人类视听觉信息的机器理解与计算一直是人工智能领域的重要研究内容,在国民经济、社会发展和国家安全等领域扮演着十分重要的角色。为促进视听觉认知计算相关领域学者的深度交流与合作,黑龙江省视听觉认知计算重点实验室举办“视听觉认知计算”学术论坛,邀请清华大学 周杰 教授、中国科学院自动化研究所 陶建华 研究员、南京理工大学 杨健 教授和中国科学技术大学 陈恩红 教授作为特邀讲者,分享视听觉认知计算领域最新的研究成果和进展。
论坛时间:2022年12月16日(星期五)14:00-17:00
特邀讲者:周杰 教授、陶建华 研究员、杨健 教授、陈恩红 教授
论坛方式:腾讯会议 808-991-531,密码 1216
主持人:邬向前 教授
论坛安排:
14:00-14:40
1. 报告题目:智能无人系统中的视觉感知
报告摘要:智能无人系统是人工智能的重要研究方向,也是我国乃至全球重点发展的产业方向。本报告将对智能无人系统做一般性介绍,对智能无人系统中的视觉感知进行系统分析,讨论该方向需要重点开展的研究问题。报告还将介绍清华大学智能视觉实验室在该方向上的相关研究。
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讲者简介:周杰,清华大学副教务长、研究生院院长、校学位评定委员会副主席,国家杰青,国际模式识别学会会士(IAPR Fellow),中国人工智能学会模式识别专委会主任。长期从事模式识别与计算机视觉的学术研究,发表IEEE期刊论文100余篇(含IEEE T-PAMI长文27篇)。成果得到广泛应用,以第一完成人获国家技术发明二等奖和中国专利银奖,指导博士生获得全国优秀博士论文提名奖、中国人工智能学会优秀博士论文(4人次)。担任国际人工智能顶刊《IEEE T-PAMI》编委、《模式识别与人工智能》副主编等。 |
14:40-15:20
2. 报告题目:个性化语音生成与鉴别
报告摘要:语音生成是将文字转换为语音的技术,语音鉴别技术即鉴别语音真假的技术。目前语音合成技术已经日趋成熟,合成的语音在特定条件下可以和真人语音相媲美,个性化语音合成技术能利用少量的数据即可合成出任意说话人的声音,该技术广泛用于教育、生活、娱乐等很多领域中。但是网络空间的虚假声音危害社会稳定、国家安全和民生安全等,因此亟需合成语音鉴别技术。而合成与鉴别技术是“攻与防”“矛与盾”的关系,两者相互制约、相互促进。本报告拟对个性化语音生成与鉴别技术的发展历史与研究现状进行了梳理与阐释。针对个性化语音生成的适用场景与关键技术点, 分别梳理与分析身份风格伪造、音色与韵律伪造、语音模拟等的基本概念、发展历程、优势与不足。针对语音鉴伪技术,介绍生成语音的类型以及当前的研究现状和主流方法。
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讲者简介:陶建华,中国科学院自动化研究所、研究员、博士生导师,模式识别国家重点实验室副主任、中国科学院大学首席教授,国家杰出青年基金获得者,享受国务院政府特殊津贴。主要从事智能交互、大数据分析、模式识别等方向,在国内外主要期刊或会议上发表论文300余篇,研究成果多次在国内外学术会议上获奖。先后负责国家863重点项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、中科院先导项目、国家发改委项目等重点科研任务。目前担任中国计算机学会会士和常务理事、中国人工智能学会常务理事兼智能交互专委副主任、中国图象图形学会理事兼人机交互专委主任、中国中文信息学会理事兼语音信息专委副主任、ISCA Board成员、ISCA SIG-CSLP主席等,并担任Speech Communication、JMUI等多个主要国内外期刊编委,同时担任Interspeech、ACII、IEEE ICSP、IEEE MLSP、ISCSLP、NCMMSC等会议大会主席或程序委员会主席。 |
15:20-16:00
3. 报告题目:以人为中心的视觉感知
报告摘要:首先,简要回顾一下以人为中心的视觉感知研究方法的发展历程,然后重点介绍近期课题组在稳健人脸识别、人脸检测与超分辨、3D人脸重建、行人检测与再识别、人体姿态估计、3D人体运动捕捉等方面的研究进展。
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讲者简介:杨健,南京理工大学计算机学院教授,长期从事模式识别和智能系统方面的研究,在IEEE Transactions及Pattern Recognition等国际权威期刊和顶级会议上发表论文200余篇,Google Scholar被引30000余次。担任/曾担任国际学术期刊Pattern Recognition, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems等编委。2016年入选IAPR Fellow。曾获国家自然科学二等奖1项(第二完成人);省部级一等奖3项(第一完成人)。获2011年度国家杰出青年科学基金; 2013年入选国家百千万人才工程,被授予“有突出贡献中青年专家”。2013-2014年度教育部长江学者特聘教授。
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16:00-16:40
4. 报告题目:智能教育中的精准学习理论与方法
报告摘要:作为智能教育的核心,规模化因材施教旨在通过人工智能实现大规模学习者的精准教学,既是国家科教兴国重大战略需求,也是人工智能和教育学交叉领域的国际研究前沿。本报告将介绍如何从自然科学的研究范畴,基于大规模观测数据和事实,建立智能教育中精准学习理论和方法,以解决规模化因材施教所面临的学习者能力诊断理论不完备、教学资源知识难解析,学习策略机制非健全等关键问题。
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讲者简介:陈恩红,中国科学技术大学讲席教授,大数据学院执行院长,认知智能全国重点实验室副主任,安徽省计算机学会理事长。国家杰出青年基金获得者、科技部重点研发计划项目首席科学家,科技部重点领域创新团队“大数据分析及应用”负责人。主要研究方向是大数据分析与挖掘、个性化推荐、智能教育等。主持了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重大仪器研制项目、国家自然科学基金区域联合重点项目等。担任TKDE等重要期刊编委,获教育部高等学校自然科学一等奖、吴文俊人工智能科技进步一等奖,获KDD、ICDM的最佳论文奖等。 |