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华南理工大学周智恒教授、曾德炉教授和广东工

来源:http://www.savourminto.com 作者:4858美高梅 时间:2019-09-16 12:47

纪则轩,副教授,硕士生导师,主持多项国家和省部级科研项目,江苏省人工智能学会组织工作委员会副主任,IEEE会员,中国计算机学会会员,发表SCI论文近30篇,其中多篇为CCF A类期刊和会议,担任十余个学术期刊审稿人。

提问环节中,三位教授与现场师生进行互动,耐心解答了师生提出的问题。此次讲座理论与实际结合紧密,报告内容具有前沿性,三位教授深入浅出的讲解,使大家受益匪浅。

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美高梅手机版登录4858,会上,纪则轩首先介绍了图像分割的研究背景和发展历史,从研究方法和未来研究方向等几个方面全面讲解了自己团队这几年的工作,针对图像自身缺陷(噪声、灰度分布不均匀、低对比度和弱边界)、病变的形态多样性、医生指导意见及需求的复杂性、不同模态数据的差异性等,总结了个人在以下几个方面的研究情况:基于模糊聚类的图像分割方(2010-2014)、基于有限混合模型的图像分割方法(2014-2017)、基于变分模型的图像分割方法(2014-2017),基于交互式图论的图像分割方法,并展示了在医学脑磁共振图像、视网膜光学相干断层图像等领域的应用。

周智恒首先介绍了人工智能的研究背景和发展历史,接着从相关概念、研究方法和未来研究方向等几个方面为大家全面讲解了人工智能的研究内容,使学院师生对人工智能有了更深入的了解。随后,曾德炉从显著性检测存在的问题出发,讲述了图像分割、显著性检测相关的研究方法,并讲解了课题组在2018年刚被CCF A类会议IJCAI接受的最新研究成果。最后杨祖元讲述了盲源信号分离的研究背景和相关的研究方法,并展示了在医学等领域的应用,并分享研究团队已取得的研究成果。

随后,沈春华介绍了图像标注与图像问答方面的研究成果。近来计算机视觉与自然语言处理这两大领域所取得的研究成果促进了其他任务的发展。对图像进行语义理解并以自然语言描述其内容,相对于之前简单的标签提取有了很大的进步。沈春华讲解了他们在传统CNN LSTM/RNN的网络基础上,考虑到图像特征信息提取可能不全面的问题,采用在中间加入过渡层的方法(利用多实例学习来获取多个图像标签)改善模型性能。

4858美高梅,在提问环节,纪则轩与现场师生进行互动,并耐心解答了现场师生提出的问题。

4月29日,华南理工大学周智恒教授、曾德炉教授和广东工业大学杨祖元教授分别为计算机与信息工程学院师生作了《人工智能发展趋势与应用》《显著性物体分割的⼀些问题》和《相关源信号盲分离及其在医学信号处理中的应用》的学术报告。此次报告会在计算机与信息工程学院103会议室进行,学院部分老师及研究生30余人聆听了讲座。

3月6日,应西安电子科技大学电子工程学院影像处理系统实验室田春娜副教授的邀请,澳大利亚阿德莱德大学计算机科学学院沈春华教授于2017年3月6日来校进行学术交流访问,并于下午在新科技楼1012会议室作了题为“Deep Learning for Dense Per-Pixel Prediction and Vision-to-Language Problems”的学术报告。报告由田春娜副教授主持。

专家简介:

(计算机与信息工程学院 刘国奇)

首先,沈春华介绍了他们结合深度学习和图模型的深度结构化方法在逐像素分割问题上取得的成果,并进一步展示了如何在单一图像上改善深度估计结果以及在深层结构学习背景下如何利用上下文信息进行语义分割。虽然深度学习正趋向于构建更深层的模型结构以提高性能,然而近来一些结果表明,考虑到其他限制仅仅增加网络层数不是最佳选择。因此,沈春华团队提出一个在分类和语义分割任务上大幅优于更深层网络的新型浅层残差网络结构。在像素标定方面,沈春华演示了基于Cityscaps数据集的动态实验结果,并分析了这种方法相对于传统目标提取的优越性,同时也举例说明在处理高分辨率图像上时由于效率问题在试试应用上存在的困难仍待解决。

11月11日,南京理工大学副教授纪则轩在计算机与信息工程学院楼318教室为师生作了题为《图像分割方法及其医学应用》的学术报告。学院部分老师及研究生参加了报告会。

应软件学院刘西洋教授的邀请,瑞典林奈大学的Andreas Kerren教授于2017年3月5-8日来访,并做了题为“Visualization Showcases for Analyzing Multivariate and Heterogeneous Networks”的学术报告,并与师生进行深入交流。报告会由软件学院软件所副所长刘西洋教授和范磊博士主持。

(计算机与信息工程学院 刘国奇)

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在报告后的提问环节,在场师生积极提问与沈春华互动,沈春华细致地解答问题。这场报告使得在座的师生对当前研究方向上的问题有了更广泛深入的了解,受益匪浅。

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Andreas Kerren教授的报告讲述了多元分析以及异构网络的可视化研究领域中的研究内容、进展以及应用。在报告中Andreas Kerren教授向本科生深入浅出地介绍了当前大数据环境下多元分析和异构网络可视化的主要方法并举例说明了其作用,拓展了本科生同学的认识,激发了本科生同学的研究兴趣。Andreas Kerren教授进一步详细介绍了其团队(ISOVIS研究小组)所完成的多元分析以及异构网络的可视化方面的研究工作,介绍和展示了该研究小组基于其研究成果开发的网络可视化环境及其在IEEE VIS数据上的应用效果。最后,Andreas Kerren教授与参加报告的师生进行了热烈的讨论,并对师生提出的问题进行了认真细致的回答。报告后,Andreas Kerren教授在新科技楼软件测试技术实验室与师生进行了深入的探讨。

沈春华教授本科毕业于南京大学强化部;硕士毕业于南京大学电子系,并从阿德莱德大学获得计算机视觉方向的博士学位。于2011年入职澳大利亚阿德莱德大学计算机科学学院,先后担任高级讲师、副教授、教授。目前同时担任澳大利亚机器人视觉中心 (Australian Centre for Robotic Vision)的项目主任(Project Leader)、阿德莱德大学机器学习实验室主任。在阿德莱德大学带领一个近20人的团队从事统计机器学习以及计算机视觉领域的研究工作。他之前在澳大利亚国家信息通讯技术研究院(National ICT Australia)堪培拉实验室和澳大利亚国立大学工作近6年。 主持多项科研课题,在重要国际学术期刊和会议发表论文160余篇。担任IEEE TNNLS副主编、多次担任重要国际学术会议(ICCV, CVPR, ECCV等)程序委员。2012到2016年被澳大利亚研究理事会(Australian Research Council)授予Future Fellowship。

Prof. Dr. Andreas Kerren received the B.S. and M.S. degrees as well as his PhD degree in Computer Science from Saarland University, Saarbrücken . In 2008, he achieved his habilitation (docent competence) from Växjö University . Dr. Kerren is currently a Full Professor in Computer Science at the Department of Computer Science, Linnaeus University , where he is heading the research group for Information and Software Visualization, called ISOVIS. His main research interests include the areas of Information Visualization, Visual Analytics, and Human-Computer Interaction. He is, among others, editorial board member of the Information Visualization journal, has served as organizer/program chair at various conferences such as IEEE VISSOFT 2013, IVAPP 2013-2015, or VINCI 2016, and has edited a number of successful books on human-centered visualization.

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