计算机科学与技术学院、软件学院系列学术报告——CCF走进江南网页版-江南（中国）

时间：2024年10月20日9:00-12:00

地点：江南网页版-江南（中国）天软云端一楼报告厅

会议日程

特邀讲者：徐常胜

报告题目：视频理解中的关系学习研究

报告摘要：随着便携式数码设备的普及和移动互联网的发展，海量的视频大数据亟需智能的视频理解技术。视频理解是一个融合视频底层特征信息和高层语义信息的过程，并服务于用户的不同需求。高效的视频理解技术可以使计算机智能地完成各种视频相关的任务，如视频监控、视频娱乐等。视频大数据具有（1）时空复杂，（2）底层特征与高层语义之间存在“语义鸿沟”，（3）类别丰富，（4）多模态，（5）个性化需求多样等特点。这些特点在视频数据中表现为纷繁复杂的关系信息，因此为视频的智能理解带来了巨大的挑战。事实上，针对视频中复杂而多样的关系模式进行学习对深入地理解视频内容是至关重要的。本报告围绕如何设计有效的关系学习方法来进行视频理解展开，自底向上地重点研究了视频中的三种关系结构信息：首先针对视频中的物体层面，研究了物体表观中的结构化关系建模；接着以物体为纽带，深入挖掘了视频中的物体-语义关系信息，从而实现了视频高层语义的自动提取；最后，探索了视频语义-用户兴趣之间的关系，完成了视频的个性化服务。

讲者简介：徐常胜，中国科学院自动化所研究员，国家杰出青年基金获得者，国家万人计划领军人才，入选国家百千万人才工程和首都科技领军人才工程，科技部重点领域创新团队负责人，国家重点研发计划项目首席科学家，中国科学院王宽诚率先人才计划卢嘉锡国际团队负责人。国际电子电气工程师学会会士（IEEE Fellow)，国际模式识别学会会士（IAPR Fellow），国际计算机学会杰出科学家（ACM Distinguished Scientist）。担任国际计算机学会多媒体专委会中国区（ACM SIGMM China Chapter）主席。担任国际期刊Multimedia Systems主编，担任过国际期刊“IEEE Transactions on Multimedia”和“ACM Transactions on Multimedia Computing, Communication and Applications”编委以及国际顶级多媒体会议“ACM Multimedia Conference”程序委员会主席。在多媒体分析，计算机视觉，模式识别，图像处理等领域发表论文500多篇，其中IEEE和ACM汇刊论文190余篇，国际顶级会议论文120余篇。在多媒体国际顶级会议和期刊上获得最佳论文奖10余次。获得2018年中国电子学会自然科学一等奖，2009年中国计算机学会青年科学家奖，7次获得中国科学院优秀导师奖。

特邀讲者：方志军

报告题目：AI赋能：重塑纺织服装行业的未来

报告摘要：AI赋能纺织服装行业的数字化转型具有重要意义，数字技术正在重塑这一行业，促使其向更智能、可持续的方向发展。AI在纺织服装生产中的应用，如智能面料、自动化生产和个性化定制，正在改变传统的生产模式和消费方式。通过数据分析，AI可以优化库存管理、预测市场趋势，从而提高整个供应链的效率。此外，AI还在时尚设计、图案匹配和颜色选择等方面发挥着重要作用，帮助设计师更快速地创造出符合市场需求的新品。总之，AI 的应用正在推动纺织服装产业的数字化转型，为其带来更高的生产效率、更好的产品质量和更广阔的市场前景。

讲者简介：方志军，男，二级教授，中国计算机学会/中国图象图形学学会杰出会员，东华大学计算机科学与技术学院院长，上海工程技术大学人工智能产业学院院长，上海市数据智能技术及其应用协同创新中心主任。入选国家级人才、公安部第一批公安视频监控专业人才、江西省“赣鄱555工程”领军人才、江西省主要学科学术与技术带头人、上海市五一劳动奖章获得者等。主持科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金联合基金重点项目等，获中国产学研合作创新奖，省部级以上科技成果奖5项，省部级以上教学成果奖2项。探索了“应用型大学+世界一流大学+行业知名企业”的协同办学、协同创新、协同育人模式，推动了机器视觉、数据智能等技术在智慧城市、智能制造、智慧医疗、智慧教育等场景的应用落地，赋能行业、产业的数字化、智能化转型发展，产生了显著的经济和社会效益，相关成果在上海知识产权交易中心完成知识成果转化2700万元。

特邀讲者：李泽超

报告题目：面向多模态预训练模型的知识增强

报告摘要：近年来，在探索通用人工智能的可能发展方向中，多模态大模型已成为当前备受关注的重要方向，收到了学术界和工业界的广泛关注。多模态大模型的研究任务涵盖多模态问答和推理、图文生成、图像理解与推理等各个多个方面的内容。本报告着重介绍了研究团队在面向多模态大模型的知识增强方面的研究工作，围绕外部知识和模型知识两个方面开展了多模态预训练大模型与下游任务的适配问题研究，重点介绍基于多模态预训练大模型的小样本识别、图像理解、视觉问答、语义分割、图像检索、视觉定位等下游任务的适配工作，最后介绍在实际业务上的应用情况。

讲者简介：李泽超，南京理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院/软件学院教授、副院长，国家杰青，“社会安全信息感知与系统”工信部重点实验室副主任。研究兴趣主要是多模态智能分析、计算机视觉等。入选国家“万人计划”青年拔尖人才，发表CCF A类期刊和会议论文60余篇；获得江苏省科学技术一等奖2项、中国电子学会自然科学一等奖1项、ACM MM Asia 2020最佳论文奖等；主持新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自然科学基金联合基金重点项目、江苏省攀登项目、江苏省杰青项目等；担任IEEE TPAMI, TNNLS等期刊编委。

特邀讲者：高赞

报告题目：面向复杂监控场景的换衣行人重识别算法研究

报告摘要：行人重识别是机器学习和计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是在不同的监控摄像头下，准确地识别和匹配行人的身份。在复杂监控场景中行人重识别技术面临着一系列挑战，包括视角变化、光照变化、行人遮挡和行人外观变化等。本报告将汇报课题组近年来在换衣行人重识别上的相关成果。

讲者简介：高赞，天津理工大学计算机学院二级教授，博导，副院长，国家青年人才计划人选、山东省突贡专家，全球前2%顶尖科学家，“计算机视觉与系统”教育部重点实验室副主任，省部级创新团队“智能媒体分析与视觉感知”负责人，主要研究领域包括多媒体理解与分析，计算机视觉以及多媒体内容安全等。近年来，主持或参与包括国家自然基金重点和国家重点研发等省部级以上课题20余项，曾获山东省科技进步一等奖、山东省技术发明一等奖和天津市科技进步二等奖各1项，在包括TPAMI和CVPR等国际会议和期刊发表论文100余篇，其中ESI高被引论文6篇、热点论文1篇。2021年获CCF A类会议SIGIR最佳学生论文，中国博士后基金会学术论文一等奖，授权发明专利50余项，其中国际专利3项，成功转化7项。目前兼任IEEE高级会员，中国计算机学会杰出会员、中国图象图形学学会高级会员，中国计算机学会多媒体技术专委会、计算机专委会执行委员等，同时，受邀担任20余个国际知名期刊和会议的领域主席、程序委员会委员和审稿人，获得ChinaMM2019、PCM 2018的杰出审稿人，担任Neural Network, TOMM，CAAI TIT等多个国际期刊的副编辑或青年编委。

 （撰稿：郭永峰  审核：楼稚明）

计算机科学与技术学院、软件学院

2024年10月15日