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第14期CSIG图像图形学科前沿讲习班会议通知

2019-11-13

主题:智能图形与交互前沿进展与应用


        智能图形与交互是计算机图形学、人机交互、计算机视觉、机器人与人工智能深度融合的研究方向。近年来,随着采集、输入、输出等设备和计算平台的演变,计算机图形学技术的应用扩展到移动互联网、智能制造、智能机器人、大数据可视分析等新领域,呈现出普适化和智能化的发展趋势。同时,机器学习方向涌现出的以深度学习为代表的突破性进展,为可视媒体信息的处理、计算和理解提供了新的途径。人工智能技术逐步融入到计算机图形学建模、仿真、绘制、动画、交互等各个领域,推动了三维图形计算技术和智能交互的发展。

       第14期CSIG图像图形学科前沿讲习班(Advanced Lectures on Image and Graphics,简称IGAL)将于2019年11月29日-30日在深圳举办。本期讲习班主题为“智能图形与交互前沿进展与应用”,由深圳大学黄惠特聘教授担任学术主任,邀请智能图形与交互及相关领域的知名专家作报告,使学员在了解学科前沿,提高学术水平的同时,增强与国内外顶尖学者的学术交流。

 

一、组织机构

主办单位:中国图象图形学学会

承办单位:智能图形专委会,深圳大学可视计算研究中心

支持单位:马上科普教育科技有限公司

 

二、 时间地点

时间:2019年11月29日-30日

地点:深圳大学南校区计算机与软件学院南区1楼报告厅


三、学术主任

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黄惠   深圳大学特聘教授

黄惠,英属哥伦比亚大学(UBC)数学博士,深圳大学特聘教授,可视计算研究中心主任,广东省3D内容制作工程技术中心主任,国家优青,英国皇家牛顿高级学者,广东科技创新领军人才,中国科学院卢嘉锡青年人才,SFU特邀客座教授。研究领域为计算机图形学和科学计算,主要方向包括智能获取、点云处理、几何建模、形状分析、特征学习、场景理解、机器人感知探索与交互等。已发表JCR 1区/CCF A类论文57篇,其中SIGGRAPH/ACM TOG论文34篇,授权美国发明专利10项,中国发明专利29项。主持中以国际合作、中英人才基金、973前期研究专项、广东省自然科学基金研究团队、3D科技国际合作基地、粤港创新等国家及省部级重点项目。现担任《The Visual Computer》 副主编,现(曾)任《Computers & Graphics》、《Computer Graphics Forum》、《Frontiers of Computer Science》等期刊编委,SGP 2019 Program Chair、CHINAGRAPH 2018 Program Vice Chair、SIGGRAPH ASIA 2017 Technical Briefs and Posters Co-Chair、SIGGRAPH ASIA 2016 Workshops Chair、SIGGRAPH ASIA 2014 Community Liaison Chair,中国图象图形学学会智能图形专委会副主任、CCF杰出会员、ACM/IEEE/CSIG高级会员。


四、报告嘉宾(按嘉宾姓氏拼音排序)

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傅红波 香港城市大学教授

报告题目:Data-driven Sketch Interpretation

报告摘要:Freehand sketching provides an easy tool for communication between people. While human viewers can easily interpret the semantics of a freehand sketch, it is often difficult to teach machines understand sketches like we do, especially because of different levels of abstraction, drawing styles, and various sources of drawing errors. In this talk, I will introduce how data-driven approaches can help us address various sketch understanding tasks, including the beautification, classification, segmentation, animation, and 3D interpretation of freehand sketches.

嘉宾简介:Hongbo Fu is a Professor in the School of Creative Media, City University of Hong Kong. Before joining CityU, he had postdoctoral research trainings at the Imager Lab, University of British Columbia, Canada and the Department of Computer Graphics, Max-Planck-Institut Informatik, Germany. He received the PhD degree in computer science from the Hong Kong University of Science and Technology in 2007 and the BS degree in information sciences from Peking University, China, in 2002. His primary research interests fall in the fields of computer graphics and human computer interaction. His research has led to around 100 scientific publications, including over 40 technical papers published at TOG/TVCG/CGF/CHI/UIST. His recent works have received the Best Demo awards at the Emerging Technologies program, SIGGRAPH Asia in both 2013 and 2014, and the Best Paper awards from CAD/Graphics 2015 and UIST 2019.

He was the Organization Co-Chair of Pacific Graphics 2012, the Program Chair/Co-chair of CAD/Graphics 2013 & 2015, SIGGRAPH Asia 2013 (Emerging Technologies) & 2014 (Workshops),  Pacific Graphics 2018, Computational Visual Media 2019, and the Conference Chair of SIGGRAPH Asia 2016 and Expressive 2018. He has been on the SIGGRAPH Asia Conference Advisory Group, Expressive conference steering committee, and Executive Committee of Asia Graphics Association. He has served as an Associate Editor of The Visual Computer, Computers & Graphics, and Computer Graphics Forum.

