第十三屆“人工智能與圖像圖形”技術與應用學術會議
圖像圖形技術是人工智能的重要研究領域,當下已廣泛應用于安防、醫療、工業檢測、出行等各行各業。隨著計算機硬件和算法的不斷發展,圖像圖形諸多技術將迎來更大突破,并在更廣泛的應用場景中落地。
由北京圖象圖形學學會主辦的第十三屆圖像圖形技術與應用學術會議(IGTA 2018)將于2018年4月8日-4月10日在北京航空航天大學召開。會議主題為”人工智能與圖像圖形”。大會包括特邀報告、論文報告、學術論壇、參觀展覽等部分,展示圖像圖形技術的最新研究成果和產品,共同促進圖像圖形技術的發展和應用。
主辦單位:
北京圖象圖形學學會
承辦單位:
北京航空航天大學
會議時間及地點:
2018年4月8日-10日,北京·北京航空航天大學新主樓
大會陣容:
張廣軍:動態視覺測量與工程應用
簡介:東南大學校長,中國工程院院士,國家杰青,長江學者,中國光學工程學會理事長,中國計量測試學會副理事長,中國儀器儀表學會副理事長,國務院學位委員會儀器科學與技術學科評議組召集人
摘要:動態視覺測量是采用計算機視覺和幾何量測量學實現高速運動體三維形貌、位置和姿態測量,已經成為我國航天飛行與空間計劃、國防裝備研制與生產、復雜系統安全運營、工業“快節拍”生產制造中迫切急需解決的共性關鍵技術。本報告介紹了動態視覺測量基本原理和技術瓶頸,著重匯報了動態視覺測量模型與現場校準、動態視覺成像新體制/模式和多種信息處理新方法,以及典型動態視覺測量裝備與工程應用。
Jeremy M. Wolfe:Why didn’t I see that? The role of attention in visual search errors
簡介:哈佛醫學院教授,AAAS Fellow
摘要:We cannot simultaneously recognize every object in our field of view. As a result, we deploy attention from object to object or place to place, searching for what we need. This is true whether we are looking for the cat in the bedroom or cancerous “nodules” in a lung CT. We do not search at random. Our attention is guided by the features of the targets we seek and the structure of the scenes in which those targets are embedded. Again, this is true whether that scene is a bedroom or a lung. Unfortunately, our search engine does not work perfectly and we sometimes fail to find what we seek. When those missed targets are such things as tumors or bombs, these errors are socially significant, worth understanding and, if possible, correcting. In this talk, I will illustrate some of the basic principles of human visual attention and I will present data showing how those principles play out in the realm of medical image perception.
劉成林:《文檔圖像識別研究現狀與趨勢》
簡介:中科院自動化研究所研究員、博導、副所長,模式識別國家重點實驗室主任、類腦智能研究中心主任,國家杰青,IEEE Fellow,中國人工智能學會模式識別專委會主任
摘要:文檔圖像分析與識別(簡稱文字識別)經過50多年的研究,產生了大量的研究成果,但是在實際應用中還存在很多技術不足,需要從應用的角度重新思考聚焦研究問題。本報告中,我首先簡要介紹文檔圖像分析的應用背景、研究歷史和技術現狀。然后以一些典型應用(印刷/手寫文檔數字化、場景文本識別)為例分析現有方法和技術(包括基于深度學習的方法)的不足,從滿足實際應用需求的角度出發提出一些值得研究的方向,包括文檔結構元素識別、字符結構分析、小樣本學習、弱監督學習、交互式學習/識別、大數據驅動的學習和識別等。
