第三屆中國(guó)模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺大會(huì)(3rd Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2020) 將于2020年10月16日-10月18日在六朝古都南京舉行。大會(huì)將舉辦模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿理論與方法專題論壇、講習(xí)班、博士生論壇、青年女科學(xué)家論壇，以及行業(yè)專業(yè)應(yīng)用競(jìng)賽等。

女科學(xué)家論壇時(shí)間：2020年10月16日13:30-17:45

地點(diǎn)：南京國(guó)際展覽中心–分會(huì)場(chǎng)3–多功能北廳

女科學(xué)家論壇日程

報(bào)告摘要及講者簡(jiǎn)介

特邀報(bào)告一：從像素到語(yǔ)義-計(jì)算機(jī)視覺中知識(shí)遷移的探索與實(shí)踐

報(bào)告摘要：大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在眾多視覺領(lǐng)域中已成為主流，但在數(shù)據(jù)稀缺、跨任務(wù)域等應(yīng)用場(chǎng)景下， 仍然面臨著性能瓶頸。本次報(bào)告將介紹我們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中對(duì)知識(shí)遷移的探索與實(shí)踐，主要通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)遷移、跨數(shù)據(jù)域知識(shí)遷移、 跨媒體知識(shí)遷移、跨任務(wù)知識(shí)遷移及跨模型知識(shí)遷移等技術(shù)理念，挖掘知識(shí)與數(shù)據(jù)、任務(wù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，將視覺計(jì)算模型由傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)” 驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)+知識(shí)”驅(qū)動(dòng)，進(jìn)而使模型更為“智能”。我們?cè)趫D像清晰化、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別、視覺與語(yǔ)言交互、模型自主進(jìn)化 等問題上進(jìn)行了實(shí)踐，結(jié)果充分驗(yàn)證了“數(shù)據(jù)+知識(shí)”驅(qū)動(dòng)的合理性及必要性。

張艷寧 教授

嘉賓簡(jiǎn)介：張艷寧，西北工業(yè)大學(xué)教授，校長(zhǎng)助理兼研究生院院長(zhǎng)，長(zhǎng)江 學(xué)者特聘教授，國(guó)防973項(xiàng)目首席、中組部首批“萬(wàn)人計(jì)劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才，“空天地海一體化大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)”國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室主 任。長(zhǎng)期致力于圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺與智能信息處理等的研究，并與航天、航空等方面的國(guó)家重大需求相結(jié)合。獲國(guó)家 教學(xué)成果二等獎(jiǎng)1項(xiàng)、省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)3項(xiàng)，曾獲全國(guó)三八紅旗手稱號(hào)和總裝863科技攻關(guān)先進(jìn)個(gè)人。先后承擔(dān)國(guó)防973項(xiàng)目、國(guó)家 自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、國(guó)家/國(guó)防863、總裝預(yù)研等國(guó)家級(jí)項(xiàng)目40余項(xiàng)。在IEEE TPAMI、IEEE TIP、PR、IEEE TSMC-B、Info. Fusion、CVPR、ICCV等國(guó)內(nèi)外本領(lǐng)域權(quán)威期刊和重要國(guó)際會(huì)議上發(fā)表論文百余篇。研究成果被多個(gè)國(guó)家級(jí)重大工程攻關(guān)項(xiàng)目采用， 成功應(yīng)用于航天、航空、能源、水利等行業(yè)的20余家單位。獲國(guó)家/國(guó)防授權(quán)發(fā)明專利50余項(xiàng)，陜西省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)一項(xiàng)，國(guó)防技 術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)一項(xiàng)，出版專著3部。

特邀報(bào)告二：推進(jìn)機(jī)器視覺中的IQ與EQ

報(bào)告摘要：在計(jì)算機(jī)視覺及人機(jī)交互、智能感知領(lǐng)域中，目前深度算法已經(jīng)能做很多事情，甚至在一些應(yīng)用領(lǐng)域已 出超越人類極限的的性能，但這并不意味著機(jī)器的認(rèn)知能力已經(jīng)足夠的深入和強(qiáng)勁。事實(shí)上，恰恰相反，需要走的路還很長(zhǎng)，我們都在為 推進(jìn)智能認(rèn)知和情感理解而努力。在我們的工作一些列工作中，在對(duì)周圍環(huán)境的認(rèn)知準(zhǔn)確性、視野目標(biāo)的精準(zhǔn)感知、目標(biāo)語(yǔ)義的對(duì)應(yīng)性、 目標(biāo)語(yǔ)義理解和情感認(rèn)知的本質(zhì)描述方法及精度上，做了一些深入的推進(jìn)，通過(guò)展現(xiàn)相關(guān)研究進(jìn)展和成果，希望得到同行的評(píng)判和討論。

