-IP等頂級國際期刊和會議上發(fā)表論文三十余篇，谷歌學術引用1800余次；在微軟學術統計的全球學者近五年排位中，位列行 人檢測領域第一位。目前擔任模式識別權威期刊Pattern Recognition編委、中國人工智能學會模式識別專委會副秘書長、VALSE資深領域主席。
青年學者報告四：真實感材質建模和渲染方法
報告摘要：真實感渲染在影視動漫等數字創(chuàng)意產業(yè)作品的制作中發(fā)揮著越來越重要的作用，成為電影、動漫界關注的核心技術。材質模型的真實感是影響畫面真實感的重要因素，但是一些復雜的材質（比如說劃痕、牛奶等）的高精度建模和渲染，存在依賴于高分辨率法向紋理 ，或者渲染效率低等問題。在本報告中將從微結構材質模型、特殊路徑的光線傳遞、參與介質的高效渲染等方面介紹真實感材質建模和高效渲染方 法。
王貝貝 副教授
嘉賓簡介：王貝貝，女，南京理工大學，副教授，碩士生導師，中國計算機學會CAD&CG 專委會委員。主要研究方向是計算機圖形學繪制方向，包括了全局光照算法、參與性介質光線傳遞和復雜材質模型等。王貝貝分別于2009年、2014 年在山東大學獲得學士、博士學位，期間在巴黎高科進行兩年聯合培養(yǎng)。2015年在英國游戲公司Studio Gobo參與Disney游戲Infinity 3的研發(fā)。2015年底到2017年初，在Inria（法國信息與自動化研究所）從事博士后研究。之后加入到南京理工大學。共發(fā)表高水平論文30于篇，其中以第一 作者在ACM TOG, IEEE TVCG, CGF上發(fā)表論文十余篇。