周昆:Computer Graphics 2.0: towards end-user-generated 3D contents
簡介:浙江大學教授、博導,計算機輔助設計與圖形學國家重點實驗室主任,教育部長江學者特聘教授,國家杰出青年科學基金獲得者, IEEE Fellow
摘要: 計算機生成的圖形是無處不在的,例如我們所熟知的動畫電影、視頻游戲,移動APP等。然而,只有很少數的人能用計算機制作圖形內容。這是因為傳統的圖形軟件都是為專業用戶設計,而且通常只能由專業用戶來使用。在海量互聯網數據、傳感器技術、以及VR/AR和3D打印等新興應用的推動下,計算機圖形學研究正進入一個新的時代:讓每一個人在日常生活中創作屬于自己的視覺內容,不僅是在數字世界,而且在物理世界。我們近期開展的一些工作,包括肖像建模、人臉跟蹤與動畫以及可計算制造,都反映了這一發展趨勢,促進了圖形學、視覺和數字制造技術的交叉融合。
童欣:《從交互圖形學到智能圖形學》
簡介:微軟亞洲研究院首席研究員,目前為微軟亞洲研究院網絡圖形組首席研究員,主要從事計算機圖形學方面的研究。1993年畢業于浙江大學計算機系,獲工學學士學位;1996年獲浙江大學計算機系碩士學位;1999年獲清華大學計算機系博士學位,同年加入微軟亞洲研究院。
摘要:雖然圖形學在過去的幾十年里得到了長足的發展,圖形內容的生成仍然依賴藝術家和工程師大量的交互和手工勞動。近年來,隨著機器學習和數據的增多,如何利用數據驅動的方法,能夠快速方便的生成高質量的圖形內容也成為圖形學研究的熱點。在這個報告中,我將介紹近年來微軟亞洲研究院圖形組在建模,繪制,和動畫方面的一些工作,探討人工智能技術對圖形學的影響和推動。
張艷寧:《高分辨率圖像智能處理技術》
簡介:西北工業大學教授、計算機學院院長,陜西省語音與圖像信息處理重點實驗室主任,中國體視學會圖像分析分會常務副主任兼秘書長,中國圖象圖形學會理事,中國人工智能學會理事,中國電子學會信號處理分會委員,陜西省信號處理學會常務副理事長兼秘書長。
摘要:高分辨率觀測是目前國家高新技術發展的重點。隨著人類對近地空間探索和利用的加劇,分布在近地空間的衛星、空間站和空間碎片也日益增加,迫切需要對航天器工作狀態空間碎片進行有效監視,提升航天器自主探測和對空間碎片的預警和規避能力。但是,利用空間平臺視覺圖像進行空間探測依然存在光學成像分辨率受制約、圖像模糊分辨率低等難題,現有圖像難以滿足看得清、辨得明的應用需求。本報告重點介紹了針對這些難題本科研團隊在空間圖像高分辨率計算成像、動態耦合降質圖像的清晰化重建等方面的創新理論和方法,以及近期研究進展和所獲得成果。
王亮:Analysis and Understanding of Big Visual Data
簡介:中科院自動化所研究員、博導、模式識別國家重點實驗室副主任。IAPR Fellow,國家杰青,中科院百人計劃入選者(終期優秀),中國青年科技獎獲得者,中科院腦科學與智能技術卓越創新中心骨干人才,國家重點研發計劃項目首席。中國圖象圖形學學會視覺大數據專委會主任、中國計算機學會計算機視覺專委會秘書長、圖像視頻大數據產業技術創新戰略聯盟秘書長、中國電子學會青年科學家俱樂部副主席。
劉燁斌:《動態場景三維重建技術:便捷性與實時性》
簡介:清華大學自動化系副教授,博導。國家優青,研究方向為視覺信息獲取與重建,包括三維重建、運動捕捉、計算攝像等,在IEEE TPAMI、SIGGRAPH、CVPR、ICCV、ECCV等領域重要期刊及會議發表論文30篇。獲2012年度國家技術發明一等獎(排名第三)、2008年度國家技術發明二等獎(排名第三),2013年度清華大學學術新人獎。分別于2002年和2009年在北京郵電大學、清華大學自動化系獲得工學學士和工學博士學位。2009年在清華大學自動化系從事博士后研究。2011年起在清華大學自動化系任教至今。
摘要:真實世界視覺信息的采集、數字化記錄與重建是當前視覺媒體技術發展的核心關鍵,其是克服當前虛擬/增強現實技術在內容生成方面所面臨挑戰的有效技術和手段。然而,目前針對動態場景的三維重建方面仍面臨許多技術難題,主要的挑戰在于精準性、便捷性和實時性三方面的需求。隨著IPhoneX等職能手機新增加實時深度探測模塊,動態場景的三維重建變得更加便捷。本報告圍繞便捷性和實時性兩大目標,回顧動態場景三維重建技術的技術發展,介紹報告人最新的關于便捷采集及實時生成的成果。主要集中在基于深度相機實時動態人體三維重建,相關文章發表在ICCV2017,SIGGRAPH2017,CVPR2018(oral)。報告最后圍繞視覺信息采集的計算攝像技術,簡要介紹報告人在視角維度的光場攝像、光譜維度的高光譜視頻成像、空間維度的十億像素視頻生成、時間維度的TOF瞬態成像方面的工作。
