“模式识别与机器智能”前沿技术论坛（重庆站）暨缙湖软件论坛（第3期） -凯发官网首页

主讲人 : 徐常胜、刘青山、李天瑞、黄高

徐常胜：《视频理解中的关系学习研究》

报告摘要：随着便携式数码设备的普及和移动互联网的发展，海量的视频大数据亟需智能的视频理解技术。视频理解是一个融合视频底层特征信息和高层语义信息的过程，并服务于用户的不同需求。高效的视频理解技术可以使计算机智能地完成各种视频相关的任务，如视频监控、视频娱乐等。视频大数据具有（1）时空复杂，（2）底层特征与高层语义之间存在“语义鸿沟”，（3）类别丰富，（4）多模态，（5）个性化需求多样等特点。这些特点在视频数据中表现为纷繁复杂的关系信息，因此为视频的智能理解带来了巨大的挑战。事实上，针对视频中复杂而多样的关系模式进行学习对深入地理解视频内容是至关重要的。本报告围绕如何设计有效的关系学习方法来进行视频理解展开，自底向上地重点研究了视频中的三种关系结构信息：首先针对视频中的物体层面，研究了物体表观中的结构化关系建模；接着以物体为纽带，深入挖掘了视频中的物体-语义关系信息，从而实现了视频高层语义的自动提取；最后，探索了视频语义-用户兴趣之间的关系，完成了视频的个性化服务。

刘青山：《基于视觉的情感计算》

报告摘要：情感计算的目标是使计算机能自动识别情感并与表达情感，从而建立适应人类情感的和谐人机环境，也是人工智能领域中的一个热点研究方向。基于表情、肢体动作等视觉信息是情感表达的重要载体。本报告将简单汇报一下研究现状，并结合动态表情特征学习、标签相似性等问题，汇报团队在表情识别与姿态估计方面的最新研究进展。

李天瑞：《面向可持续城市的智能化技术应用案例》

报告摘要：随着大数据、人工智能技术和城市化的快速发展，可持续城市管理已经迈入大数据时代。围绕城市管理相关领域积累了海量数据，如何有效地从这些大数据中进行深度挖掘、智能学习并获取有用知识已成为当前可持续城市发展亟待解决的关键问题。本报告针对城市大数据发展现状，重点介绍城市出租车路径推荐、租房推荐、救护车部署、外卖配送优化和地铁停站时间调度等智能化应用案例，最后给出可持续城市大数据分析与智能处理的挑战。

黄高：《视觉基础模型的高效训练方法》

报告摘要：近年来，大规模通用视觉模型在计算机视觉领域获得广泛关注。然而模型深度和参数的迅速增加造成了训练时间长、显存开销大、容易过拟合等挑战。本报告将从深度神经网络的模型和学习算法两方面介绍视觉大模型的高效训练策略。在模型方面，报告将介绍一种模块化训练与组装方法，利用“分而治之”的思想将模型进行分解，把大模型的训练拆解成多个小模型的训练；在学习算法方面，根据神经网络学习过程的动态特性，利用“先易后难”的思想设计了一种新的课程学习算法。上述工作为高效、稳定地训练卷积网络和transformer等大型视觉模型提供了新的思路与方法。

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主讲人简介：

徐常胜，中国科学院自动化所研究员，国家杰出青年基金获得者，科技部重点领域创新团队负责人、国家重点研发计划项目首席科学家，中国科学院王宽诚率先人才计划卢嘉锡国际团队负责人。国际电子电气工程师学会会士（ieee fellow)，国际模式识别学会会士（iapr fellow），国际计算机学会杰出科学家（acm distinguished scientist）。担任国际计算机学会多媒体专委会中国区（acm sigmm china chapter）主席和中国计算机学会多媒体专委会副主任。担任国际期刊multimedia systems主编，担任过国际期刊“ieee transactions on multimedia”和“acm transactions on multimedia computing, communication and applications”编委以及国际顶级多媒体会议“acm multimedia conference”程序委员会主席。在多媒体分析，计算机视觉，模式识别，图像处理等领域发表论文400多篇，其中ieee和acm汇刊论文120余篇，国际顶级会议论文80余篇。在多媒体国际顶级会议和期刊上获得最佳论文奖10余次。获得2018年中国电子学会自然科学一等奖，2009年中国计算机学会青年科学家奖，7次获得中国科学院优秀导师奖。

刘青山，南京信息工程大学教授，国家杰出青年基金获得者，科技部中青年科技创新领军人才，江苏省双创团队领军人才。兼任中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任、中国计算机学会计算机视觉专委会副主任、中国图形图象学会学术工委主任、江苏省人工智能学会副理事长等。主要从事模式识别、图像理解等研究。近年来主持承担了国家杰出青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然基金重点项目等。曾获江苏省科学技术一等奖、教育部自然科学二等奖、中国电子学会自然科学一等奖等。

李天瑞，教授，西南交通大学计算机与人工智能学院党委书记，四川省现代服务科技研究院院长，四川省学术与技术带头人，综合交通大数据应用技术国家工程实验室副主任，四川省云计算与智能技术高校重点实验室主任，国家级一流本科专业“软件工程”建设点负责人，国际粗糙集学会会士和指导委员会主席，中国计算机学会理事，中国人工智能学会理事，四川省人工智能学会副理事长，四川省普通本科高等学校计算机类教学指导委员会委员兼秘书长。担任国际杂志human-centric intelligent systems（springer）主编、acm tist副编辑以及information fusion编委等。承担国家重点研发课题、国家自然科学基金等科技项目20余项[其中国家级项目7项]。获得教育部自然科学二等奖（排名第1）、重庆市自然科学一等奖（排名第2）等。主要从事人工智能，数据挖掘与知识发现，云计算与大数据，粒计算与粗糙集等领域的研究和教学工作，在ai、ieee tpami、ieee tkde等国际期刊和中国科学、软件学报、计算机学报等国内期刊以及acl、cvpr、kdd等国际会议上发表学术论文400余篇（被sci检索200余篇，入选esi热点论文5篇，esi高被引论文22篇，google他引15000余次），获得授权发明专利18项和软件著作权3项。

黄高，清华大学自动化系副教授，博士生导师。2015年获清华大学博士学位，2015年至2018年在美国康奈尔大学计算机系从事博士后科研工作。主要研究领域为深度学习和计算机视觉，提出了主流卷积网络densenet。目前在neurips，icml，cvpr等国际顶级会议及ieee多个汇刊共计发表学术论文70余篇，被引40000余次，最高单篇引用超过3万次。获国家优青、cvpr最佳论文奖、达摩院青橙奖、世界人工智能大会sail先锋奖、中国自动化学会优秀博士学位论文、中国百篇最具影响国际学术论文、中国人工智能学会自然科学一等奖和吴文俊优秀青年奖等荣誉，入选北京智源学者、ai 2000人工智能最具影响力学者、《麻省理工科技评论》亚太区“35岁以下科技创新35人”。