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计算机学院成功承办2021年第六届模式识别国际会议 (IWPR 2021)

计算机学院成功承办2021年第六届模式识别国际会议

(IWPR 2021)





625-27日,20216届模式识别国际研讨会IWPR 2021在中国北京举办,会议由北京工商大学主办,北京工商大学计算机学院承办,并继续得到了东南大学,济南大学等学校的技术支持。北京工商大学计算机学院院长李海生教授和新加坡南洋理工大学蒋旭东教授共同担任会议主席,北京工商大学计算机学院副院长谭励教授任会议执行主席。IWPR会议发起于2016年,分别在日本东京(2016年),新加坡南洋理工大学(2017年),济南大学(2018年),东南大学(2019年)和在线会议的形式(2020年)成功举办。

会议开幕式由北京工商大学计算机学院副院长谭励教授主持。北京工商大学计算机学院院长李海生教授代表北京工商大学致开幕词,向出席会议的各位专家、教授和学者表示热烈的欢迎,向本次国际会议的顺利召开表示热烈祝贺。

会议邀请专题报告的专家分别是来自新加坡南洋理工大学的蒋旭东教授、香港浸会大学的张晓明教授和美国克利夫兰州立大学的赵文斌教授。会议报告主题涵盖了模式识别和机器学习、计算机视觉等热点领域的最新研究进展。

蒋旭东教授报告的题目是“基于深度机器学习的语义场景分割”。由于各种场景图像中物体的形状多样,布局复杂,不同物体的上下文空间尺度和形状有很大的变化,所以判别上下文和聚合多尺度特征以实现场景分割是一项具有挑战性的任务。蒋教授介绍了一种新颖的上下文对比局部特征,它利用了信息上下文,突出了与上下文形成对比的局部信息。此外,蒋教授还提出了一种选择性地聚合每个空间位置的多尺度特征的门控总和方案。最后,蒋教授提出了一种新颖的配对卷积来推断配对的语义相关性。通过这种方式,所提出的网络从像素的语义相关区域而不是预定义的固定区域聚合像素的上下文信息。随后,蒋教授对与会学者们提出的问题进行了详尽解答。

张晓明教授作了题为“目标域对偶分解:一种优化偏微分目标函数的有效方法”的报告。为了解决目标函数的一部分可微而其余部分不可微,或者目标函数仅在域的一部分中可微的优化问题,张教授提出了一种基于目标分解和域分解的双重分解的方法。目标分解是将原始目标函数分解为几个相对简单的子目标,将目标函数的不可微分部分隔离开来,从而将问题表述为多目标优化问题(MOP。在域的分解中,将域分解为两个子域,即可微域和不可微域,以隔离不可微子目标的不可微域。随后,在不同的子域中使用不同的方案来优化问题。并且张教授提出了一种基于基础优化算法的模拟水流算法 (SWA)来解决MOP。实验表明,与现有的对应物相比,SWA 产生了有希望的结果。随后,张教授对与会学者们提出的问题进行了详尽解答。

赵文斌教授作了题为“使用Kinect骨架数据进行人员识别”的报告。在使用Kinect骨架数据进行人物识别的现有工作中,由于Kinect的视野非常有限,不利于获得周期性特征,而且行走时骨骼的3D位置的测量质量较差,导致从Kinect骨骼数据中可靠地提取动态步态特征非常困难。因此,专注于使用静态特征进行人物识别是一个可行性很高的选择。赵教授在尝试了静态特征和几种机器学习方法的各种组合之后,发现包含的特征越多,分类精度就越高。而KNN方法优于包括决策树、朴素贝叶斯、MLP神经网络和支持向量机在内的所有方法。通过对只包括上肢和下肢的原始数据应用低通滤波器,KNN始终为数据集提供高于99%的准确率,远好于单独使用步态特征或静态和动态特征组合的实验结果。随后,与会成员们与赵教授进行了交流互动。

报告结束后,与会学者与专家们线上合影留念。此外,在下午的计算机科学与图像应用技术的分会场展示环节中,北京工商大学计算机学院2020级研究生张佳亮作了题为“一种基于深度学习结合街景图像的空气污染物浓度预测新方法的报告。通过在德国奥格斯堡使用安装在移动手推车上针孔相机收集街景图像,采用语义分割网络从街景图像中提取主要环境因素作为气体预测模型的特征向量,然后结合街景空气测量数据输入到预测模型中进行污染物预测。该方法可作为评价城市环境质量、空气指标和空气污染物浓度的参考途径。分会场展示环节结束后,所有与会成员线上合影留念。


专家介绍:

蒋旭东,IEEE会士,毕业于电子科技大学(UESTC),并获工学学士和工学硕士学位,于德国汉堡赫尔穆特施密特大学获博士学位。1998年至2004年,在新加坡A-Star信息通信研究所担任首席科学家和生物识别实验室负责人。在2000年的国际指纹识别大赛上,开发了一个效率最高、准确度第二高的系统。于2004年加入新加坡南洋理工大学(NTU)担任教员,于2005年至2011年担任信息安全中心主任,目前是南洋理工大学的教授。

张晓明,于2000年获香港中文大学计算机科学与工程系博士学位。2001年加入香港浸会大学(HKBU)计算机科学系,2012年成为正教授。IEEE会士、IET/IEE会士、英国计算机学会(BCS)会士、英国皇家艺术学会(RSA)会士、IETI杰出会士,中国楚天学者成就奖获得者。长期从事人工智能、模式识别、图像及视频处理,函数优化等研究,在相关国际著名期刊及学术会议上,如IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine IntelligenceIEEE Transactions on Information Forensics and Security, IEEE Transactions on Image ProcessingIEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on Neural Networks, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, CVPR, IJCAI,AAAI等已发表论文逾220 篇。

赵文斌,电气与电子工程师学会(IEEE)的高级成员,美国俄亥俄州克利夫兰市克利夫兰州立大学电气工程与计算机科学(EECS)正教授。1990年和1993年在北京大学分别获得物理学学士和硕士学位,1998年和2002年在美国加州大学圣巴巴拉分校分别获得电气和计算机工程硕士和博士学位。2004年加入克利夫兰州立大学(Cleveland State University)之前,曾在加州大学圣巴巴拉分校(University of California, Santa Barbara)担任博士后研究员。在多个不同领域进行研究,包括容错计算、计算机和网络安全、智能和互联医疗、机器学习、物联网、量子光学和超导物理。目前,研究重点是智能和互联医疗。最近的研究得到了美国国家科学基金会、俄亥俄州工人补偿局、俄亥俄州高等教育局、俄亥俄州发展办公室(通过俄亥俄州第三前线计划)、美国运输部(通过CSU交通中心)、克利夫兰州立大学和私人公司的资助。目前担任IEEE AccessMDPI Computers的副编辑。


撰稿: 谭励、黄小凯 审核: 谭励

计算机学院

2021年626