中国计算机学会计算机视觉专委会

走进高校系列报告会  

CCF－CV Series Lectures

沈阳航空航天大学•沈阳

（第129期）

主题：计算机视觉前沿技术及应用

时间：2023年9月21日（星期四）14:00-17:00

地点：沈阳航空航天大学图书馆国际报告厅

路线图：

议程：

13:30 签到

14:00 报告会开始

特邀讲者：彭宇新 博士，北京大学教授

演讲题目：细粒度多模态协同感知、认知与生成

特邀讲者：王    骄  博士，东北大学教授

演讲题目：复杂环境下的机器博弈方法与应用

特邀讲者：张俊格  博士，中国科学院自动化所研究员

演讲题目：博弈与强化学习

执行主席：

叶长龙 教授，沈阳航空航天大学人工智能学院院长

王琳霖  教授，沈阳航空航天大学人工智能学院副院长

讲者/报告信息：

特邀讲者：彭宇新

彭宇新，北京大学二级教授、博雅特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、863项目首席专家、中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任、中国工程院“人工智能2.0”规划专家委员会专家、中国电子学会会士、中国人工智能学会会士、中国图象图形学学会会士、副秘书长、提名与奖励委员会副主任、北京图象图形学学会副理事长。主要研究方向为跨媒体分析、计算机视觉、机器学习、人工智能。以第一完成人获2016年北京市科学技术奖一等奖和2020年中国电子学会科技进步一等奖，2008年获北京大学宝钢奖教金优秀奖，2017年获北京大学教学优秀奖。主持了863、国家自然科学基金重点等30多个项目，发表论文200多篇，包括ACM/IEEE Trans和CCF A类论文100多篇。多次参加由美国国家标准技术局NIST举办的国际评测TRECVID视频样例搜索比赛，均获第一名。主持研发的跨媒体互联网内容分析与识别系统已经应用于公安部、工信部、国家广播电视总局等单位。担任IEEE TMM、TCSVT等期刊编委。

报告摘要：互联网数据具有图像、文本、视频、音频等多模态并存的特点，而现有多模态分析技术通常聚焦于粗粒度的大类，难以满足医疗、交通等诸多领域的精细化需求。细粒度多模态协同感知、认知与生成旨在使计算机能够对多模态内容进行精细化分析，研究目标是借鉴人脑的跨模态特性，通过挖掘并协同多源、互补、关联的细粒度和多模态信息，使得计算机从能看会认的“感知智能”迈向能理解会思考的“认知智能”。本报告将从细粒度辨识增强、多模态关联、多模态协同、跨模态生成四个方面介绍我们在细粒度图像分类、行人再识别、细粒度视频检索、细粒度跨模态检索、跨模态推理、文本到视觉生成上的最新研究进展，并进行相关系统展示。

特邀讲者：王   骄

王   骄，东北大学国防科技副总师，教授/博导，深度学习与先进智能决策研究所所长，辽宁省兴辽人才计划创新科技领军人才，沈阳市创新科技人才，人工智能学会机器博弈委员会副主任。主持了国家自然科学基金和多项国家级军工项目，发表SCI检索论文100多篇，担任Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Intelligent Transportation Systems Transactions、IEEE Transactions on Games、IGCA等杂志的副主编或编委，曾获自动化学会教学一等奖，辽宁省教学成果一等奖，吴文俊科技进步二等奖等。

报告摘要：机器博弈是人工智能的重要研究方向，被誉为“人工智能的果蝇”，具有重要的研究意义和广泛的应用价值。机器博弈代表着人工智能的先进水平，1997年“深蓝”在国际象棋上战胜了世界冠军卡斯帕罗夫，2016年和2017年，“AlphaGo”在围棋上战胜了世界冠军李世石和柯洁，2017年“冷扑”在更为复杂的德扑上战胜了人类玩家，2019年DeepMind在星际争霸2上碾压职业选手，都是人工智能领域极具代表性的事件。然而，面对复杂环境下的人工智能问题，变化剧烈、信息未知、实时性强、边界不确定等强对抗特性，导致传统的机器博弈方法失效。本报告将围绕空中对抗、防空反导、自动驾驶等军事和民用的典型强对抗问题，介绍创新的博弈理论、方法和技术，并探讨未来强对抗博弈的发展趋势。

