2019年12月21日，“CSIG图像图形中国行—跨模态机器视觉前沿会议” 在澳港宝典大全第二产业园顺利举行。本次活动由华南理工大学谭明奎教授以及CVTE杨铭博士共同担任学术主任，多名海内外专家学者亦参与其中。

CVTE视源股份尤天远董事致辞

“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会推出的品牌活动。自2017年创办开始，历届活动云集全国各高校科研以及与企业间的精英，交流前沿资讯，受到业界广泛好评。

本次活由CVTE视源股份负责协办。在开幕仪式上，CVTE视源股份尤天远董事向大家介绍了当前深度学习在企业的应用现状，同时介绍了跨模态机器视觉的应用前景及发展瓶颈。随后，受邀来宾分别上台，分享了研究成果。

谈基于人工智能的自动脑肿瘤分割

自动切割的高可靠性对于诊断和治疗价值重大

精准医学图像分析是越来越多从业人员选择的AI研究热点之一。南方科技大学计算机科学与工程系教授、国家特聘专家张建国教授率先上台为来宾进行了名为《基于人工智能的自动脑肿瘤分割》的学术报告。张教授介绍当前基于多模态MR图像的自动脑肿瘤分割研究情况，展示如何提高分割肿瘤边界的精度、解析当前肿瘤分割的难点，并表示自动生成的肿瘤区域与基于手动分割 DKI 对肿瘤基因突变状态预测性能已经十分接近。

张建国教授作报告

谈视频图像行人重识别

如何提升行人重识别的准确率与效率

紧接着，北京大学研究员，博士生导师张史梁教授分享了他在行人重识别的最新研究成果，作出名为《视频图像行人重识别》的讲座。行人重识别受“训练数据难以标注、行人外观易受光照、姿态、遮挡”等因素影响，一直在识别效率上有多重干扰。对此，梁教授介绍了他和团队如何突破技术，显著提升了行人重识别任务的准确率与效率。由于行人重识别是计算机视觉领域的研究热点以及智能监控应用中的核心关键技术，张教授的分享受到在场人士广泛热议。

张史梁研究员作报告

谈基于卷积核范数的数据预测

科学可以预测未来？

中国图像图形学会机器视觉专家南京信息工程大学刘光灿教授一上来，就抛出了有趣的问题：人类是否可以预测未来？他的讲座《谈基于卷积核范数的数据预测》详细地“回答”了这一问题：针对张量序列预测问题，刘光灿教授提出一种基于卷积核范数的方法，并给出未来数据的可确定性条件。刘光灿还分享如何通过数学证明其有效的过程，并汇报相关的实验效果。刘教授深入浅出的分析、清晰详实的报告内容，受到了在场来宾的高度认可。

刘光灿教授作报告

谈目标跟踪算法研究

一场精彩的学术报告

下午，中国科学技术大学张天柱教授作了题为《目标跟踪算法研究进展和趋势》的学术报告。目标跟踪是计算机视觉领域的热门研究方向之一，同时在产业界也具有广阔的应用前景。张教授在报告中首先介绍了视觉目标跟踪的研究背景及其广泛的应用前景，回顾了目标跟踪的研究进展，介绍了目标跟踪的数据集和当前目标跟踪的挑战，以及一些代表性方法和研究成果。

张天柱教授作报告

谈基于视频观测的模仿学习

现场举例重现模仿学习过程

接下来，清华大学计算机系助理研究员黄文炳博士作了题为《基于视频观测的模仿学习》的学术报告。黄博士向台下提出了“什么是模仿学习？”、“模仿学习到底有怎样的重要性？”的疑问，引发众人思考。接着，黄博士逐层深入地给会场全体参会者讲解了模仿学习的基本理论与前沿方法，使用简单直观的例子说明模仿学习的过程，将复杂的模仿学习讲解得十分透彻。

黄文炳博士作报告

谈三维物体感知与重构

机械手演示引发兴趣

最后，华南理工大学贾奎教授带来题为《基于深度学习的三维物体感知与重构探索》的学术报告。贾教授回顾研究现状，再详细讲解了初始化的平面网格难以直接重建三维物体的原因。由此，他针对物体三维重建向参会学者介绍了skeleton骨架的作用。此外，他还向参会学者展示了华南理工大学“几何感知与智能实验室”所研究的机械手抓取视频，生动地讲解物体抓取研究的趣味性与挑战，引起广大参与者的兴趣和更深入思考。

贾奎教授作报告

至此，活动顺利落下帷幕。作为协办方，CVTE视源股份不但积极推动活动进展，而且致力提升业界和普通公众对图像图形学科技术发展的关注。

近年来，视源CVTE与国内外知名高校及研究机构建立了广泛的合作关系，吸纳众多高精尖人才。经过不懈努力，视源在此领域不断创新，获得一系列科研成果，并一一应用到实际业务中，使产品更具竞争力。未来，CVTE视源股份将会继续发挥优势，以用技术发展推动行业发展，以培养行业人才促进行业进步。