 

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罗笑南  桂林电子科技大学教授

报告题目:智能医疗信息的检索分析及三维重建

报告摘要:智能医疗信息处理技术为数字化远程医疗和保健,为群众的医疗保健服务无疑提供了先进技术支持下的最为便捷的途径和全新的服务体验;也为大众医疗信息的获取和信息平台的建设和辅助医生诊疗提供了全新的渠道:同时也为政府机构对医疗资源的利用管理提供支持。本项目拟研究基于数字家庭平台的智能医疗信息的检索、分析以及三维重建的理论、方法及技术。主要研究内容如下: (1) 建立海量医疗信息的智能检索系统和分析系统,为获取和分析医疗健康信息提供一个简单、快速和高效的可视化途径,为政府机构解决评估医疗 资源的利用水平问题。(2)研究基于医疗图像的智能分析系统,通过图像处理及数据挖掘等关键技术,自动定位出医疗图像中病灶的位置,辅助医生对病人病情进行诊断,提高医疗信息的利用水平。(3)研究三维医学数据的动态实时重建,以及基于用户交互的智能三维医学信息点播式的可视化和个性化推荐,提高计算机辅助医疗决策的准确度和可靠性。

嘉宾简介:罗笑南,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院全职教授、博士生导师(2016.07-至今)。2005 年获国家杰出青年科学基金资助,享受政府特殊津贴;2019年入选广西第五批八桂学者。长期从事数字家庭、人工智能、图形图像处理及三维仿真CAD等领域研究及工程建设,是我国数字家庭领域的开拓者之一。目前已发表学术论文200余篇,其中多篇论文发表于IEEE Transactions、ACM Transactions等领域内顶级期刊及学术会议。

 

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田丰  中国科学院软件研究所研究员

报告题目:智能时代的人机交互

报告摘要:人机交互作为影响人类生活和推动经济发展的颠覆性信息技术具有重要的研究和应用价值。本报告将介绍人机交互的发展历程、我国和一些主要国家在人机交互领域的布局,同时结合报告人所主持的国家重点研发计划项目“云端融合的自然交互设备和工具”和牵头获得的国家科技进步二等奖“笔式人机交互关键技术及应用”中的相关工作,介绍目前我国在该领域的进展情况。最后通过人机交互和人工智能关系的一些思考阐述未来发展方向。

嘉宾简介:田丰,中国科学院软件研究所研究员、所长助理,国家“万人计划”科技创新领军人才,国家重点研发计划项目首席科学家,国家优秀青年基金获得者。担任ACM SIGCHI中国分会主席(2011-2019)、中国计算机学会人机交互专委会秘书长、中国人工智能学会智能交互专委会副主任、中国图象图形学学会人机交互专委会副主任等职。担任ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TIIS)、Journal of Visual Languages and Computing(JVLC)等人机交互领域著名国际刊物编委,多次担任国际顶级及著名学术会议程序委员会委员(ACM CHI, WWW,IUI,MoblieHCI等)。在CHI, UIST, Ubicomp, IJHCS等国内外重要期刊会议上录用/发表学术论文百余篇,合作出版专著2部、译著1部。技术成果已覆盖到国内30多个省市以及北美、欧洲、亚洲、非洲等多个国家,并在协和、湘雅等大型三甲医院,国家跳水队、羽毛球队等多个国家队成功应用。作为第一完成人获得了2018年度国家科技进步二等奖、2015年度北京市科学技术一等奖。

 

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童欣  微软亚洲研究院首席研究员

报告题目:基于深度学习的三维图形:探索与挑战

报告摘要:在过去几年,深度学习已经被广泛应用于计算机视觉,自然语言理解与语音识别合成等领域中并展示了巨大的潜力。如何将深度学习应用于三维内容的生成、捕捉、和绘制也成为近年来图形学研究中一个重要的研究方向。在这个报告中,我将结合我们在这一方向所作的一些探索,和大家一起探讨深度学习应用与图形学中所面临的挑战,以及未来的发展方向。

嘉宾简介:童欣博士现任微软亚洲研究院首席研究员,网络图形组研究主管。他的主要研究方向为材质建模,纹理合成,真实感绘制,人脸动画,与基于数据驱动的几何分析与建模。童欣博士1999年于清华大学获得博士学位,1993年与1996年于浙江大学获得本科与硕士学位。他目前担任ACM TOG与IEEE CG&A编委。

 

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王昌凌 香港中文大学教授

报告题目:Deformation of 3D Printed Soft Robots: Sensing, Simulation and Planning

报告摘要:As one of the most popular topics in robotics, soft robotic systems have caught more and more attention from researchers and industrial entrepreneurs. Different from conventional robotic systems with rigid components connected by joints, a soft robotic system is actuated by deformable materials. The deformation actuated by a soft robotic system has many more degree-of-freedom to realize a target freeform shape that cannot be generated by conventional robots with rigid bodies. In this talk, I will present our recent work along this thread of research by covering the topics of deformation sensing, deformation simulation and motion planning on soft robots.