特邀讲者：张俊格

张俊格，中科院自动化所研究员，中科院特聘核心岗位研究员，博士生导师，张俊格博士主要从事博弈决策智能、强化学习以及多智能体系统以及通用人工智能相关领域研究。张博士带领团队先后4次蝉联计算机视觉国际顶级挑战赛PASCAL VOC国际冠亚军。2017年，张博士带领团队参与博弈决策智能国际顶级挑战赛AIIDE星际争霸AI，击败巨头Facebook以及斯坦福大学、哈佛大学等，作为国内唯一入围团队，获得全球第四名，2018年再次参赛获得国际季军。张博士近3年以来带领团队研发的兵棋推演AI和德州扑克AI均是业内顶尖水平，德州扑克AI DecisionHoldem是目前唯一开源高水平AI，国际排行榜长期第一名。2021年获得中国图象图形学会自然科学二等奖，2023年获得中国指控学会科技进步一等奖。

报告摘要：近年来，深度强化学习基于强化学习的决策范式，并融合深度学习的感知能力，在人工智能领域取得了令人瞩目的成果，深刻推动了决策智能的发展。然而现实中的决策问题往往涉及多个理性而自利的参与者之间的策略交互，参与者最终获得的收益相互影响，为智能决策带来极大挑战。博弈论研究公式化的激励结构间的相互作用，为这些问题研究提供了通用的理论分析模型。本报告将立足于决策智能，围绕决策建模、策略求解等核心问题，介绍均衡求解一般性框架与方法，阐述博弈与强化学习之间的关系，并分析展望智能决策的可能发展趋势。

执行主席：叶长龙

叶长龙，沈阳航空航天大学人工智能学院院长, 教授，博士生导师，辽宁省航空航天装备与机器人技术工程研究中心主任，沈阳市机器人感知与数据智能重点实验室主任，IEEE ICMA2007-14国际会议程序委员会委员，分会主席。IEEE IROS2006 2007 2008国际会议程序委员会委员，分会主席。IEEE ROBIO2007-2015国际会议程序委员会委员。IEEE Transaction on Robotics审稿人；IEEE ROBIO2007Finallist paper award获得者。主要研究仿生机器人，机器人控制，机器人机构。在Advanced Robotics,中国科学，机械工程学报，ICRA, IROS等杂志和会议上发表论文50余篇，30余篇论文被EI和SCI收录，获得专利20项。

执行主席：王琳霖

王琳霖，沈阳航空航天大学人工智能学院副院长，教授，硕士生导师，中国人工智能学会会员。主要研究方向为计算机视觉、光学图像处理及信息提取、无损检测技术等，Journal of the Optical Socity of America A、Applied Optics、Journal of Optics等期刊审稿人，ICIVC 2022 Session Chair，主持及参与科研课题30余项，在Opt. Lasers Eng.、Opt. Express 、Appl. Opt.、JOSA A、光学学报等期刊及会议上发表论文30余篇。

活动报名

参加人员：

视觉领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者。

报名方式：

点击下面链接或者扫描下面二维码报名 #  (请于9月20日前填写)。 

有任何问题请发邮件给邮箱wlin_23@qq.com或电话咨询祁老师18504216831。

活动背景

自2015年11月起，CCF计算机视觉专委会(CCF-CV)在全国范围内率先开展走进高校系列报告会、走进企业系列交流会等特色活动，在学术界、工业界产生了热烈反响，受众遍及祖国大江南北。CCF计算机视觉专委会欢迎各兄弟学会、专委会借鉴，共同推动我国相关领域的学术繁荣和产业发展！

活动申请

如您想了解活动申请相关信息，请看活动申请链接。如您有意申请CCF-CV活动，请与专委会秘书处联系。联系方式：

毋立芳：lfwu@bjut.edu.cn

朱安娜：annazhu@whut.edu.cn

图文来源：ccf视觉专委会