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CSIG图像图形中国行在贵州民族大学成功举办

2019-04-02

        2019年3月29日,“CSIG图像图形中国行”走进了贵州民族大学,本次活动由中国图象图形学学会(CSIG)主办,CSIG交通视频专委会及贵州民族大学承办。该活动旨在推动图像图形学科的普及,加强各高校研究所以及企业间的交流。贵州民族大学副校长王林教授任执行委员会主席,北京交通大学岑翼刚教授主持会议,北京交通大学赵耀教授、中科院自动化所王亮研究员、江西财经大学方玉明教授、贵州民族大学张乾副教授受邀作报告。吸引了多所高校师生及相关科技工作者近160人参会。


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王林教授致开幕辞


        来自北京交通大学的赵耀教授带来了题为“弱监督图像语义分割”的主题报告。针对减少像素级标注的巨大负担,赵耀教授课题组提出了基于显著性和分级学习的弱监督语义分割技术,为弱监督图像语义分割提出了一条可行之路,并进一步讨论了未来研究的思路和可行性。


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赵耀教授作报告


        来自中科院自动化所的王亮研究员带来了题为“Big Visual Data Analysis”的主题报告。报告介绍了视觉大数据的背景、现状及其带来的研究机遇和挑战。王亮研究员结合其团队近期的工作,从数据、算法、平台等方面回顾视觉大数据分析研究及应用进展。最后展望了几个未来可能的研究方向。


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王亮研究员作报告


        来自江西财经大学的方玉明教授带来了题为“图像质量评价:理论、方法与应用”的主题报告。近年来,随着多媒体处理技术的快速发展,图像质量评价研究越来越受到大家的关注,其广泛运用于多媒体处理技术/系统性能评价和优化中。报告首先介绍图像质量评价概念、分类及基本理论方法,然后回顾了过去十年来的相关进展,通过介绍方玉明教授所在的研究团队在该领域的一些相关工作,来进一步说明图像质量评价模型的构建方法和应用。


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方玉明教授作报告


        来自贵州民族大学的张乾副教授带来了题为“基于随机森林的视觉数据分类研究”主题报告。随机森林是统计学中的经典方法,在计算机视觉数据理解和分析中有广泛应用。报告首先介绍随机森林的基本概念和思想,然后探讨随机森林在视觉数据处中技巧和应用,特别对随机森林方法在目标分类上,从硬件实现能效比方面说明其优越性。


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张乾副教授作报告


        报告结束后,与会专家与贵州民族大学王林教授、以及贵州民族大学模式识别与智能系统省级重点实验室、数据科学与信息工程学院教师代表,进一步就人工智能学科建设、大数据项目建设、科技项目申报以及加强实验室间的互动与合作等议题进行了探讨,达成了更进一步交流合作的意愿。CSIG图像图形中国行在贵州民族大学圆满结束。


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全体参会人员合影


交通视频专委会供稿