報(bào)告一：
報(bào)告時(shí)間：2019年11月21日（周四）14:00-14:45
報(bào)告地點(diǎn)：北辰校區(qū)人工智能學(xué)院樓（西教一）102報(bào)告廳
報(bào)告題目：多視圖表示學(xué)習(xí)及分類(lèi)：算法及應(yīng)用
報(bào)告嘉賓：張長(zhǎng)青
報(bào)告簡(jiǎn)介：
多視圖學(xué)習(xí)（multi-view learning）是一種利用多源信息的重要技術(shù)。多源、異構(gòu)特性導(dǎo)致不同視圖之間的關(guān)聯(lián)復(fù)雜且難以預(yù)知，甚至領(lǐng)域?qū)＜以诿鎸?duì)復(fù)雜多源信息時(shí)也難以有效利用。多視圖學(xué)習(xí)的核心問(wèn)題是如何協(xié)同利用不同視圖之間的一致性和互補(bǔ)性，準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式以提高數(shù)據(jù)分析的有效性。報(bào)告針對(duì)多視圖學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)問(wèn)題進(jìn)行研究，一方面針對(duì)多視圖一致性和互補(bǔ)性，探索傳統(tǒng)模型的局限性；另一方面，提出多視圖表示學(xué)習(xí)完備性，解決多視圖融合的理論保障。
嘉賓簡(jiǎn)介：
張長(zhǎng)青，工學(xué)博士，天津大學(xué)碩士生導(dǎo)師，天津大學(xué)北洋學(xué)者骨干教師。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)圖像分析與理解等。2017-2018于美國(guó)北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分析研究，在國(guó)際會(huì)議和期刊上發(fā)表論文70余篇，其中CCF- A類(lèi)會(huì)議以及IEEE Trans.期刊（包括IEEE T-PAMI/T-IP/T-NNLS/T-CYB）35篇。多篇論文入選NIPS/CVPR的spotlight和oral論文。主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目和面上項(xiàng)目、天津市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目。擔(dān)任IJCAI、AAAI、CVPR、ICCV等會(huì)議的程序委員會(huì)成員或?qū)徃迦?，?dān)任中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議（CCML 2017）本地組織主席，國(guó)際期刊IEEE T-PAMI/T-IP/T-NNLS/T-CYB等多個(gè)權(quán)威雜志審稿人。
報(bào)告二：
報(bào)告時(shí)間：2019年11月21日（周四）14:45-15:30
報(bào)告地點(diǎn)：北辰校區(qū)人工智能學(xué)院樓（西教一）102報(bào)告廳
報(bào)告題目：網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)：?jiǎn)栴}與模型
報(bào)告嘉賓：王嘯
報(bào)告簡(jiǎn)介：
在當(dāng)今世界，越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用在不同的場(chǎng)景之中，而其中的一個(gè)共識(shí)即是這些網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常是復(fù)雜多樣的。為了有效處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，首要的挑戰(zhàn)是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)表示，即如何合適地表示網(wǎng)絡(luò)使得后續(xù)的模式發(fā)現(xiàn)、分析及預(yù)測(cè)等任務(wù)能在時(shí)間和空間上有效展開(kāi)。在這個(gè)報(bào)告中，我將首先介紹網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)的背景及基本要求，并從保持網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及性質(zhì)兩個(gè)基本要求出發(fā)，討論網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)中的一系列基本問(wèn)題，比如保持社區(qū)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)模型、保持超邊不可分性的超網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)模型、基于雙層注意力機(jī)制的異質(zhì)圖注意力網(wǎng)絡(luò)及保持微觀宏觀動(dòng)力學(xué)性質(zhì)的時(shí)序網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型等。
嘉賓簡(jiǎn)介：
王嘯，現(xiàn)任北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院助理教授，曾任清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系博士后研究員，研究方向?yàn)樯缃痪W(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)。天津大學(xué)博士，美國(guó)圣路易斯華盛頓大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士。近年來(lái)，主持國(guó)家自然科學(xué)青年基金、 CCF-騰訊犀牛鳥(niǎo)科研基金、 北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任基金， 并參與多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金。在人工智能相關(guān)頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表論文 40余篇，其中 CCF-A 類(lèi)或IEEE Transactions（IEEE TKDE/TYCB） 權(quán)威期刊論文 近20 篇。 五年內(nèi)， 以上論文被引用 1000 余次（Google Scholar）。 同時(shí)擔(dān)任 AAAI、 IJCAI、 KDD、 ACM MM、 CIKM、 ECAI、 PAKDD 等國(guó)際會(huì)議程序委員會(huì)成員或分會(huì)主席，國(guó)際期刊 IEEE TKDE、 IEEE TYCB、 IEEE TBD、 ACM TIST 等多個(gè)權(quán)威雜志審稿人。
報(bào)告三：
報(bào)告時(shí)間：2019年11月21日（周四）15:30-16:15
報(bào)告地點(diǎn)：北辰人工智能學(xué)院樓（西教一）102報(bào)告廳
報(bào)告題目：基于高階統(tǒng)計(jì)建模的深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
報(bào)告嘉賓：王旗龍
報(bào)告簡(jiǎn)介：
