2017-计算机视觉专委简报第6期_27页-6mb

文档内容总结

核心内容

本文档是一份由CCF计算机视觉专业委员会（CCF-CV）发布的2017年2月专委简报，内容涵盖了专委会的活动动态、科技前沿、委员风采、资源平台等多方面信息。文档主要介绍了CCF-CV在2017年组织的系列活动，包括走进高校、走进企业，以及学术交流、竞赛组织、论文推荐等。此外，还介绍了三维形状数据的深度特征表示、医学影像自动判读、视觉显著性检测、人群行为分析等前沿研究方向，并对一些优秀委员及科研成果进行了报道。

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主要观点

1. CCF-CV系列活动

• 走进高校：自2015年起，CCF-CV在全国范围内持续举办走进高校系列报告会，推动计算机视觉与深度学习的学术交流。
• 走进企业：专委会也积极组织走进企业交流会，促进产学研结合，如驭势科技交流会。
• 活动发展：2017年活动将更加开放，吸引更多高校学子参与，同时注重挖掘新型创业企业的需求。

2. 三维形状数据的深度特征表示

• 研究背景：随着三维成像技术的发展，三维传感器（如Kinect、Realsense）在移动设备中普及，推动了三维形状数据的研究。
• 研究挑战：
  • 三维形状的结构化表示问题；
  • 公共数据集相对较小，如ModelNet、ShapeNet；
  • 神经网络的运算量大；
  • 物体姿态变化对特征不变性的要求。
• 研究方法：
  • 基于手工特征的方法：如SpinImage、FPFH等；
  • 基于投影图像的方法：将三维形状转化为二维图像，使用CNN进行特征学习；
  • 基于三维体素的方法：将三维形状表示为体素张量，使用3D CNN；
  • 基于原始数据的方法：如PointNet、MCRBM等。
• 未来方向：非刚性三维形状、大规模点云实时特征学习、遮挡和背景干扰下的三维目标检测与识别。

3. 医学影像自动判读

• 现状：医学影像数据量大，但人工分析效率低且容易误判。
• AI应用：深度学习技术在医学影像分析中展现出巨大潜力，如细胞分割与分类、肿瘤检测等。
• 成果案例：深圳大学沈琳琳团队的系统在多个国际比赛中取得优异成绩，表现出良好的判读能力。

4. 视觉显著性检测

• 研究意义：视觉显著性检测是计算机视觉的基础性研究，广泛应用于目标分割、图像压缩等领域。
• 传统方法：基于颜色、纹理、对比度等特征。
• 深度学习方法：结合RNN、FCN等模型，提升了检测精度和适应性。
• 发展趋势：未来将在FCN基础上结合RNN等模型，进一步提升检测效果。

5. 人群行为分析

• 研究背景：随着公共场所安全问题日益突出，人群行为分析成为研究重点。
• 研究方法：基于运动特征点，结合流形学习算法，分析高密度人群的运动状态。
• 应用方向：用于异常检测、场景语义分割等。
• 技术挑战：遮挡、个体动态交互等。

6. AAAI 2017会议总结

• 会议概况：2017年AAAI会议在旧金山召开，投稿论文2571篇，录取论文639篇，录取率24.9%。
• 中国学者表现：中国学者在会议中表现突出，展示了强大的科研实力。
• 重要奖项：包括杰出论文奖、Blue Sky Idea奖等，彰显了中国在AI领域的影响力。

7. 委员风采与科研成果

• 董伟生教授：分享了科研经验，强调选择合适方向、坚持与积累的重要性。
• 委员获奖：CCF-CV专委在2016年度评选中被评为优秀专委，多位委员在国内外重要奖项中获奖。

8. 竞赛组织与论文推荐

• 竞赛邀请：CCCV2017诚邀公司或单位组织视觉与学习相关的技术竞赛。
• 论文推荐：优秀论文将被推荐至SCI或EI期刊发表，如《Neurocomputing》、《Pattern Recognition Letters》等。

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关键信息

CCF-CV专委会信息

• 主办单位：CCF计算机视觉专业委员会
• 主编：王亮
• 执行主编：李实英
• 网址：http://ccfcv.ccf.org.cn
• 邮箱：ccfcvn@gmail.com

2017年活动预告

• 走进高校：
  • 4月：武汉大学（夏桂松/白翔）、中山大学（郑伟诗/任传贤）
  • 5月：西南科技大学（吴亚东）、东南大学（耿新）
  • 6月：湘潭大学（欧阳建权）、上海大学（方昱春）

竞赛申请信息

• 申请截止时间：2017年3月25日前
• 申请方式：通过电子邮件提交申请书，主题注明“2017新委员申请-姓名-单位”
• 申请内容：竞赛名称、目的、组织方、参与者要求、报名方式、时间节点等

委员风采

• 董伟生教授：西安电子科技大学教授，研究方向包括图像稀疏表示、图像降噪等，已发表多篇高水平论文。
• 沈琳琳教授：深圳大学计算机视觉研究所所长，参与医学影像分析和人脸识别研究。
• 卢湖川教授：大连理工大学教授，研究方向包括视觉显著性检测、模式识别等，多次在国际会议发表论文。
• 王琦副教授：西北工业大学，研究方向包括视频分析、遥感图像解析等。

优秀委员及成果

• 优秀专委：CCF-CV被评为优秀专委。
• 委员获奖：
  • 俞俊教授的论文获IEEE信号处理学会最佳论文奖；
  • 虞晶怡教授担任ICCV、CVPR、NIPS三大顶会领域主席，彰显华人学者影响力。

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资源平台

• 数据集：介绍了3D人脸数据集，包括RGB-D数据集（FRGC v2.0、Texas 3DFRD）。
• 仿真平台：Webots仿真机器人平台简介。
• 招聘信息：提供相关岗位信息。
• 征文通知：鼓励投稿，并推荐优秀论文至SCI或EI期刊。

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总结

CCF计算机视觉专业委员会（CCF-CV）在2017年持续推动计算机视觉领域的学术交流与产学研合作，组织了多场走进高校与企业活动，并积极举办竞赛和征文，以促进领域发展。三维形状数据的深度特征表示、医学影像自动判读、视觉显著性检测、人群行为分析等是当前研究的重点方向。同时，CCF-CV在2016年度被评为优秀专委，多位委员在国内外重要会议和期刊中取得显著成果，展现了中国在计算机视觉领域的强大实力与国际影响力。