嘉宾简介:Charlie C. L. Wang,Prof. Charlie C. L. Wang is a Professor of Mechanical and Automation Engineering with expertise in geometric computing, design and manufacturing. Before being re-appointed back to the Chinese University of Hong Kong (CUHK) in July 2018, he was a tenured Professor and Chair of Advanced Manufacturing (2016-2018) at Delft University of Technology (TU Delft), The Netherlands and Professor (2015-2016) / Associate Professor (2009-2015) / Assistant Professor (2003-2009) of Mechanical and Automation Engineering at CUHK. He holds a non-paid position as Professor of Advanced Manufacturing at TU Delft (2018-2023) at present, and was a visiting professor at University of Southern California (2011). Prof. Wang received a few awards from professional societies including the ASME CIE Excellence in Research Award (2016), the ASME CIE Young Engineer Award (2009), the Best Paper Awards of ASME CIE Conferences (twice in 2008 and 2001 respectively), the Prakash Krishnaswami CAPPD Best Paper Award of ASME CIE Conference (2011), and the NAMRI/SME Outstanding Paper Award (2013). He received his B.Eng. degree (1998) in mechatronics engineering from Huazhong University of Science and Technology and his M.Phil (2000) and Ph.D. (2002) degrees in mechanical engineering from Hong Kong University of Science and Technology (HKUST). He is a Fellow of American Society of Mechanical Engineers (ASME) and the Hong Kong Institute of Engineers (HKIE). His research interests include geometric computing, computational design, advanced manufacturing, robotics.

 

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薛建儒  西安交通大学教授

报告题目:受脑认知和神经科学启发的驾驶情境理解的探索与实践

报告摘要:将人的作用或者人的认知模型引入到智能驾驶系统中,形成人机协同的混合增强智能驾驶是有望解决无人驾驶面临的诸多挑战性问题的可行途径之一。本报告旨在探讨受脑认知和神经科学启发的自主驾驶,主要包括3D模型重建、动作识别、运动意图预测等核心问题及我们的部分研究进展。

嘉宾简介:薛建儒, 工学博士,教授。2003年在西安交通大学获工学博士学位,现在西安交通大学人工智能与机器人研究所从事教学科研工作。2002-2003年在日本富士施乐公司研究本部工作,2008-2009年在美国加州大学洛杉矶分校访问研究。主要研究领域为计算机视觉与模式识别、无人车环境理解及自主运动。任中国自动化学会会士、理事及混合智能专业委员会主任,中国图象图形学学会理事及视觉大数据专业委员会副主任。入选国家万人计划科技创新领军人才、教育部长江学者奖励计划,获国家自然科学二等奖与技术发明二等奖、IEEE ITS学会杰出研究团队奖、ACCV2012最佳应用论文奖等奖项。合著有英文学术专著《Statistical Learning and Pattern Analysis Approaches to Image and Video Processing》(Springer出版,2009年)。

 

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查红彬  北京大学教授

报告题目:基于数据流处理的SLAM技术

报告摘要:近年来,随着自动驾驶、机器人导航与移动终端传感计算等应用的快速发展,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping:即时定位与地图构建)技术再度成为计算机视觉与虚拟现实领域的研究热点。传统的SLAM技术充分利用多视点几何与SfM(Structure from Motion)等领域的高效算法,并通过与深度传感器、惯性传感器等下一代传感设备的数据融合,在传感器轨迹计算精度与三维场景重建质量方面取得了显著的进步。但在实际应用中,仍存在重建误差积累严重、计算成本高昂等问题,影响了机器系统的在线响应速度以及对复杂环境的自适应能力。针对这些问题,我们应最大限度地利用传感数据的时空一致性与三维地图的几何不变性,在现有多视点几何计算的基础上,强化SLAM算法的系统性与泛化能力,进一步改善其基本性能。该报告的主要内容包括:(1)引入数据流计算的基本概念,充分挖掘密集采样传感数据内在的时空连续性,以加强SLAM算法的预测能力;(2)构建基于时域变化的增量算法,并利用地图全局特征的约束以及传感数据的实时反馈作用,实现传感器轨迹的高效计算与三维地图的递进式构建;(3)尝试各类机器学习算法在SLAM问题中的应用,以探讨建立自监督SLAM在线学习技术的新途径。

