【CAC2022专题论坛】“模式识别与计算机视觉前沿”论坛重磅来袭，亮点抢先看！
CAA
智慧起航，共创未来
2022中国自动化大会将于2022年11月25-27日在厦门国际会议中心举行。
本届大会设置共计30余个专题论坛，“模式识别与计算机视觉前沿”论坛集结完毕，将于2022年11月27日召开！敬请期待！
模式识别与计算机视觉前沿
专题主席
刘成林
中国自动化学会会士、理事
中国科学院自动化研究所研究员
专题报告
查红彬
北京大学教授
报告题目：
动态视觉与SLAM：在线学习的途径
报告摘要：
三维视觉的一个主要任务是利用传感器视点的变化与成像几何的约束来实现三维场景的几何与结构重建。因此，伴随传感器移动的动态视觉与3D视觉的关系愈加密切，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping：即时定位与地图构建）技术再度成为3D视觉领域的研究热点。为了提高动态视觉系统在真实复杂场景中的应用能力，我们应充分强化视觉系统的环境自适应性，而在线学习方法是实现这一目标的有效途径。该报告将围绕基于在线学习的SLAM问题，介绍我们近来的一些想法和尝试，主要内容包括：面向自监督视觉里程计的序列对抗学习方法；具有在线自适应能力的自监督SLAM学习。
报告人简介：
查红彬，北京大学智能学院教授，机器感知与智能教育部重点实验室主任。主要从事计算机视觉与智能人机交互的研究，在三维视觉几何计算、三维重建与环境几何建模、传感器即时定位与地图构建等方面取得了一系列成果。杨健
南京理工大学教授
报告题目：
单目深度估计与深度复原
报告摘要：
该报告主要探讨单目深度估计和补全的深度学习方法。在单目深度估计方面，主要介绍监督和非监督的方法，比如多任务深度估计、开放环境下的在线深度估计等；在深度补全方面，主要介绍基于多模态掩码预训练的全景深度补全等；在深度超分辨方面，主要介绍真实环境下基于结构流引导网络的深度超分辨分析方法。
报告人简介：
杨健，南京理工大学计算机学院教授，长期从事模式识别和智能系统方面的研究。
胡清华
天津大学教授
报告题目：
低质多模态数据动态可信融合
报告摘要：
随着传感器技术的发展和普及，数据建模所面临的数据类型越来越丰富。在科学探测、医疗诊断、社交媒体分析、机器人等领域纷纷出现了海量的多模态异构数据，不同模态数据中蕴含的有效信息往往是互补的、有差异的，其数据质量也是动态变化的。如何充分利用好低质、多源、异构数据中有效性是一个古老而又年轻的研究领域。本报告将系统梳理当前多模态数据融合的发展现状以及存在的问题，分析介绍人脑在处理多感官数据融合时的柔性机制，并介绍当前最前沿的多模态数据动态可信融合的模型、算法和应用。
报告人简介：
胡清华，毕业于哈尔滨工业大学，现任天津大学北洋讲席教授，天津市机器学习重点实验室主任、城市智能与数字治理教育部工程研究中心主任、CAAI粒计算与知识发现专委会副主任、天津市人工智能学会理事长。担任IEEE Trans. Fuzzy Systems，自动化学报、电子学报、智能系统学报等期刊的编委。从事大数据粒计算、多模态学习、不确定性建模和自主机器学习方面的研究。
鲁继文
清华大学长聘副教授
报告题目：
视觉基础模型及应用
报告摘要：
基础模型是人工智能领域的研究热点，在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了优异的性能，是视频监控、自动驾驶、智能终端等重要应用的支撑性技术。报告将面向图像数据、点云数据和多模态数据三个方面回顾视觉基础模型近年来的研究进展，同时介绍课题组在视觉基础模型方面所开展的一些工作，主要包括高阶递归模型、全局滤波模型、动态稀疏模型、跨域迁移模型等，以及它们在图像分类与识别、目标检测与分割、场景重建与理解等视觉任务中的应用。
报告人简介：
鲁继文，清华大学自动化系长聘副教授，博导，IAPR Fellow，担任IEEE T-IP、T-CSVT、T-BIOM编委。主要研究领域为计算机视觉、模式识别、无人系统。丛杨
中国科学院沈阳自动化研究所研究员
报告题目：
深海精细化感知技术及展望
报告摘要：
海洋面积约占地球总面积的71%，目前人类涉足不足5%。海洋蕴含丰富的生物和矿产资源，对人类社会未来发展具有重要的科学价值、经济价值和社会价值。为了开发和利用海洋，掌握精细化深海感知技术是前提。本报告首先全面综述了目前深海感知所涉及的主要原理和技术，然后着重介绍水下光学技术，特别是分析了导致水下光学感知看不清、测不准、认不出等关键问题，最后结合未来技术发展趋势和深海实际应用需求，对深海感知技术未来发展提出若干思考。
报告人简介：
丛杨，研究员，博士生导师，机器人学国家重点实验室主任助理、辽宁省机器智能重点实验室主任，中国科学院青年创新促进会优秀会员，IEEE Senior Member。
赫然
中国科学院自动化研究所研究员
报告题目：
视觉内容生成与鉴别
报告摘要：
人工智能越来越多的被应用于写作、绘画、视频制作等创意工作，利用人工智能技术自动生成内容的信息生产方式悄然兴起。视觉内容生成是指使用深度学习等智能化技术对图像视频数据进行修改、编辑和替换，进而创造出从内容或表观上完全不同的视觉信息。视觉内容生成是机器学习和计算机视觉等领域的重要研究内容之一，广泛应用于空天视频图像处理、影视数字内容制作、教育数字内容服务、文化艺术设计创作等行业领域。报告人介绍其在视觉内容生成与鉴别的近期进展，主要包括基础表示和生成模型、表观最优传输生成模型和信息瓶颈解耦生成模型，以及语音驱动说话人、人脸表情驱动和人物换脸等内容生成方法，同时也介绍生成虚拟视觉内容的鉴别方法，并对未来发展方向及趋势进行简要讨论与展望。
报告人简介：
赫然，中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员，中国科学院大学岗位教授，优秀博士生导师，IAPR Fellow。主要进行计算机视觉、生物特征识别、视觉内容理解和生成研究，提出了基于高阶信息度量的紧致完备特征表示方法和真实感图像生成模型。
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