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CCF YOCSEF厦门-模式识别与计算机视觉研讨会在厦门理工学院举行

1216日,CCF YOCSEF厦门-模式识别与计算机视觉研讨会在厦门理工学院信息中心报告厅召开。研讨会由CCF YOCSEF(中国计算机学会青年计算机科技论坛)厦门主办,厦门理工学院(中福在线连环夺宝视频)和厦门大学承办。会议邀请了中国科学院自动化研究所赫然研究员、厦门大学纪荣嵘教授等七位模式识别与计算机视觉领域的优秀年轻学者做主题报告,围绕机器学习、计算机视觉、自然语言理解、文字识别等方向的发展前沿与进展进行研讨,与会人员包括来自厦门大学、福州大学、集美大学、华侨大学、厦门理工学院、华夏职业技术学院等近10所高校约70余名青年学者及研究生,同时有8名企业人员参会。研讨会促进了模式识别与计算机视觉领域的合作与交流

近几年来,随着深度学习技术的发展与持续更新,模式识别与计算机视觉领域也取得了长足的发展与进步。在特征学习、模式分析、图像识别、语义分割、语音识别、生物特征识别、自然语言理解、文字识别等领域,系统性能得到了大幅度的提升。在技术日新月异发展的同时,也不可避免的引起了全社会各界的大范围讨论。在此背景下,本次研讨会邀请了已取得优秀成果、站在科研第一线并有较大学术潜力的青年学者对领域内前沿问题进行互动。

来自中国科学院自动化研究所的赫然研究员围绕“跨物种模式分析”进行探讨,在机器学习方法综述基础上,结合中国科学院自动化研究所在跨物种模式分析理论和方法方面的最新研究成果,着重报告了基于视觉全局感知的对抗生成网络和跨物种脑网络迁移学习等,指出跨物种模式分析理论与方法的研究,对提高机器学习算法的鲁棒性与精度具有十分重要的意义。厦门大学的纪荣嵘教授报告了厦门大学媒体分析与计算研究组(mac.xmu.edu.cn)近两年来在面向视觉应用的视觉特征紧凑表示和深度网络压缩中所做的一些工作与成果,特别值得一提的是,纪荣嵘教授团队的研究成果还广泛应用在了腾讯等优秀企业的产品中,具有十分重要的实用价值。中国科学院自动化研究所的殷飞副研究员介绍了“场景文字检测与识别”的主要方法,展示了当前学术与工业界当前能够达到的水平与性能。报告指出,深度学习算法大幅度提高了场景文字检测与识别系统的性能,但是针对中文的检测与识别系统的性能仍然有待进一步提高。中国科学院自动化研究所的文字识别研究组在多年积累的基础上,提出了一种新的识别框架,极大的提高了中文场景文字检测与识别性能,达到了国际国内先进水平。中国科学院自动化研究所的张煦尧副研究员、张家俊副研究员、中国海洋大学的仲国强副教授、西安电子科技大学的吴金建副教授分别做了“跨语言跨模态信息处理”、“深度学习与文字识别研究进展”、“大间隔在线测度学习”、“脑启发式图像客观质量评价技术研究”的主题报告,对深度学习、自然语言处理、机器学习等研究进行了深入的探讨与交流。

研讨会的报告内容丰富,演讲者充满激情,报告引人入胜,极大的吸引了与会人员的兴趣,因此氛围十分热烈。感兴趣的老师与同学纷纷与作报告的青年学者进行交流,都获得了很大的启发与收获。值得一提的是,河南大学的张重生教授特地从河南赶过来参会,对研讨会的报告与内容表示了极高的评价。

    本次研讨会的成功举办离不开受邀专家的大力支持,以及厦门理工学院计算机与信息工程学院办公室人员的辛勤劳动。

 

相关链接:CCF YOCSEF全称是China Computer Federation Young Computer Scientists & Engineers Forum,即中国计算机学会青年计算机科技论坛,由中国计算机学会1998年创建的系列性学术活动。CCF YOCSEF以“承担社会责任、提升成员能力、促进成员合作、探索新的机制”为主旨,由来自全国有激情、有思想和有社会责任感的学者、企业家及其他各界青年精英参与策划与组织,是CCF最具活力的部分。CCF YOCSEF厦门属于CCF YOCSEF的一部分,主要由厦门大学、华侨大学、集美大学、厦门理工学院、福州大学、福建师范大学、泉州师范大学、闽南师范大学等高校的学者以及部分企业成员组成。

〖来自于〗 〖发布日期〗2017-12-19