CSIG菁英青云论坛第14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

导读： 2021年12月20日，北京科技大学马惠敏教授、第四军医大学卢虹冰教授、中国科学技术大学陈雪锦副教授、中科院计算所许倩倩副研究员做客“CSIG菁英青云论坛12月——PRCV2021女科学家论坛专场”，为大家带来了“脑与认知启发的三维场景理解与学习”、“影像组学预测模型在腔内肿瘤筛查中的应用”、“结构指导的三维建模及分析”、“群智计算和知识图谱” 四场精彩的学术报告，本次活动由西北工业大学张艳宁教授、中国科学院自动化研究所董晶研究员主持，共有3000余人在线观看并参与探讨。

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报告1：脑与认知启发的三维场景理解与学习

报告摘要：计算机视觉与脑科学、认知科学有着紧密的联系，但人类视觉感知模式与计算视觉计算方法之间目前存在着难以逾越的鸿沟，尤其是在人类视觉的量化表征、认知学习计算架构等关键问题上。本报告从脑启发和认知启发两个源头介绍我们在以原型记忆、格式塔完型认知为核心的复杂环境理解、三维目标检测、驾驶行为行为预测等方面的研究。报告围绕智能驾驶任务，介绍三个方面的内容：（1）弱监督、小样本视觉认知学习；（2）Thinking in 3D驾驶场景三维目标检测；（3）Predictive-Bi-LSTM-CRF驾驶行为认知预测。

嘉宾介绍：马惠敏教授，博士生导师，2001年博士毕业后在清华大学电子工程系承担教学科研工作，担任三维图像认知与仿真实验室（3DImageLab）负责人，2019年担任北京科技大学计算机与通信工程学院物联网与电子工程系主任、人工智能研究院副院长，现任中国图象图形学学会副理事长兼秘书长，北京市“三八红旗奖章”获得者。从事计算机视觉与认知心理学交叉研究，探索复杂环境无人系统视觉感认知与决策关键技术。首次在国际上建立了图像认知心理测评智能系统，2016年获得吴文俊人工智能科技创新一等奖，教育部鉴定为“原始性创新，达到国际领先水平”；提出的基于GPU的高效能复杂环境仿真方法及应用，2017年获得教育部技术发明奖二等奖；提出的复杂环境中目标认知方法，2015-2017年连续在国际最大的自动驾驶数据集（KITTI）评测中获得第一名，2018-2019年在驾驶员状态预测国际数据集（Brain4Cars）上获得最好的成绩，2020年获得中国图象图形学学会技术发明一等奖。作为通讯作者在TPAMI、TIP、TITS、PR、CVPR、NIPS、ICCV、ICIP等发表论文100余篇.作为负责人承担了国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金、专项重点基金、国际国内企业合作等30余项科研项目，获批及申请专利二十余项，两项专利完成了科研成果转化。

报告2：影像组学预测模型在腔内肿瘤筛查中的应用

报告摘要：腔内肿瘤临床表现隐匿，患者不易自查，导致很多腔内肿瘤诊断时已进展到中晚期。报告介绍了基于患者CT/MRI影像的腔内肿瘤智能筛查和诊断技术，及其在临床高发的结直肠癌和膀胱癌筛查检测中的应用。

嘉宾介绍：卢虹冰，第四军医大学生物医学工程系教授，博士研究生导师。1988年和1991年在西安交通大学获得生物医学工程专业学士及硕士学位，1998年毕业于清华大学电机系获生物医学工程专业博士学位，1999-2002年在纽约州立大学石溪分校IRIS实验室从事博士后研究。现任教育部计算机基础课程教学指导委员会委员、陕西省图形图象学会常务理事、陕西生物医学工程学会理事等，《航天医学与医学工程》杂志编委，IEEETMI及IEEETNS等杂志论文评阅人，享受军队优秀专业技术人才岗位津贴，2005年获军队院校“育才奖”银奖，2007年获“总后优秀教师”，2010年获陕西普通高校教学名师。主讲《计算机基础与应用》《医学力图像处理》等课程，其中《计算机基础与应用》获2009年国家双语示范课程，获总后优秀教学成果奖，主编教材2部，专著1部，译著1部。主要从事医学图像图形处理技术方面的研究，研究方向包括①低剂量CT/ECT成像、②基于影像的计算机辅助诊断与治疗、③生理系统仿真与建模。先后承担国家级、军队级、省部级课题8项，获美国专利1项，国家发明专利1项，软件著作权2项。2000年以来发表学术论文50余篇，其中SCI收录20篇。

