计算机视觉专委简报第7期_29页_4mb

报告摘要

文档内容总结

核心内容概述

本文档为《CCF-CV 2017/03 期》的Newsletter，内容涵盖计算机视觉专委会（CCF-CV）的系列活动、科技前沿研究进展、委员风采、资源平台以及技术挑战赛等信息。主要聚焦于推动计算机视觉领域产学研融合，介绍最新技术研究、学术交流活动及竞赛信息。

主要观点与关键信息

1. CCF-CV 走进高校系列活动

活动目的：促进高校与企业间的交流，推动计算机视觉技术的学术研究与产业应用。
活动形式：由高校承办，邀请专家进行专题报告。
活动内容：
- 第29期：上海交通大学，邀请田永鸿、王亮、吴飞、杨小康四位专家进行报告。
- 第30期：中央民族大学，邀请王亮、张新鹏、操晓春、纪荣嵘四位专家进行报告。
- 第31期：武汉大学，邀请金连文、李玺、鲁继文、王琦、申抒含五位专家进行报告。
- 第32期：中山大学，邀请刘青山、马惠敏、谭明奎、白翔四位专家进行报告。
后续活动预告：2017年6月至12月期间，将分别走进湘潭大学、上海大学、重庆大学、陕西科技大学、公安部三所、南昌航空大学、西安交通大学、同济大学、武汉大学、安徽工业大学和华北电力大学等。

2. CCF-CV 走进企业系列交流会

活动时间：2017年4月27日，走进商汤科技。
活动内容：
- 由商汤科技高级研究员彭义刚博士主持。
- 林惊教授、石建萍博士、车英慧博士分别分享了深度学习在智能手机、智能驾驶及产品落地方面的技术应用。
- 通过案例分析（如3.15晚会人脸识别被假脸攻击的案例），展示了商汤科技在活体检测技术上的成果。
活动形式：企业承办，专家分享、产品演示、互动交流。
活动权益：鼓励企业参与并给予宣传、展示、招聘等优先支持。

3. CCCV2017 讲习班讲者征集

讲习班主席：林宙辰（北京大学）、耿新（东南大学）。
征集截止日期：2017年6月30日。
结果通知日期：2017年7月15日。
讲习班目标：系统介绍计算机视觉的特定领域，如图像识别、深度学习等。
要求：建议书应包含题目、讲者简介、内容简介、提纲、参考文献等。

4. CCCV2017 赞助商信息列表

钻石赞助商：天津艾思科尔科技有限公司、北京旷视科技有限公司、商汤科技。
铂金赞助商：亮风台、广州图普。
金牌赞助商：英伟达、合肥赛景、平安科技、赛灵思。
银牌赞助商：数字绿土、智慧眼。
铜牌赞助商：银河水滴科技、图漾信息、亚马逊、云识图、中科智谷。

5. CCCV2017 技术挑战赛

(1) 基于FPGA的视觉计算

竞赛题目：
- 工业视觉数据的多分类任务。
- 监控场景中行人检测任务。
竞赛规则：
- 现场比赛，以时间效率和正确率作为评分标准。
- 可使用赛灵思提供的开发套件。
时间安排：
- 4月中旬：公布赛题。
- 4月中旬至7月中旬：报名及资格确认。
- 7月下旬：公布训练数据和测试样例。
- 7月下旬至9月下旬：线上线下培训。
- 10月12日至14日：现场比赛及颁奖。
奖项设置：
- 一等奖：1万元奖金及开发套件。
- 二等奖：开发套件。
- 最具潜力奖：奖品待定。
- 获奖团队优先获得实习和就业机会。

(2) 心血管OCT易损斑块识别

竞赛目的：研究如何利用计算机视觉技术自动识别心血管OCT图像中的易损斑块。
参赛对象：国内外高校、科研机构、企业等。
时间安排：
- 3月15日-31日：公布任务。
- 4月1日-6月15日：报名及确认。
- 6月16日-9月15日：训练样本准备及算法调试。
- 9月15日-30日：提交结果。
- 10月1日-15日：评测与排名。
- 10月12日-14日：颁奖。
奖项设置：
- 一等奖：3万元奖金。
- 二等奖：2万元奖金。
- 三等奖：各1万元奖金。
奖品赞助：由深圳市中科微光医疗器械技术有限公司赞助。

