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学会动态
CSIG图像图形中国行在山东师范大学成功举办
发布时间:2019-05-21      来源:拉斯维加斯手机娱乐网站       分享:

        2019年5月19日,“CSIG图像图形中国行”来到了济南,由拉斯维加斯手机娱乐网站 (CSIG)主办,山东师范大学、CSIG视频监控与安全专业委员会、CSIG数字媒体取证与安全专业委员会承办。同时,本次会议也是CSIG2019年全国科技活动周(5月19-26日)进行科技成果展示的第一天。本次会议由山东师范大学信息科学与工程学院副院长孙建德教授主持,山东师范大学科技处处长、信息科学与工程学院院长张化祥教授出席会议并致辞。会议吸引了来自山东财经大学、青岛大学、泰山学院、奥图科技、联合电力等多个领域的研究者和技术人员共100余人参会交流,为参与者带来了先进的研究知识和方向,提供了知识分享和思想碰撞的机会,激发了同学们对专业研究的热情,开阔了同学们的科研视野。


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活动现场


        5月19日上午,会议由信息科学与工程学院张凯老师主持。邀请了来自西安电子科技大学人工智能学院杨淑媛教授,作了题目为“基于深度学习的智能信号分析”的报告。报告指出,特征提取是许多信号处理任务的共性问题。现有方法多基于专业背景与先验知识进行人工特征提取,在特征的普适性、鲁棒性、有效性等方面存在诸多限制。杨教授的报告介绍了几种基于深度学习的信号特征学习方法,以及在信号调制与编码识别、个体识别等方面的应用。


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杨淑媛教授作报告


        来自北京理工大学电子学院李伟教授,带来了题目为“Deep Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification”的报告。本次报告重点介绍课题组前期利用深度卷积神经网络进行高光谱图像分类的技术研究,包括针对小样本问题的像素对策略,针对提取空谱特征窗口选择问题的多样区域卷积网络策略。


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李伟教授作报告


        来自武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室夏桂松教授,作了题为“Statistical Modeling of Textures”的报告。本次报告主要针对传统纹理建模方法、高斯纹理建模方法以及CNNs纹理合成方法,深入浅出的介绍了从传统纹理合成到现在深度学习方法的发展历程,激发了与会同学的研究兴趣。


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夏桂松教授作报告


        来自北京大学信息科学技术学院数字媒体研究所施柏鑫研究员,给大家带来了题为“单幅图像反射消除:从计算摄像到深度学习”的报告。报告从三方面介绍反射消除算法研究的一些新进展,包括单幅图像反射消除基准评测数据集、基于计算摄像和稀疏表达的反射消除算法和基于并发式深度神经网络的反射消除算法。


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施柏鑫研究员作报告


        5月19日下午,会议由信息科学与工程学院万文博老师主持,邀请了国际关系学院信息科技学院院长周琳娜教授,作了题为“从内容隐藏到行为隐藏-论AI环境下的信息隐藏变迁”的报告。报告综合了大数据环境下网络痕迹留存、数据脚印提取与网络追踪溯源等技术和方法,从信息内容隐藏、网络行为隐藏、虚拟身份隐藏等方面形成全生命周期的对抗技术链来研究AI环境下的信息隐藏变迁。


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周琳娜教授作报告


        北京大学信息科学技术学院马思伟教授带来了题为“新一代AVS3超高清视频编码标准”的报告。从AVS1、AVS+、AVS2到AVS3,马教授详细地介绍了AVS一系列国家标准的发展与制定,通过与国外视频编码标准的对比,突出了AVS3标准的深远意义。


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马思伟教授作报告


        来自中国科学技术大学信息科学技术学院的张卫明教授,带来了题为“人工智能背景下的信息隐藏技术”的报告。报告从两个角度讨论人工智能兴起对信息隐藏的影响:一是基于深度学习设计的隐写和水印算法正在超越传统的方法;二是人工智能使可证安全隐写成为可能,而后者是香农以来学术界一直在追求的目标。报告也讨论了信息隐藏在深度学习模型对抗攻防中的应用。


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张卫明教授作报告


        本次CSIG图像图形中国行的成功召开,对相关方向的老师、同学们的科研有很好的引导作用,使大家了解图像图形相关领域最前沿的理论和发展现状,拓展了国际视野。对于本次科技周的成果展示,更是引起了与会人员的浓厚兴趣,休息期间,大家纷纷驻足海报展示区进行交流学习。


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部分参会人员合影


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