姚鴻勛 教授

嘉賓簡(jiǎn)介：姚鴻勛，哈爾濱工業(yè)大學(xué)長(zhǎng)聘教授，博士生導(dǎo)師，黑龍江省政 府特殊津貼專家，教育部”新世紀(jì)優(yōu)秀人才”，AI全球2000位最具影響力學(xué)者，哈工大人工智能專業(yè)負(fù)責(zé)人，省人工智能與物聯(lián)系統(tǒng)創(chuàng) 新研發(fā)“頭雁團(tuán)隊(duì)”核心成員。主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺智能、多媒體數(shù)據(jù)分析與理解、視頻監(jiān)控、模式識(shí)別。任中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué) 會(huì)理常務(wù)理事，中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)宣傳與出版委員會(huì)副主任，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)多媒體專委會(huì)委員，黑龍江省人工智能學(xué)會(huì)常務(wù)理事， ACM SIGMM BEIJING Chapter 核心委員；任國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)多媒體計(jì)算與服務(wù)會(huì)議ACM ICIMCS2010大會(huì)主席，國(guó)際情感計(jì)算會(huì)議ACII 2005大會(huì)協(xié)同主席。發(fā)表ICCV, CVPR, ACM MM等頂級(jí)國(guó)際會(huì)議及IJCV, TPAMI, TIP, TMM等高影響因子國(guó)際期刊文章學(xué)術(shù)論文200 余篇，H指數(shù)>40。獲國(guó)家發(fā)明專利15項(xiàng), 出版教材6部。主持完成國(guó)家自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)，承擔(dān)1項(xiàng)，主持完成國(guó)家自然基金面上 項(xiàng)目7項(xiàng)，完成國(guó)家863、973項(xiàng)目以及國(guó)際橫向合作項(xiàng)目多項(xiàng)，獲國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，黑龍江省自然科學(xué)二等獎(jiǎng)2項(xiàng)，國(guó)防 科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)，黑龍江省教學(xué)成果獎(jiǎng)一、二、三等獎(jiǎng)4項(xiàng)。

特邀報(bào)告三：視覺認(rèn)知與駕駛行為預(yù)測(cè)

報(bào)告摘要：駕駛員駕駛行為預(yù)測(cè)是人機(jī)共駕中的關(guān)鍵技術(shù)之一，高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）中的一些與駕駛行為相關(guān)的應(yīng)用可以顯著提高駕駛的安全性。本報(bào)告從認(rèn)知驅(qū)動(dòng)的角度和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度出發(fā)，將視覺 認(rèn)知和駕駛場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)結(jié)合，提出了以Thinking in 3D為核心的MV3D目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)算法；將視覺認(rèn)知和駕駛員行為預(yù)測(cè)結(jié)合， 依據(jù)駕駛員的感知-反應(yīng)時(shí)間以及駕駛環(huán)境和駕駛員之間的交互關(guān)系，提出了以視覺慣性為核心的CF-RNN模型和Predictive-Bi-LSTM-CRF 駕駛行為預(yù)測(cè)算法。認(rèn)知科學(xué)與計(jì)算機(jī)視覺的結(jié)合，為提高機(jī)器智能的水平提供了一條新的途徑。

馬惠敏 教授

嘉賓簡(jiǎn)介：馬惠敏，教授，博士生導(dǎo)師，2001年博士畢業(yè)后在清華大學(xué)電子 工程系承擔(dān)教學(xué)科研工作，擔(dān)任三維圖像認(rèn)知與仿真實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，2019年擔(dān)任北京科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)與電子工程 系主任、人工智能研究院副院長(zhǎng)，現(xiàn)任中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)兼秘書長(zhǎng)，北京市“三八紅旗獎(jiǎng)?wù)隆鲍@得者。從事三維圖像認(rèn)知與多 模態(tài)學(xué)習(xí)交叉學(xué)科研究，將圖像理解與認(rèn)知心理學(xué)結(jié)合，取得了三維圖像認(rèn)知理論的原創(chuàng)性成果。首次在國(guó)際上建立了圖像認(rèn)知心理測(cè) 評(píng)智能系統(tǒng)，2016年獲得吳文俊人工智能科技創(chuàng)新一等獎(jiǎng)，教育部鑒定為“原始性創(chuàng)新，達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平”；提出的基于GPU的高效能 復(fù)雜環(huán)境仿真方法及應(yīng)用，2017年獲得教育部技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)；提出的復(fù)雜環(huán)境中三維目標(biāo)檢測(cè)方法，2015-2017年連續(xù)在國(guó)際最大 的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集（KITTI）評(píng)測(cè)中獲得第一名，2018-2019年在駕駛員狀態(tài)預(yù)測(cè)國(guó)際數(shù)據(jù)集（Brain4Cars）上獲得最好的成績(jī)。作為 通訊作者在TPAMI、TIP、TITS、PR、CVPR、NIPS、ICCV、ICIP等發(fā)表論文100余篇.作為負(fù)責(zé)人承擔(dān)了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題、國(guó)家 自然科學(xué)基金、專項(xiàng)重點(diǎn)基金、國(guó)際國(guó)內(nèi)企業(yè)合作等30余項(xiàng)科研項(xiàng)目，獲批及申請(qǐng)專利十余項(xiàng)，兩項(xiàng)專利完成了科研成果轉(zhuǎn)化。

