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CCF YOCSEF上海“媒体计算:从语义分析到检索应用”活动通知
2013-10-11 阅读量:373 小字
中国计算机学会青年计算机科技论坛
CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum
CCF YOCSEF
20131018(星期五)13:30-17:00
在华东理工大学逸夫楼演讲厅举行
学术报告会,敬请光临
报告会主题
媒体计算:从语义分析到检索应用
程 序
13:30 签到
13:45 嘉宾介绍
       领导致辞:华东理工大学信息科学与工程学院领导
       合影
14:00 报告活动开始
特邀讲者:薛向阳  博士,复旦大学计算机科学技术学院副院长,媒体计算研究所所长
演讲题目:图像视频语义分析
特邀讲者:何晓飞  博士,国家杰出青年基金获得者, 浙江大学CAD/CG国家重点实验室研究员
演讲题目:图像检索前沿
特邀讲者:马利庄 博士,国家杰出青年基金获得者,上海交通大学数字媒体与数据重建实验室主任
演讲题目:网络可视媒体大数据的智能处理技术
17:00 交流活动
执行主席:李冬冬 博士,华东理工大学信息学院,讲师
                  CCF YOCSEF 上海学术委员
执行主席:陈志华  博士,华东理工大学信息学院,副教授
                  CCF会员代表,CCF高级会员
CCF多媒体专委会委员
中国图象图形学学会多媒体专委会 副秘书长
执行主席:姜育刚  博士,复旦大学计算机学院,副教授
                  CCF YOCSEF 上海2013-2014副主席,学术委员
参加人员:IT领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者
报名方式:请于1015日前回复参会回执至Emailldd@ecust.edu.cn; Tel: 18916777789

媒体计算:从语义分析到检索应用
随着当前信息获取技术和网络技术的迅猛发展,媒体获取与传播的速度也大大加快。媒体数据(图像、视频、音频、文本等)正处于爆炸性增长阶段,大部分网络带宽(90%以上)由媒体数据分享占用。传统的基于文本检索技术已经难以满足人们的需求,媒体数据作为人们对周围世界的感知媒介,以图片或声音为基本输入,从网络海量数据库中检索所需的信息已具有了强大的研究价值和商业应用。图像中丰富语义信息是提供精确图像搜索的关键及依据。人们对图像相似性的判别正是建立在对图像所描述的对象或事件的语义理解的基础上,而不是建立在图像低层视觉特征的相似上。这种理解无法从图像的视觉特征直接获得,它需要使用人们日常生活中积累的大量经验和知识来进行推理和判断。正是由于人对图像相似性的判别依据与计算机对相似性的判别依据之间的不同,造成了人所理解的语义相似与计算机理解的视觉相似之间的语义鸿沟的产生。目前,越来越多的研究关注于缩短语义鸿沟,并致力于有效模型和方法以实现图像、视频理解中的语义表达。
本次报告会有幸邀请到三位在国内外具有重要学术影响力的知名学者,到会做特邀报告,集中展示他们在媒体数据语义理解及检索研究方面的最新研究成果。欢迎校内外的广大师生、研究人员光临!
 
特邀讲者 薛向阳
教授,复旦大学计算机科学技术学院。薛向阳分别于1989年、1992年和1995年从西安电子科技大学通信工程学院获工学学士、硕士和博士学位,1995年-1996年,他是复旦大学计算机科学系博士后研究人员。目前,他是复旦大学计算机学院教授。现任中国计算机学会理事、上海市计算机学会副理事长、中国图形图像学会多媒体专委会副主任,并担任《计算机研究与发展》 《计算机科学与探索》和《IEEE Transaction on Autonomous Mental Development》编委。他的研究兴趣是图像视频分析、检索和过滤。近年来,在IEEE TPAMI、TIP、TCSVT、TKDE、TMM等国际期刊和ICCV、CVPR、ICML、IJCAI、AAAI、ACM MM、ACM SIGIR等国际会议上发表论文近50篇。
 
报告提要近年来,互联网上爆炸式增长的用户上传的图像视频数据给语义分析研究带来了新机遇和新挑战,高精度、高效率的语义分析成为十分重要的研究课题。本报告首先介绍我们团队近年来所取得的研究进展,主要包括:基于感知组织特征的显著物体检测算法;图像语义分割算法;利用标签与标签、标签与视觉特征之间相关性的图像标签推荐方法;基于上下文的视频动作识别算法等。然后,简单介绍我们在视频监控、内容管控等领域的应用成果。
 