(3) 遥感图像目标提取

竞赛目的：提高遥感图像目标识别技术的研究水平。
任务设置：检测遥感图像中的飞机、船舶，并标出其类型和中心点。
测试环境：
- CPU：4核Intel E5-2609。
- 内存：16GB。
- 硬盘：200GB。
- 操作系统：Windows 7 X64。
时间安排：
- 4月3日-5日：公布任务。
- 4月6日-6月30日：报名及确认。
- 4月24日-30日：训练样本准备。
- 5月1日-9月10日：完成任务并提交结果。
- 9月11日-22日：评测与排名。
- 10月12日-14日：颁奖。
奖项设置：与心血管OCT挑战赛类似。

6. CCCV2017 专题论坛征集

专题主席：张兆翔（中科院自动化所）、纪荣嵘（厦门大学）。
征集截止日期：2017年7月30日。
结果通知日期：2017年8月15日。
专题要求：
- 主题明确，具有吸引力。
- 由3-5名专家组织。
- 建议采用报告+Panel讨论形式。
- 总时长3小时。
申请内容：包括专题题目、讲者简介、日程安排等。
提交邮箱：zhaoxiang.zhang@ia.ac.cn、rrji@xmu.edu.cn、zszhang@nlpr.ac.cn。

7. 张量稀疏性度量研究

研究背景：张量稀疏性度量是当前研究热点，但尚未形成统一解决方案。
传统方法：
- CP秩：简单直观，但计算复杂。
- Tucker秩：可直接计算，但难以作为优化目标。
新方法：提出一种结合CP秩与Tucker秩的张量稀疏性度量，形式为：
$$
S(\mathcal{X}) = t |\mathcal{S}|0 + (1 - t) \prod{i=1}^N \text{rank}(X_{(i)})
$$
- 具有明确物理意义，基于Kronecker基数量。
- 与传统稀疏性度量具有一致性。
- 在多光谱图像去噪、填充、背景建模等任务中表现良好。
研究意义：推动张量稀疏性理论发展，提升在实际应用中的效果。

8. 人物动作中的语义挖掘与分类

研究背景：人物动作分类比通用物体分类更复杂，因为动作具有较大的类内方差。
方法：引入语义部件的概念，通过结构化建模和空间关系来提升分类性能。
研究结果：
- 在PASCAL VOC 2012和Stanford-40两个数据集上取得最佳分类效果。
- 采用基于语义部件的上下金字塔算法，有效提升模型区分能力。
发表成果：发表于Pattern Recognition、Pattern Recognition Letters、ICIP等期刊和会议。

9. 基于对应关系传递一致性的多图匹配方法

研究背景：图匹配是NP难问题，多图匹配更加复杂。
方法：提出基于传递一致性的多图匹配方法，包括同步式迭代方法和异步式局部更新方法。
方法优势：
- 提升匹配精度。
- 保证对应关系的一致性。
- 在IEEE T-IP和IEEE T-PAMI上发表。
研究团队：IBM中国研究院严骏驰、上海交通大学杨小康。

10. 数据深度聚类分析

研究背景：高维非线性数据聚类是挑战，传统方法难以处理。
方法：提出结构化自编码机（Structure Autoencoder），结合端到端学习与数据-聚类中心不变性假设。
研究优势：
- 保留数据结构化信息。
- 提升聚类效果。
发表成果：发表于IJCAI、AAAI、TNNLS等国际会议和期刊。

委员风采

王瀚漓教授（同济大学）：
- 国家自然科学基金优秀青年基金获得者。
- 教育部新世纪优秀人才支持计划入选者。
- 研究方向：图像处理、计算机视觉。
- 科研经历：浙江大学学士，香港城市大学硕士与博士，导师为Sam Kwong教授和金耀初教授。

资源平台

数据集：场景理解数据集介绍。
仿真平台：TensorFlow，开源机器学习软件库。
招聘信息：列出多个企业招聘信息。
征文通知：号召投稿，内容涉及计算机视觉领域的最新研究。

活动申请与注意事项

申请方式：
- 企业可向秘书处申请承办活动。
- 委员可联名申请访问企业。
申请截止时间：至少提前一个月提交。
活动权益：
- 企业承办可获得优先发展为专委企业委员。
- 企业可获得宣传、展示、展区布置等优先权。
注意事项：
- 企业需承担场地费用。
- 访问人员需自费交通与住宿。
- 禁止非法集会，传播非技术内容。

总结

本文档全面介绍了CCF-CV 2017年3月Newsletter的内容，包括走进高校与企业的系列活动、技术挑战赛、专题论坛、稀疏性度量研究、动作分类、多图匹配、聚类分析等。通过这些内容，可以看出CCF-CV在推动计算机视觉领域产学研结合、促进学术交流与技术应用方面发挥着重要作用。同时，也展示了该领域在张量稀疏性、深度学习、图匹配、聚类分析等方向的最新进展与研究热点。

展开完整摘要