青年學(xué)者報(bào)告一：從智能影像計(jì)算看計(jì)算之美

報(bào)告摘要：本次報(bào)告以圖像風(fēng)格化與生成技術(shù)在智能影像編輯與生成建模方面為主線，分享我們研究小組圍繞文字風(fēng)格化 藝術(shù)生成方面的一些探索，系統(tǒng)性地介紹基于統(tǒng)計(jì)特征的文字風(fēng)格化(CVPR 2017)，基于非監(jiān)督的文字風(fēng)格化與圖文自動(dòng)生成(ACM MM 2018)， 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的文字風(fēng)格化與去風(fēng)格化技術(shù)(AAAI 2019)以及形狀可變的風(fēng)格化文字生成技術(shù)(ICCV 2019)等一系列相關(guān)研究工作。

劉家瑛 副教授

嘉賓簡(jiǎn)介：劉家瑛，博士，北京大學(xué) 副教授。2010年畢業(yè)于北京大學(xué)計(jì)算機(jī) 應(yīng)用技術(shù)專業(yè)，獲理學(xué)博士并留校任教。研究領(lǐng)域包括圖像/視頻壓縮、增強(qiáng)與理解。累計(jì)發(fā)表IEEE/ACM匯刊與CCF A類會(huì)議論文50余篇 ，獲得授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利43項(xiàng)。擔(dān)任APSIPA杰出講者，IEEE/CCF/CSIG高級(jí)會(huì)員，IEEE MSA/VSPC技術(shù)委員會(huì)委員，CSIG多媒體專委會(huì) 秘書長(zhǎng)等。擔(dān)任IEEE Trans. on Image Processing，Elsevier JVCI期刊編委，ACM ICMR-2021/IEEE ICME-2021會(huì)議程序主席， CVPR/ICCV/ECCV會(huì)議領(lǐng)域主席等，獲教育部科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、CSIG石青云青年女科學(xué)家獎(jiǎng)、北京大學(xué)教學(xué)卓越獎(jiǎng)（最年輕獲獎(jiǎng)?wù)撸?IEEE ICME-2020最佳論文獎(jiǎng)等。主講的全球MOOC課程獲教育部首批“國(guó)家精品在線開放課程”。

青年學(xué)者報(bào)告二：面向物體識(shí)別的無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)

報(bào)告摘要：在實(shí)際應(yīng)用中，場(chǎng)景的變化會(huì)引起圖像分布的差異，由此使得已有的物體識(shí)別模型出現(xiàn)顯著性能下降，無(wú)監(jiān)督 領(lǐng)域自適應(yīng)方法旨在利用有標(biāo)注的源域數(shù)據(jù)以及無(wú)標(biāo)注的目標(biāo)域數(shù)據(jù)構(gòu)建針對(duì)目標(biāo)域的物體識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景的無(wú)監(jiān)督自適應(yīng)。該報(bào) 告將從領(lǐng)域分布對(duì)齊、領(lǐng)域分布-個(gè)體分布同步對(duì)齊、個(gè)體自適應(yīng)三個(gè)方面介紹報(bào)告人在無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方面的研究工作及其在物體識(shí)別中 的應(yīng)用。

