機器人學院成功舉辦《計算機視覺專委會走進東北大學》學術報告會
2018年5月26日上午，由中國計算機學會計算機視覺專委會主辦，東北大學機器人科學與工程學院、信息科學與工程學院聯合承辦的第五十二期CCF-CV走進高校系列報告會《計算機視覺前沿技術及應用》在東北大學綜合樓209學術報告廳成功舉行。
報告會邀請了上海交通大學林巍峣教授、哈爾濱工業大學左旺孟教授、西北工業大學夏勇教授、大連理工大學李培華教授出席并作精彩報告。報告會由東北大學機器人科學與工程學院張云洲教授、信息科學與工程學院賈同教授擔任執行主席。來自東北大學、公安部沈陽消防所、沈陽工業大學、沈陽理工大學等院校的200余名師生參加了此次會議，聆聽各位專家學者的精彩報告。會場座無虛席，過道都坐滿了聽眾，充分反映了計算機視覺領域的吸引力。東北大學機器人科學與工程學院常務副院長吳成東教授和信息科學與工程學院副院長陳東岳副教授先后致辭，對各位專家學者來到東北大學表示熱烈的歡迎和衷心的感謝，并衷心希望本次報告會能夠激發我校師生的科研熱情，提升學院在計算機視覺與人工智能領域的科研水平與學術影響力，對后續的技術創新與成果轉化產生積極的影響。
左旺孟教授的報告題目是“圖像恢復的深度鑒別學習”。報告主要從發展特定判別學習方法和借鑒CNN模型兩個角度，左教授首先針對圖像盲去卷積問題和圖像去噪問題進行分析，然后為將CNN更為便捷和自適應的應用于各種圖像復原問題，提出了一種傳統優化方法和CNN的結合方案。針對圖像去噪和超分辨，闡述了更為高效的CNN解決方案。
林巍峣教授的報告題目是“視頻多目標跟蹤、行為識別、及語義壓縮”。林教授介紹了多目標檢測與跟蹤方面的研究工作，利用超平面匹配的一體化多目標檢測與跟蹤算法，實現對視頻中目標位置、軌跡等語義信息的壓縮與編碼，其次，闡述了目標行為識別、行為檢測方面的工作。對所提出的時空關聯位置及軌跡壓縮技術，以及語義信息的壓縮及編碼算法也進行了分享。
夏勇教授的報告題目是“醫學影響分析和計算機輔助診斷中的深度學習技術”。在本次報告中，夏教授介紹了醫學影像分析和深度學習的研究現狀，闡述了將用深度學習技術應用于計算機輔助診斷研究的經驗和體會。由于數據采集和標注較為困難，可以用于訓練的數據集往往都比較有限，夏教授對于相關的問題進行了深入剖析，并展望了這一領域的機會和挑戰。
李培華教授的報告題目是“全局統計聚合深度卷積網絡模型：理論及應用”。李教授首先介紹了全局統計聚合深度卷積網絡模型的基本框架、研究思路、他們在研究過程中遇到的困難以及如何解決這些難題，然后分別從統計學意義上和幾何結構上闡述了此模型相關的理論知識和應用。最后，李教授對自己科研團隊的研究工作進行了總結，并展望未來的研究方向。
在四位嘉賓的精彩演講之后，本次報告會還臨時增加了Panel環節，由信息學院陳東岳副院長主持。針對深度學習、視覺應用、學術研究、學生培養等熱點問題，由主持人和各位講者開展了精彩的討論和觀點分享，具體包括預定主題的專家發言、專家與專家的提問和討論、專家與聽眾的互動等環節。各位專家對于熱點問題的犀利觀點、對視覺研究領域的深刻理解和巧妙解答，贏得了聽眾的陣陣掌聲，將此次報告會推向了高潮。
此次CCF-CV走進高校系列報告會持續了近5個小時，報告內容高潮迭起、精彩紛呈，報告會在熱烈的掌聲中圓滿結束。在座的聽眾也積極提問，紛紛向四位專家提出自己科研方面的問題，專家們也針對各個問題做出了詳盡的回答。報告會互動熱烈，為現場聽眾奉獻了一次學術盛會、一場知識盛宴。
