|
CSIG菁英青云论坛第19期主办单位：中国图象图像学学会女科技工作者工作委员会 承办单位：中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心
导读： CSIG菁英青云论坛第19期将于2022年7月29日14:30-16:30线上举行。本期活动将由中国科学院自动化研究所董晶研究员主持，并邀请江苏大学毛启容教授和北京航空航天大学邓欣副研究员分享“人工智能之情感计算”与“多模态图像处理与可解释神经网络”两场主题报告，共有超过3000余人在线观看并参与探讨。 微信推文：https://mp.weixin.qq.com/s/iYB4_HzYBxh9ygPTrivL0A 报告1：人工智能之情感计算 报告摘要：视觉语音情感识别是人工智能走向拟人化的核心技术。本报告主要分享表情识别和语音情感识别相关技术、国内外研究现状以及近期的代表性工作。
毛启容，江苏大学计算机科学与通信工程学院教授、博士生导师。国家重点项目主持人，江苏省“333人才工程”高层次人才（第二层次），江苏省“青蓝工程”学术带头人，江苏省“六大人才高峰”高层次人才，国家“双万计划”一流专业负责人，江苏省大数据泛在感知与智能农业应用工程研究中心主任，江苏省一流课程负责人，镇江市师德先进个人。曾担任中国多媒体技术大会（2022年）、ICME（2021年）、ICIRI（2020年）、ICPRAI（2020年）等国内外知名会议的程序委员会副主席或者workshop co-chair。主要研究方向为多媒体与智能信息处理，包括复杂环境下的图像、声音以及跨媒体融合处理。在情感计算、多媒体信息处理、人机交互方面的研究成果在计算机学报、CVPR、ACMMM、TIP、TMM等国内外知名学术会议/期刊上发表论文60余篇。基于视觉语音行为监控与展现的研究成果在重症病人监护、医疗设备智能交互、驾驶员行为分析等领域进行推广应用，获得了很好的经济效益，获省部级及行业科技进步奖4项。
报告2：多模态图像恢复：从稀疏建模到深度神经网络 报告摘要：近年来，基于深度学习的方法在图像恢复任务上表现卓越。然而，大多数基于深度学习的方法都是纯粹数据驱动的，需要依靠大量的训练数据来提高性能。此外，深度神经网络往往缺乏可解释性，被视为“黑盒子”。相比之下，传统基于模型的方法性能更稳定，具有良好的可解释性，且不需要大量的训练数据。本次报告首先介绍了我们近期在使用稀疏建模的多模态图像恢复方面所做的工作，然后，通过将稀疏先验融合到深度神经网络中，我们设计了稀疏驱动下的具备可解释性的多模态图像恢复网络，使网络同时具备基于模型和基于深度学习的方法的优势。
邓欣，北京航空航天大学“卓越百人”计划副研究员、博士生导师，北京航空航天“青年拔尖”人才，分别于2013年和2016年获北京航空航天大学学士与硕士学位，2020年博士毕业于伦敦帝国理工学院。长期致力于多模态图像处理和可解释性神经网络方向的研究工作，取得了重要理论和技术突破。近5年在人工智能顶级期刊TPAMI、图像处理顶级期刊TIP、计算机视觉顶级会议ICCV、CVPR、ECCV等发表论文30余篇。获伦敦帝国理工学院Eryl Cadwallader Davies奖，中国图象图形学学会石青云女科学家奖等荣誉。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年项目和中国人工智能学会-华为MindSpore基金等项目。担任IEEE TPAMI、TIP、TIT、JSTSP等国际知名期刊审稿人。 主持人
董晶 中国科学院自动化研究所研究员 |