深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演化和快速發(fā)展使得眾多計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音以及自然語(yǔ)音處理任務(wù)的性能得到了極大提升。但現(xiàn)有主流的深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)均利用一階統(tǒng)計(jì)方法對(duì)卷積特征進(jìn)行全局建模，損失了深層卷積特征中大量的有效信息，同時(shí)限制了深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)和泛化能力。針對(duì)上述問(wèn)題，講者提出了多種基于高階統(tǒng)計(jì)建模的深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)高階統(tǒng)計(jì)建模建方法和深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效結(jié)合，顯著提高了深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)和泛化能力。相關(guān)方法在大規(guī)模圖像識(shí)別，精細(xì)粒度分類(lèi)以及目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)展現(xiàn)了出了明顯優(yōu)勢(shì)?！?/span>
嘉賓簡(jiǎn)介：
王旗龍，天津大學(xué)智能與計(jì)算學(xué)部助理教授，2018年畢業(yè)于大連理工大學(xué)，獲得博士學(xué)位，主要研究方向是深度學(xué)習(xí)，概率分布建模和視頻圖像分析。目前在人工智能領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)會(huì)議CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/IJCAI以及IEEE T-PAMI/IEEE T-IP等國(guó)際權(quán)威期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇。曾獲得2015年阿里巴巴大規(guī)模圖像檢索大賽第二名(2/853)、ICIP2015 Best 10% paper。入選2018年博士后創(chuàng)新人才計(jì)劃，獲得國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金以及博士后基金等資助。
報(bào)告四：
報(bào)告時(shí)間：2019年11月21日（周四）16:15-17:00
報(bào)告地點(diǎn)：北辰人工智能學(xué)院樓（西教一）102報(bào)告廳
報(bào)告題目：圖像復(fù)原問(wèn)題中深度網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
報(bào)告嘉賓：任冬偉
報(bào)告簡(jiǎn)介：
在底層圖像復(fù)原問(wèn)題中，現(xiàn)有的深度網(wǎng)絡(luò)方法致力于學(xué)習(xí)退化圖像到清晰圖像的映射。受益于大量的成對(duì)仿真數(shù)據(jù)和越發(fā)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練策略，現(xiàn)有的深度網(wǎng)絡(luò)方法在數(shù)據(jù)集取得了顯著的指標(biāo)提升。然而，復(fù)雜的訓(xùn)練策略和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得現(xiàn)有方法在訓(xùn)練和測(cè)試兩個(gè)階段分別面臨手動(dòng)參數(shù)調(diào)節(jié)、計(jì)算效率受限等問(wèn)題；仿真數(shù)據(jù)集的高定量指標(biāo)往往不等價(jià)于實(shí)際應(yīng)用中良好的擴(kuò)展性能。本次報(bào)告將針對(duì)圖像去雨和盲去模糊討論如何更好地應(yīng)用深度網(wǎng)絡(luò)解決圖像復(fù)原問(wèn)題。(1) 我們提出了漸進(jìn)式的去雨網(wǎng)絡(luò)，極其簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略取得了顯著優(yōu)于現(xiàn)有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的性能和計(jì)算效率。(2) 我們提出了自監(jiān)督學(xué)習(xí)的盲去模糊算法，利用兩個(gè)深度網(wǎng)絡(luò)求解MAP優(yōu)化問(wèn)題，從給定的退化圖像學(xué)習(xí)模糊核和清晰圖像的先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，避免了有監(jiān)督學(xué)習(xí)深度網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展性能差的局限?！ ?/span>
嘉賓簡(jiǎn)介：
任冬偉，天津大學(xué)智能與計(jì)算學(xué)部助理教授。2017年和2018年獲得哈爾濱工業(yè)大學(xué)和香港理工大學(xué)博士學(xué)位。研究方向?yàn)榈讓佑?jì)算機(jī)視覺(jué)，包括圖像去噪、去模糊、去雨等。在TPAMI、TIP、CVPR、AAAI等國(guó)際期刊和會(huì)議發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。
報(bào)告五：
報(bào)告時(shí)間：2019年11月21日（周四）17:00-17:45
報(bào)告地點(diǎn)：北辰人工智能學(xué)院樓（西教一）102報(bào)告廳
報(bào)告題目：基于三維人臉先驗(yàn)知識(shí)的人臉圖像復(fù)原
報(bào)告嘉賓：任文琦
報(bào)告簡(jiǎn)介：
圖像去模糊在實(shí)際生活中有廣泛應(yīng)用,例如視頻監(jiān)控、醫(yī)學(xué)成像等,因此得到廣泛研究。人臉圖像去模糊作為圖像去模糊問(wèn)題的重要組成，已得到長(zhǎng)久發(fā)展，然而當(dāng)前主要的人臉去模糊方法依然集中在均勻去模糊方向。而實(shí)際應(yīng)用中由于相機(jī)的非平面內(nèi)運(yùn)動(dòng)，人體運(yùn)動(dòng)，姿勢(shì)改變等造成實(shí)際人臉模糊都是非均勻模糊的。本次報(bào)告主要介紹三維人臉重建在人臉去模糊中的應(yīng)用。通過(guò)利用三維人臉清晰先驗(yàn)知識(shí)，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉恢復(fù)，達(dá)到去模糊的效果。另外，本方法也可以進(jìn)一步應(yīng)用于人臉的其它恢復(fù)應(yīng)用中，比如人臉圖像超分辨等?！ ?/span>
嘉賓簡(jiǎn)介：
任文琦，中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所，信息安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室助理研究員。天津大學(xué)-美國(guó)加州大學(xué)莫賽德分校聯(lián)合培養(yǎng)博士。主要研究方向包括圖像去模糊、圖像去霧、超分辨等圖像增強(qiáng)相關(guān)問(wèn)題。在NeurIPS，CVPR，ICCV，ECCV及IJCV/TIP等國(guó)際會(huì)議及期刊等發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇。獲得2018年北京市圖象圖形學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)。
