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讲座报告

通信·网络·安全先进技术研讨会:信息感知专场

来源:综合业务网理论及关键技术国家重点实验室          点击:
报告人 陈振学教授等专家学者 时间 9月26日8:30
地点 腾讯会议直播 报告时间

论坛名称:通信·网络·安全先进技术研讨会:信息感知专场

论坛时间:2020-09-26 8:30

会议地点:腾讯会议直播(会议ID:406 980 659 会议密码:1823)

主办单位:综合业务网理论及关键技术国家重点实验室


报告1:自然场景下变姿态、变光照人脸识别

讲座人介绍:

陈振学,博士,山东大学教授、博士生导师,山东大学人工智能与系统控制研究所副所长。主要从事图像处理、模式识别、人工智能、深度学习、特种机器人等方向的研究工作。作为项目第一负责人,主持国家级或省部级课题60余项,其中国家重点研究计划2项(课题),国家自然科学基金2项,国防重点项目1项。作为第一作者或唯一通讯作者,在IEEE T-II、IEEE T-CSVT、IEEE T-VT、IEEE T-ITS、Information Sciences、Neurocomputing、Neural Computing and Applications、SP: IC、Journal of VC &IR、MTA、MVA等刊物,发表论文100余篇。申请国家发明专利12项,授权2项。担任国际著名期刊IEEE T-II、IEEE T-CSVT、IEEE T-VT、IEEE T-ITS、Neurocomputing编委及特邀审稿人。担任机器人领域著名国际期刊International Journal of Advanced Robotic Systems的Associate Editor,设立了专题“Underwater Image Processing and Target Recognition”进行水下图像增强与水下目标识别的研究。担任IEEE ICARM 2018和ICARM 2020的Chairs和Guest editors。

讲座内容:

在非受控环境下得到的人脸图像受外界因素的影响,经常存在尺寸小和模糊不清等问题,人脸图像超分辨算法可以提高人脸图像分辨率,增强视觉效果。为了提高人脸图像质量,课题组将改进的生成对抗网络应用于人脸图像超分辨算法,在对原始生成对抗网络的基本原理和存在的问题进行分析后,提出了两种基于改进的生成对抗网络的人脸图像超分辨算法:(1)提出一种基于谱归一化生成对抗网络的人脸图像超分辨算法;(2)提出一种基于 RaGAN 的人脸图像超分辨算法。另外,在非限制的场景下,由于头部姿态、光照变化、面部表情、遮挡,妆容变化等不可控因素的影响,导致了识别效果大幅度下降。课题组针对人脸姿态变化而导致识别性能降低的问题进行了研究,以面部姿态变化为主题,围绕着人脸检测,正面人脸合成以及提取姿态无关性的人脸特征等方向进行了实验,其目的是提升多姿态人脸识别算法的准确性。


报告2:基于测度学习的高光谱遥感图像目标探测方法研究

讲座人介绍:

董燕妮,2012年毕业于武汉大学遥感信息工程学院,获遥感科学与技术工学学士学位,2017年硕博连读毕业于武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,获摄影测量与遥感工学博士学位,现为中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院特任副教授,硕士生导师,中国地质大学(武汉)地大学者-青年优秀人才计划入选者,香港理工大学“香江学者”(Hong Kong Scholar,2018),2018年中国图像图形学学会(CSIG)优秀博士学位论文提名奖。目前主持国家自然科学基金青年基金项目1项,中央高校杰出人才培育基金项目1项及多项开放基金。主要从事模式识别与机器学习在遥感影像及其地学中应用的研究,已在IEEE IEEE TCyber、TGRS、ISPRS和IEEE JSTARS等国际刊物上发表SCI检索论文10余篇,担任IEEE TCyber、TGRS、TIP、TNNLS、PR等多个SCI期刊审稿人,及AAAI、IJCAI等国际会议的PC/reviewer。

讲座内容:

高光谱遥感图像目标探测方法往往需要依赖特定的统计假设、缺乏足够的训练样本、无法挖掘光谱相似性,制约了高光谱遥感图像信息提取能力。测度学习理论具有不依赖特定假设条件、不需要过多的参数调节及能有效地利用有限的先验样本等优势。为此,通过构造不同的测度学习框架,建立特征空间的距离测度描述目标和背景之间的距离,以距离最大化为目标,实现目标和背景最大程度地分离。研究结果表明通过测度学习目标函数的构建,能降低传统探测算法对先验假设模型的依赖,增强目标的探测能力,在灾害评估、军事侦察和矿区勘测等领域具有重要的实际应用价值。


报告3:水下目标检测与跟踪

讲座人介绍:

范保杰,副教授,任职于南京邮电大学自动化学院、人工智能学院,博士毕业于中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,长期从事机器人视觉感知与场景理解理论研究与应用系统设计,专注于复杂场景下目标检测与跟踪,实时语义分割,元多任务强化学习等。主持或参与国家重点研发计划-智能机器人专项,,国家自然基金面上项目,国家自然基金青年项目,中国博士后特别资助,浙江大学CAD/CG重点实验室开放课题,西安电子科技大学综合业务网重点实验室开放课题,机器人学国家重点实验室开放课题等项目20余项。在ECCV,IEEE TIP,IEEE TCSVT,IEEE TMM,PR,ICME等发表相关SCI论文20余篇。获评为南京邮电大学“鼎新学者”。

讲座内容:

