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中国人工智能学会模式识别专家讲坛活动成功举办
发布时间:2017/6/27  访问人数:568次

         2017626日上午,由中国人工智能学会模式识别专业委员会(CAAI-PR)主办、合肥工业大学承办的第九期“CAAI模式识别专家讲坛在合肥隆重举行。本次讲坛活动地点在合肥工业大学学术报告中心报告厅,采用前沿报告交流的形式,分别邀请中国科学院自动化研究所张兆翔研究员、哈尔滨工业大学左旺孟教授、清华大学鲁继文副教授、西北工业大学王琦教授作精彩报告。本次讲坛活动由合肥工业大学计算机与信息学院贾伟副研究员与赵洋副研究员主持,合肥工业大学计算机与信息学院院长助理路强副教授致开幕词。活动吸引了安徽省各大高校科研院所老师同学及相关企业近百名研究人员与会参加。

         第一位特邀讲者是中科院自动化所的张兆翔研究员。张兆翔研究员的报告题目是生物启发的神经网络建模与学习”。他的报告首先介绍了深度神经网络,并指出以深度学习为代表的模式识别方法在多种视觉应用中取得了显著成功,甚至媲美人的性能,但是与生物模式识别系统相比,现有的深度学习方法在自适应性、可泛化性和多任务协作方面依旧存在明显缺陷。从生物的神经信息处理机制、认知方法和行为特性上寻求启发有望指导更好的神经网络建模,实现更为鲁棒的类人学习。他还对现有的生物启发神经网络建模与学习方法进行介绍,并具体阐述近期开展的若干工作,并通过实验验证生物启发神经网络建模与学习的可行性和优越性。

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       第二位特邀讲者是哈尔滨工业大学的左旺孟教授。他的报告题目是面向图像复原的判别学习方法”。在报告中,左旺孟教授介绍近期在图像复原方面的一些工作,主要包括:(1) 针对图像盲去卷积问题,结合多尺度模型,采用了基于数据驱动的方式学习每次迭代的先验模型参数和正则化参数。(2) 针对图像去噪问题,通过分析残差学习与TNRD模型的关联关系,提出了一个面向图像去噪的卷积神经网络,并分析了模型在广义去噪问题中的潜力。(3)为将CNN更为便捷和自适应地应用于各种图像复原问题,提出了一种传统优化方法和CNN的结合方案。(4) 针对图像压缩问题,通过借鉴哈希学习与二值卷积网络,提出了一种有效的解决方案。

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第三位特邀讲者是来自清华大学的青年千人专家鲁继文副教授。他的报告题目是视觉大数据哈希学习”。他的报告介绍了清华大学自动化系智能视觉实验室近年来所提出视觉大数据哈希学习系列方法,主要包括紧凑哈希学习、深度哈希学习、结构化哈希学习和多量化哈希学习等相关工作,以及它们在多个视觉目标识别与检索任务中的应用。

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最后一位特邀讲者是西北工业大学的王琦教授。他的报告题目是“视觉智能感知在无人系统与视频监控中的应用”。王琦教授的报告首先介绍视觉技术在无人系统与视频监控中的应用概况,然后针对目标检测/识别/跟踪与人群行为分析等问题,重点介绍讲者近年来的一些研究工作,最后以demo形式对相关成果进行展示。

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4位讲者的高水平前沿报告引起了听众的极大兴趣,并提出了很多问题与特邀讲者进行了热烈交流。

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本篇信息由vcc_liu最后编辑于2017年7月4日13时57分44秒
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