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列日商量院在图像分明性指标检查实验方面获得进展

中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所2016级博士生蒋峰岭在2018年06期《中国图象图形学报》上发表论文《背景吸收的马尔可夫显著性目标检测》,该论文的后续研究进展“双向吸收的马尔可夫显著性目标检测”申报国家发明专利已获得受理号,并且相关论文于7月7-8日在西安召开的第九届脑启发认知系统国际会议上作了口头报告。 显著性目标检测能够减少后续视觉任务的数据处理量,当目标的形状轮廓或色彩纹理组成复杂时,准确地检测出完整的显著性目标是一项具有挑战性的工作。这两篇论文的成果能够克服传统马尔可夫方法在吸收节点选择、显著度计算等方面的缺陷,在多个不同类型的公开数据集上与十几种现有最新较好方法的比较实验表明,所提方法整体上在PR曲线、F值以及视觉效果上均有明显的优势。相关研究工作得到国家自然科学基金及其它科研基金的支持。

3月25日,中国计算机学会计算机视觉专业组走进高校系列报告会第十期活动——“计算机视觉前沿技术及应用”在计算机学院成功举行,报告会现场爆满。

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图1 论文1的结果展示和方法流程图

本期报告会执行主席,计算机学院副院长杨健教授邀请了中国科学院自动化研究所研究员王亮博士、大连理工大学卢湖川教授、中国科学院计算技术研究所研究员山世光博士做深度专题报告。

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图2 孔斌研究员在脑启发认知系统2018国际会议上进行交流

王亮博士的演讲题目是“深度学习及视觉模式分析”。报告中简述了深度学习背景知识及其发展趋势,包括图像视频理解、语音识别、自然语言理解等诸多领域取得的进步;重点介绍了近年来在深度学习和视觉数据分析和理解方面的一些研究工作,如:深度语义检索、深度关系学习、群体行为分析、相关RBM、骨架行为识别、图像集的深度表示、多帧超分辨率等研究工作,引发了同学和老师们的深刻思考,现场提问非常踊跃。

王亮博士是国家杰出青年科学基金获得者,IEEE高级会员、国际模式识别协会会士(IAPR Fellow),模式识别国家重点实验室副主任、计算机学会计算机视觉专业组秘书长、图像视频大数据产业技术创新战略联盟秘书长。2004年获中科院自动化所工学博士学位。2004-2010年分别在英国帝国理工学院、澳大利亚莫纳什大学、墨尔本大学及英国巴斯大学工作。2010年入选中国科学院“百人计划”,主要从事计算机视觉和模式识别等相关领域的研究。

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卢湖川博士的演讲题目是“基于学习的显著性目标检测”。报告中对近年来在显著性目标分析和检测方面的研究工作及其在图像检索、图像摘要、广告设计等方面的应用,进行了回顾和分析,总结了top-down和bottom-up这两大类研究方法,重点介绍了讲者在深度学习和显著性目标检测方面的一些工作,如无监督或者半监督的显著性检测、多尺度的显著性检测方法等,引发了现场学生和老师的深刻思考。