水下机器人在海洋科考、情报侦测等领域具有重要的应用价值, 其视觉系统有助于水下机器人完成场景理解与感知、导航与定位等任务。但恶劣复杂的海况环境,水下晃动、低可见度的工作环境如模糊、海雪、光照不均给水下视觉感知带来极大的挑战,本次学术交流部分主要介绍我们在水下目标检测、目标跟踪及水下多传感器标定等方面的研究与开发工作。


报告4:跨媒体协同感知与智能计算若干问题研究

讲座人介绍:

柳欣,华侨大学计算机学院副教授、硕士研究生导师,香港浸会大学计算机专业博士,厦门市重点人才,泉州市高层次人才,CCF高级会员,美国电子工程协会会员,美国天普大学访问学者,主要研究方向为多媒体分析、模式识别、计算机视觉与机器学习,主持和参与国家级、省部级科研项目多项,已在国内外知名期刊和会议上(IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE Trans. Human Machine Systems、IEEE Trans. Information Forensics and Security、Pattern Recognition、Computer Vision and Image Understanding, Signal Processing、Neurocomputing、SIGMM, SIGIR, ICDM, ICMR, ACPR,等)发表论文40余篇,获授权美国发明专利1项,授权中国发明专利2项,其相关研究获得2016年厦门市科技进步奖三等奖,2016年度福建省自然科学优秀学术论文奖二等和2016年度泉州市自然科学优秀论文一等奖各1项。

讲座内容:

近年来,跨媒体协同感知与智能计算若干问题研究得到了用户的广泛关注。为此,我们将聚焦于跨媒体协同感知与智能计算若干问题,并提出了针对该问题的解决办法,为用户提供便利。本报告将介绍这一新型服务模式及其关键问题,讨论其优缺点、并给出未来研究内容。

 

报告5:面向海上搜救的高光谱多波段协同目标识别方法研究

讲座人介绍:

王玉磊,女,1986年出生,副教授,硕士生导师,大连海事大学信息科学技术学院教师,大连海事大学“星海工程”第三层次人才。2015年毕业于哈尔滨工程大学,信号与信息处理专业博士。2015-2016年就职于北京经纬恒润科技有限公司,智能驾驶算法工程师。2011-2013年赴美国马里兰大学Chein-I Chang教授实验室访问,期间在马里兰大学医学院休克创伤中心从事医学信号处理研究。IEEE会员,SPIE会员,中国图象图形学学会会员,在国内外学术刊物及学术会议发表论文40余篇,其中SCI检索20余篇,EI检索20余篇。申请发明专利10余项,授权2项,转化1项。主持国家自然科学基金青年基金项目1项、中国博士后科学基金面上项目1项、ISN国家重点实验室开放课题1项、中科院重点实验室开放基金1项、企事业横向项目多项,作为主要参与人参与国家自然科学基金项目、省自然科学基金重点项目等多项。主要从事高光谱图像处理、医学信号处理及人工智能等领域的研究工作。

讲座内容:

海上搜救是一个复杂、艰难、且关乎生命安全的活动。多年来,各国对此都非常重视,世界各地研究学者也都进行这不懈的努力,在相关领域做出了巨大贡献。目前,我国的海上搜救多以救助船或救助飞机上通过人力搜索等传统方式,搜索时效性比较差。为最大程度减小海上事故造成的人员伤亡和损失,亟需寻求一种由小的技术手段提高海上搜救效率,保障搜救任务的成功率。其中,遥感技术因其监测范围广、可实时观测等优点,逐渐成为海上搜救的重要工具。遥感技术可凭借其图谱合一、信息丰富、实时性强、灵活度高的技术特点,应用于海上搜救领域,旨在海上应急事故中利用遥感多特征信息的优势实现搜寻目标的快速识别。相较于传统全色和多光谱图像,高光谱遥感可以探测原本在宽波段范围内探测不到的物质,是海上事故搜寻中必不可少的数据源。然而,随着成像光谱技术的发展,高光谱数据的波段数目越来越多,其极高的光谱分辨率本来可使高光谱的应用变得更加方便有效,然而如果把全部波段加以应用,不管是运算、保存、传输都存在很大的技术瓶颈,而且档波段数目达到一定程度,会出现Hughes现象,影响海上搜救的精度和效率。因此,如何从众多光谱数据中题去最有效的波段信息,并将数据的空间和光谱信息有效结合,成为高光谱遥感海上搜救目标定位的重要研究方向。


报告6:面向天空地海感知任务的图像理解与分析技术

讲座人介绍:

杨曦,副教授,博士生导师,分别于2010年、2015年从西安电子科技大学获得电子信息工程专业学士学位和模式识别与智能系统专业博士学位。于2015年留校工作。2013-2014年,在美国德州大学圣安东尼奥分校进行联合培养。现为CCF多媒体专委会委员、CSIG遥感图像专委会委员、CIE青年女科学家俱乐部会员。近年来,以第一作者/通讯作者身份在IEEE TC, TNNLS, TIP, TGRS等国际顶级期刊发表常文20余篇,授权专利10项。入选第五届中国科协青年人才托举工程,获得陕西省青年科技新星、陕西省“优秀博士学位论文”等荣誉。

讲座内容:

针对天空地海多平台采集的微波、红外、可见光、紫外等大规模多源异构数据,提取共享的深度视觉语义特征,通过目标分割、物体识别、信息检索等手段,研究复杂环境下图像理解与分析技术,完成空间态势感知、极光智能分析、行人立体感知、舰船智能分析等任务。该研究对我国空间安全、自然安全、公共安全和海事安全具有重要的研究意义。

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