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信息工程学院主办智能图像分析与处理国际学术会议

  2016年12月19日下午,智能图像分析与处理国际学术会议在我校北一区国际文化大厦成功举行,此次会议由首都师范大学信息工程学院、成像技术北京市高精尖创新中心“成像核心部件与安全验证”分平台主办,信息工程学院尚媛园教授、张伟功教授、施智平副教授、丁辉副教授、吴立锋副教授等老师出席,会议由信息工程学院周修庄副教授主持。

  会议邀请了美国密歇根州立大学、美国田纳西州立大学、美国弗罗里达大学、香港城市大学、清华大学、北京航空航天大学、北京交通大学、北京邮电大学、装甲兵工程学院等国内外知名大学的专家学者参会并介绍其最新研究成果。

  

  大会主席北京交通大学徐维详教授首先讲话并致辞。之后,北京交通大学计算机与信息技术学院李清勇教授报告了“轨道缺陷检测的机器智能之路”。针对当前国内高速铁路、货运专线的建设需求、安全需求以及现有人工徒步检测、超声波、电磁场检测方法的不足,指出了借助机器智能技术开展轨道缺陷检测的必要性;详细介绍了由北京交通大学开发的、具有自主知识产权的钢轨探伤车(VIS)所涉及的相关图像处理算法,该成果成功填补了当前我国在铁路钢轨探伤检测领域的空白,并已在多个铁路段被推广使用。为了进一步积累数据、提高性能,开发了小型化、智能化的自动巡轨机器人,可以有效克服大型设备调度使用不方便的问题;总结了当前基于视觉的轨道缺陷检测存在的以计算为中心、召回率和准确率的性能有待改善以及因果模型的研究不足等问题,并就多源钢轨缺陷数据信息采集、构建基于大数据分析的轨道缺陷检测技术等热点问题与参会的专家进行了讨论和交流。

  

  美国密歇根州立大学的刘小明教授向大家介绍了“2D/3D Shape Estimation and Recognition for Large-pose Faces”的研究进展。首先介绍了传统的人脸图像摆正(Face Frontalization)算法和姿态不变特征提取(Pose-invariant Feature Extraction)算法,并以著名金庸小说《射雕英雄传》中周伯通的“左右互搏之术”引出对抗网络(Generative Adversarial Network,GNN)算法,分别给出了基于单幅图像、多幅图像构建的GAN网络解决大姿态下人脸识别问题的结果。同时,刘小明教授向大家介绍了其课题组在Multi-task CNN、三维重建、超分辨率图像恢复、视频合成等方面开展及取得的研究成果,并向大家现场演示了行人识别与跟踪系统、房车自动挂车系统。

  

  北京邮电大学信息与通信工程学院的邓伟洪副教授介绍了“多姿态人脸识别”的研究进展。由于传统的诸如基于三维、线性、深度等人脸识别方法存在依赖于大而全的数据库、训练集等问题,提出基于单个训练样本、按照一定学习规律构造多姿态的人脸图像的方法。同时,通过让大家现场判断多组图像是否为同一人,结合机器误判和人眼误判的结果说明虽然以LFW为代表的人脸识别基准实验精度接近饱和,但是实际应用中还存在一些尚待解决的问题。

  

  会上,信息工程学院的青年教师和研究生分别与国内外的专家、学者就报告中相关的图像处理算法、智能图像分析与处理方向的热点问题展开了热烈讨论。