嘉宾简介:查红彬,北京大学信息科学技术学院智能科学系教授,机器感知与智能教育部重点实验室主任。主要从事计算机视觉与智能人机交互的研究,在三维视觉几何计算、三维重建与环境几何建模、三维物体识别等方面取得了一系列成果。出版学术期刊及国际会议论文300多篇,其中包括IEEE T- PAMI,IJCV, IEEE T-VCG, IEEE T-RA, IEEE T-SMC,ACM T-IST, JMLR, PR 等国际期刊以及ICCV, ECCV, CVPR, CHI, ICML, AAAI,ICRA等国际学术会议论文90余篇。

 

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张彩明  山东大学教授

报告题目:高分辨图像计算中的几个关键技术

报告摘要:高分辨率图像计算是图像处理、计算机视觉和虚拟现实等领域中的基础问题和关键技术,由广泛的应用背景。讨论了高分辨率图像计算中的难点和关键问题,介绍了高分辨率图像计算中的几个关键技术,包括针对图像数据的插值和逼近技术、图像特征的分型技术刻画,高分辨率图像优化模型和计算,简要介绍了其他高分辨率图像计算方法和技术。

嘉宾简介:张彩明,山东大学计算机科学与技术学院教授,博士生导师,智能信息处理研究中心主任。2003年至2014年兼任山东财经大学计算机科学与技术学院院长,现任山东财经大学数字媒体技术研究院院长。长期从事几何设计与信息可视化、计算机图形学、科学计算可视化、图像处理和计算机视觉等方面的理论研究与系统开发工作,在国内外有影响的杂志和学术会议上发表相关文论文300余篇,其中SCI文章150余篇。多次主持国家自然科学基金重点项目和重大国际合作项目及面上项目,863计划及省部级科技项目。获教育部科技进步一等奖1次、二等奖2次;山东省科技进步二等奖5次、三等奖三次;山东省高等教育教学成果奖一、二等奖各1次。出版计算机图形学专著一部。2010年获山东省有突出贡献的中青年专家称号,2011年获山东大学优秀教师称号和宝钢优秀教师奖。2014年获享受国务院政府特殊津贴专家称号。

1994年获日本东京工业大学博士学位。1997年至1999年在美国Kentucky大学做学术访问和博士后研究工作。2014年享受国务院政府特殊津贴专家;2010年获山东省有突出贡献的中青年专家称号;2011年宝钢优秀教师奖和山东大学优秀教师称号。200-2011年、2012-2015年,分别担任中国工业与应用数学学会几何设计与计算专业委员会副主任、主任;2013-2017担任《CADDM》英文杂志主编;现任中国图学学会常务理事、图学大数据专业委员会主任。


五、活动日程

11月29日上午

08:00 - 08:30

入场签到

08:30 - 09:00

黄   惠

开班致辞

09:00 - 10:15

童   欣

基于深度学习的三维图形:探索与挑战

10:45 - 12:00

傅红波

Data-driven Sketch Interpretation

11月29日下午

14:00 - 15:15

王昌凌

Deformation of 3D Printed Soft Robots: Sensing,   Simulation and Planning

15:45 - 17:00

张彩明

高分辨图像计算中的几个关键技术

11月30日上午

09:00 - 10:15

查红彬

基于数据流处理的SLAM技术

10:45 - 12:00

田   丰

智能时代的人机交互

11月30日下午

14:00 - 15:15

薛建儒

受脑认知和神经科学启发的驾驶情境理解的探索与实践

15:45 - 17:00

罗笑南

智能医疗信息的检索分析及三维重建

17:00 - 17:15

结营仪式


六、注意事项

1、本期讲习班限报300人,根据缴费先后顺序录取,报满为止。

2、2019年11月24日(含)前注册并缴费:CSIG会员1600元/人,非会员报名同时加入CSIG 2000元/人(含1年会员费);同一单位组团(5人及以上)报名,均按CSIG会员标准缴费;11月25日以后及现场注册:会员、非会员均为3000元/人;CSIG团体会员参加,按CSIG会员标准缴费。

3、注册费包括讲课资料和2天会议期间午餐,其它食宿、交通自理。

 

七、报名方式

登录系统:http://conf.csig.org.cn/fair/367 或扫描下方二维码即可在线报名缴费。

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八、联系方式

联系人:骆岩峰/马洁

联系电话:010-82544676/ 18500577147(微信同号)

邮箱:igal@csig.org.cn


 

中国图象图形学学会

2019年11月7日