报告3：结构指导的三维建模及分析

报告摘要：人类无论是在理解还是构造三维场景时都基本遵循整体与部分的层次结构。近年来，越来越多的工作聚焦在三维目标的层次化解析、结构化表达和结构化生成。同时，三维目标的结构先验能够大大提高深度神经网络在三维重建任务上的泛化能力。本报告将详细介绍在深度学习框架中如何对几何结构信息进行有效表达，并利用结构信息来指导复杂场景的三维重建以及目标的三维结构化建模。

嘉宾介绍：陈雪锦，现为中国科学技术大学信息学院副教授。2008年于中国科学技术大学获得博士学位，2008-2010年于耶鲁大学计算机系从事博士后研究。2014微软亚洲研究院“铸星计划”访问学者、2017年美国斯坦福大学访问学者。主要研究方向为计算机图形学、三维视觉、脑显微图像分析。在ACM SIGGRAPH、IEEE TVCG、TMI、ACM Multimedia等期刊会议上发表学术论文60余篇，承担国家科研项目10余项，曾获CVM期刊2019年度最佳论文提名。

个人主页：http://staff.ustc.edu.cn/~xjchen99/

报告4：群智计算和知识图谱

报告摘要：本报告首先介绍报告人在群智计算方面的成果：1）围绕协同排序可信度量问题，从霍奇分解的全局梯度流、全局调和流、局部旋度流视角，揭示群智排序不一致性的几何拓扑本质并建立计算模型，有效提升排序精度和计算效率；2）针对资源配置低效问题，构造网络众包群智标注严格采样下界，提出基于随机图的数据驱动采样算法，将所需样本复杂度从n的平方降到n的1.5次方；3）面向数据质量控制难问题，提出异常模式挖掘方法和用户个性化行为分析策略，并提供精准的用户画像。在此基础上，报告人将进一步介绍知识图谱方面的相关进展，针对社会媒体和风险检测应用构建了两类大规模跨媒体知识图谱。一方面，基于国内外主流社会媒体平台数据进行爬取、清洗与对齐，构建包含文本、图片、视频、音频等多种模态的社会媒体知识图谱。另一方面，以维基百科、风险相关数据集为基础，构建包含风险人物、事件及相关跨媒体信息的风险知识图谱。在此基础上，进一步讨论在知识图谱学习方法上取得的成果。

嘉宾介绍：许倩倩，中科院计算所副研究员，国家优秀青年基金获得者。硕士生导师，IEEE/CSIG/CCF高级会员，CSIG多媒体专委会副秘书长，CSIG青工委副秘书长、CAAI深度学习专委会副秘书长。研究领域为数据挖掘和机器学习，主要关注群智计算和知识图谱，已在TPAMI、IJCV、TIP、TKDE、ICML、NeurIPS、CVPR、AAAI、ACM Multimedia等国际期刊/会议上发表CCF-A类论文50余篇。先后获得：吴文俊人工智能自然科学奖一等奖，中国人工智能学会最佳青年科技成果奖，中国图象图形学学会石青云女科学家奖，吴文俊人工智能优秀青年奖，ACM中国SIGMM新星奖, 中国人工智能学会优秀博士学位论文，中科院百篇优秀博士学位论文，CCF-腾讯犀牛鸟科研基金、首届CAAI-华为MindSpore学术奖励基金等奖励。先后担任CCF-A类国际会议ACM MM领域主席，AAAI和IJCAI SPC，并担任PAMI、CSVT、TMM、PR、ICML、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ACM Multimedia、ICLR等多个刊物的审稿人。

主持人：

张艳宁 西北工业大学教授

董晶 中国科学院自动化所研究员