CSIG菁英青云论坛第11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： 2021年9月24日，西安电子科技大学杨淑媛教授和西安理工大学石程副教授做客“CSIG菁英青云论坛第11期在线论坛”，为大家带来了“基于神经网络结构搜索的时-空共变脑网络分析算法”与“基于视觉的深度估计与定位” 两场精彩的学术报告，本次活动由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：基于稀疏特征的遥感信息高效感知与解译

报告摘要：从遥感影像中高效准确地获取空间信息，已经成为各个领域遥感观测任务的迫切需求。稀疏认知是目前机器智能与人类智能所存在的本质差异，模拟视觉稀疏感知与认知机制，有望实现观测场景信息的高效处理。报告围绕遥感影像的稀疏建模、高效感知与智能解译，介绍团队在超分辨成像、特征学习、影像融合与目标识别等方向的相关研究工作。

报告人介绍：杨淑媛 ，现为西安电子科技大学华山学者特聘教授，博士生导师。中国人工智能学会理事，中国人工智能学会机器学习分会常委。教育部长江学者创新团队学科带头人、陕西省科技创新团队首席、西电人工智能研究院副院长、国家“111”计划智能信息处理创新引智基地---深度学习与类脑智能研究中心、智能态势感知研究中心主任。主要从事智能目标感知与解译领域的研究工作，相关研究成果以第一作者/通讯作者在领域著名期刊IEEE  TNNLS、TIP、TGRS等上发表论文60余篇，Google scholar引用12000+；授权国家发明专利100余项，研究成果获得陕西省科学技术一等奖3项，陕西省科技进步一等奖1项。2011年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”，2013年获陕西省“科技新星”称号，2015年获人工智能学会“吴文俊人工智能创新”二等奖，2020年获人工智能学会优秀科技成果奖。

报告2：面向小样本的高分辨率遥感图像分类模型与网络研究

报告摘要：航天遥感技术经过多年的发展, 在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都有巨大的进步，已经形成高光谱、高空间分辨率、全天候、实时/ 准实时的对地观测能力，真正使人们能够“不出门而知天下事”。高分辨率遥感图像的产生，不仅服务于土地利用、城市规划、环境监测等方面，对于军事目标识别、战场环境仿真来说有着更为重要的意义。然而，高分辨率遥感图像中的高空间分辨率和高光谱分辨率导致“同物异谱”现象突出，在样本数量较少的情况下，网络的鲁棒性和泛化能力难以得到保证。本报告介绍如何利用少量的标记样本所提供的先验知识，寻找/生成更多的有效样本，以提高小样本条件下网络的分类性能。

报告人介绍：石程，博士，西安理工大学计算机科学与工程学院副教授。2016年6月在西安电子科技大学获得博士学位，并于2016年9月至2018年10月在澳门大学科技学院进行博士后研究。近年来在 IEEE TMM、 IEEE TGRS、Pattern Recognition等学术期刊及相关国际会议上发表学术论文30余篇，其中以第一作者发表论文15篇。主持并参与多项国家自然科学基金项目，主持陕西省高校科协青年人才托举计划项目。目前聚焦于遥感图像分类中的小样本问题、深度神经网络的可解释性、以及多源遥感图像分类研究。

主持人：

金海燕 西安理工大学教授、陕西省计算机教育学会理事