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講座報告

通信·網絡·安全先進技術研討會:信息感知專場

来源:綜合業務網理論及關鍵技術國家重點實驗室          点击:
報告人 陳振學教授等專家學者 時間 9月26日8:30
地點 騰訊會議直播 报告時間

論壇名稱:通信·網絡·安全先進技術研討會:信息感知專場

论坛時間:2020-09-26 8:30

会议地點:騰訊會議直播(会议ID:406 980 659 会议密码:1823)

主辦單位:綜合業務網理論及關鍵技術國家重點實驗室


報告1:自然場景下變姿態、變光照人臉識別

講座人介紹:

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。

講座內容:

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。


報告2:基于測度學習的高光譜遙感圖像目標探測方法研究

講座人介紹:

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。

講座內容:

高光譜遙感圖像目標探測方法往往需要依賴特定的統計假設、缺乏足夠的訓練樣本、無法挖掘光譜相似性,制約了高光譜遙感圖像信息提取能力。測度學習理論具有不依賴特定假設條件、不需要過多的參數調節及能有效地利用有限的先驗樣本等優勢。爲此,通過構造不同的測度學習框架,建立特征空間的距離測度描述目標和背景之間的距離,以距離最大化爲目標,實現目標和背景最大程度地分離。研究結果表明通過測度學習目標函數的構建,能降低傳統探測算法對先驗假設模型的依賴,增強目標的探測能力,在災害評估、軍事偵察和礦區勘測等領域具有重要的實際應用價值。


報告3:水下目標檢測與跟蹤

講座人介紹:

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”。

講座內容:

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。


報告4:跨媒體協同感知與智能計算若幹問題研究

講座人介紹:

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。

講座內容:

近年來,跨媒體協同感知與智能計算若幹問題研究得到了用戶的廣泛關注。爲此,我們將聚焦于跨媒體協同感知與智能計算若幹問題,並提出了針對該問題的解決辦法,爲用戶提供便利。本報告將介紹這一新型服務模式及其關鍵問題,討論其優缺點、並給出未來研究內容。

 

報告5:面向海上搜救的高光譜多波段協同目標識別方法研究

講座人介紹:

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。

講座內容:

海上搜救是一個複雜、艱難、且關乎生命安全的活動。多年來,各國對此都非常重視,世界各地研究學者也都進行這不懈的努力,在相關領域做出了巨大貢獻。目前,我國的海上搜救多以救助船或救助飛機上通過人力搜索等傳統方式,搜索時效性比較差。爲最大程度減小海上事故造成的人員傷亡和損失,亟需尋求一種由小的技術手段提高海上搜救效率,保障搜救任務的成功率。其中,遙感技術因其監測範圍廣、可實時觀測等優點,逐漸成爲海上搜救的重要工具。遙感技術可憑借其圖譜合一、信息豐富、實時性強、靈活度高的技術特點,應用于海上搜救領域,旨在海上應急事故中利用遙感多特征信息的優勢實現搜尋目標的快速識別。相較于傳統全色和多光譜圖像,高光譜遙感可以探測原本在寬波段範圍內探測不到的物質,是海上事故搜尋中必不可少的數據源。然而,隨著成像光譜技術的發展,高光譜數據的波段數目越來越多,其極高的光譜分辨率本來可使高光譜的應用變得更加方便有效,然而如果把全部波段加以應用,不管是運算、保存、傳輸都存在很大的技術瓶頸,而且檔波段數目達到一定程度,會出現Hughes現象,影響海上搜救的精度和效率。因此,如何從衆多光譜數據中題去最有效的波段信息,並將數據的空間和光譜信息有效結合,成爲高光譜遙感海上搜救目標定位的重要研究方向。


報告6:面向天空地海感知任務的圖像理解與分析技術

講座人介紹:

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。

講座內容:

針對天空地海多平台采集的微波、紅外、可見光、紫外等大規模多源異構數據,提取共享的深度視覺語義特征,通過目標分割、物體識別、信息檢索等手段,研究複雜環境下圖像理解與分析技術,完成空間態勢感知、極光智能分析、行人立體感知、艦船智能分析等任務。該研究對我國空間安全、自然安全、公共安全和海事安全具有重要的研究意義。

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