 
特邀讲者 何晓飞
博士,浙江大学教授、博导,国家杰出青年基金获得者,IEEE高级会员。2000年毕业于浙江大学,获计算机学士学位;2005年毕业于美国芝加哥大学,获计算机博士学位;之后加入美国雅虎公司,任职研究科学家;2007年作为人才引进加入浙江大学,任职教授;曾获1999年国际大学生数学建模竞赛特等奖。近年来主要从事人工智能、多媒体及数据挖掘等方面的研究,在流形学习、图像检索、人脸识别等领域取得了重要进展。其提出的保局投影(LPP)是流形学习领域的代表性算法。近年来在国际顶级会议及期刊上共发表论文100余篇并申请了7项美国发明专利,其中5项已获得授权。论文共被引用一万余次(Google Scholar)。现/曾任5个国际SCI学术刊物的编委,包括IEEE TKDE、IEEE TSMCB等。曾近30次担任国际会议的大会主席、副主席及程序委员会委员。获得2012年人工智能领域顶级国际会议AAAI的最佳论文奖,以及2010年多媒体领域顶级国际会议ACM Multimedia的最佳论文提名奖。
报告提要:在过去30年里,图像检索受到了广泛关注。从早期的基于文本关键字的检索,到近十年来基于内容的检索,如何跨越特征与语义之间的鸿沟一直是大家关注的焦点。随着近年来计算机视觉及机器学习领域一些关键技术(例如SIFT、DNN等)的发展,图像检索开始逐步走向应用。本次报告包括三个部分:(1)图像检索领域的关键问题及挑战;(2)图像检索的前沿进展;(3)图像检索的广泛应用前景及未来发展方向。
特邀讲者 马利庄
理学博士,博士后,上海交通大学计算机系特聘教授,博士生导师,“数字媒体与数据重建实验室”主任,中国图像图形学会“计算机动画与数字娱乐专委会”副主任委员,中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会副主任委员,上海中医药大学信息科学与技术中心主任();曾任浙江财经学院信息学院特聘院长(兼),是国家杰出青年基金,中国青年科技奖,国家教育部科技进步奖,上海市科技进步一等奖获得者;国家“百千万人才工程”(第一、二层次)首批人选,浙江省跨世纪学术与技术带头人;国务院特殊津贴获得者;上海市中青年科技领军人才;1992-1993在浙江大学计算机系从事博士后工作,出站留任CAD&CG国家重点实验室,其中98年下半年赴德国Fraunhofer IGD国际图形学研究院做访问教授, 99年至2000年作为新加坡南洋理工大学CAMTech先进多媒体中心客座教授,2002年至今在上海交通大学任教至今。
多年来对CAD、计算机图形与数字媒体领域前沿问题积极探索,取得了一系列创造性成果,在国内外重要学术刊物上发表论文150多篇,承担国家杰出青年基金、国家自然科学基金(8项,其中重点一项)、国家863面上和目标导向等重要科研项目20多项。研究兴趣包括计算机图形、图像,计算机辅助设计,计算机动画与游戏,数字多媒体。
报告提要:互联网的深度发展使数字化的信息流通方式迅速融入人类社会生活的各个方面,开辟了人们基于网络的“第二生活”。据统计,在从2000年到2011年的12年时间内,全世界的互联网用户从3.6亿迅猛增加到21亿,其中中国的互联网用户已经突破4.85亿。 以腾讯为例,QQ活跃用户已经达到近8亿,空间上上传图片每天超过2亿张,其中60%以上是包含人物的图片,因此可视媒体大数据的研究成为核心研究内容。 在信息技术快速发展的时代背景下,对网络海量可视媒体进行内容结构分析,研究图像视频大数据的高效表达、智能处理与结构化,深度学习与感知理论,基于视觉感知的失真度量,并将其应用于电子商务、社交网络、影视动画、互动娱乐等方面已经成为信息产业创新的重要方向,理论和技术的突破将对网络信息资源的高效利用产生深远影响。我们针对其中的智能压缩、增强、设别技术展开研究,并以腾讯的门户、社交、电商、搜索和互动娱乐网站为应用示范,探索可视媒体大数据的关键技术和重大应用。
 
执行主席 李冬冬
博士,中国计算机学会会员、YOCSEF上海学术委员。2008年于浙江大学获博士学位,现任华东理工大学讲师。主要从事声纹识别新模型、新特征和新方法、网络互联环境下的移动嵌入式多模态声纹识别系统、基于情感补偿的声纹识别方法在内的研究;目前已在在国际国内期刊和会议上发表论文十余篇。
 
 
 
执行主席 陈志华
博士,第十届CCF会员代表,CCF高级会员,CCF多媒体专委会委员,中国图象图形学学会多媒体专委会副秘书长。现为华东理工大学信息学院副教授。研究兴趣包括计算机动画、可视媒体计算、人工智能。先后负责了总装备部军口863项目、教育部中央高校基本科研业务费项目、国家重点实验室开放项目等;在国内外重要刊物和会议上发表30余篇学术论文。
 
 
执行主席 姜育刚
20119月进入复旦大学计算机学院工作。于香港城大取得博士学位,主修计算机科学。加入复旦前曾在美国哥伦比亚大学工作三年。当前的研究内容包括多媒体及计算机视觉,尤其对海量视频数据分析感兴趣。在国际知名期刊和会议上发表论文50余篇,总被引用1600余次。担任多个重要国际学术会议的组织或程序委员会委员,是20余个国际期刊的审稿人及IEEE Trans. on MultimediaMachine Vision and Applications特刊的客座编辑。


交通:
1号线、3号线到南站,然后步行10分钟或乘坐973
开车从石龙路或沪闵路转到老沪闵路,前行至梅陇路即到。
 
 
 
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