闞美娜 副研究員

嘉賓簡(jiǎn)介：闞美娜，中科院計(jì)算所 副研究員。研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺與模式 識(shí)別，主要關(guān)注人臉識(shí)別、多視學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、弱少監(jiān)督學(xué)習(xí)等問題，相關(guān)成果已發(fā)表在TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV等相關(guān)領(lǐng)域主流 國(guó)際期刊與會(huì)議上面，谷歌學(xué)術(shù)引用2300余次。擔(dān)任TPAMI、IJCV、TIP、TMM、CVPR、ICCV、ECCV等期刊會(huì)議的審稿人。2014年獲得 CCF優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)、2016年入選CCF青年人才托舉計(jì)劃、2018年獲得中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)石青云女科學(xué)家獎(jiǎng)青年獎(jiǎng)、2019年入選 北京市科技新星計(jì)劃。此外，獲得2015年IEEE FG視頻人臉識(shí)別競(jìng)賽冠軍、2015年IEEE ICCV年齡估計(jì)競(jìng)賽亞軍、2017年IEEE CVPR人 臉面部關(guān)鍵點(diǎn)定位亞軍等。 

青年學(xué)者報(bào)告三：“眾里尋他千百度”：基于視覺的人體檢測(cè)與搜尋

報(bào)告摘要：基于視覺的人體檢測(cè)與搜尋，目的在于獲取視頻中人體的位置和身份信息，其在自動(dòng)駕駛、視頻監(jiān)控、智能機(jī)器 人等諸多領(lǐng)域中，都具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，人體檢測(cè)與搜尋的精度得到很大提升，然而，在復(fù)雜多變的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下我們依 然面臨諸多挑戰(zhàn)。該報(bào)告將介紹最新的人體檢測(cè)方法，特別是在應(yīng)對(duì)遮擋、惡劣天氣等方面的研究成果；以及通過(guò)多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)快速精準(zhǔn)人體搜尋的方法。

張姍姍 教授

嘉賓簡(jiǎn)介：張姍姍，南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，江蘇省“社會(huì)安 全圖像與視頻理解”重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺，特別關(guān)注視頻中人體檢測(cè)和分析。曾于2015年在德國(guó)波恩大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)博 士學(xué)位，博士論文獲大德語(yǔ)區(qū)（德瑞奧三國(guó)）計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)最佳博士論文提名；博士畢業(yè)后在德國(guó)馬普計(jì)算機(jī)研究所從事為期兩年的博士后研究 。2018年入選中國(guó)科協(xié)“青年人才托舉工程”、江蘇省“雙創(chuàng)博士”、微軟“鑄星學(xué)者”計(jì)劃等。目前以第一/通訊作者身份在CVPR、ECCV、 T-PAMI、T-IP等頂級(jí)國(guó)際期刊和會(huì)議上發(fā)表論文三十余篇，谷歌學(xué)術(shù)引用1800余次；在微軟學(xué)術(shù)統(tǒng)計(jì)的全球?qū)W者近五年排位中，位列行 人檢測(cè)領(lǐng)域第一位。目前擔(dān)任模式識(shí)別權(quán)威期刊Pattern Recognition編委、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)模式識(shí)別專委會(huì)副秘書長(zhǎng)、VALSE資深領(lǐng)域主席。

青年學(xué)者報(bào)告四：真實(shí)感材質(zhì)建模和渲染方法 

報(bào)告摘要：真實(shí)感渲染在影視動(dòng)漫等數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)作品的制作中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，成為電影、動(dòng)漫界關(guān)注的核心技術(shù)。材質(zhì)模型的真實(shí)感是影響畫面真實(shí)感的重要因素，但是一些復(fù)雜的材質(zhì)（比如說(shuō)劃痕、牛奶等）的高精度建模和渲染，存在依賴于高分辨率法向紋理 ，或者渲染效率低等問題。在本報(bào)告中將從微結(jié)構(gòu)材質(zhì)模型、特殊路徑的光線傳遞、參與介質(zhì)的高效渲染等方面介紹真實(shí)感材質(zhì)建模和高效渲染方 法。

王貝貝 副教授

嘉賓簡(jiǎn)介：王貝貝，女，南京理工大學(xué)，副教授，碩士生導(dǎo)師，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CAD&CG 專委會(huì)委員。主要研究方向是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)繪制方向，包括了全局光照算法、參與性介質(zhì)光線傳遞和復(fù)雜材質(zhì)模型等。王貝貝分別于2009年、2014 年在山東大學(xué)獲得學(xué)士、博士學(xué)位，期間在巴黎高科進(jìn)行兩年聯(lián)合培養(yǎng)。2015年在英國(guó)游戲公司Studio Gobo參與Disney游戲Infinity 3的研發(fā)。2015年底到2017年初，在Inria（法國(guó)信息與自動(dòng)化研究所）從事博士后研究。之后加入到南京理工大學(xué)。共發(fā)表高水平論文30于篇，其中以第一 作者在ACM TOG, IEEE TVCG, CGF上發(fā)表論文十余篇。

崔歡歡