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河北工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)科學學院副院長，2017年榮獲河北省青年科技獎，河北省青年拔尖人才, 河北省“三三三人才”，中國自動化學會智能制造系統(tǒng)專委會副主任，中國青年科技工作者協(xié)會會員，天津市青年聯(lián)合委員會委員，河北省自動化學會理事。作為課題負責人先后完成國家“863”、國家自然科學基金等項目10項，在研國家自然科學基金重點和面上項目2項。主持獲得天津市科技進步二等獎1項、河北省科技進步三等獎1項，參與獲得省部級獎勵3項。在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》等國內外期刊、國際會議發(fā)表論文50余篇。已授權發(fā)明專利13項，申請發(fā)明專利18項。擔任IEEE Transactionson INDUSTRIAL ELECTRONICS等多個國際期刊審稿專家。

個人簡介：蘇州大學特聘教授，博士生導師，國家級人才獲得者，國家重點研發(fā)計劃項目負責人，國家優(yōu)秀青年基金獲得者，國家青年973項目首席科學家。主要研究方向為醫(yī)學圖像處理及其臨床診斷應用。截至目前共發(fā)表200多篇國際頂級期刊/會議論文，獲得中國發(fā)明專利授權30余項，美國專利授權1項；主持國家及省部級項目近十項；獲得吳文俊人工智能技術發(fā)明一等獎1項（排名第一），中國國家科學技術進步二等獎1項，江蘇省科學技術獎二等獎1項，北京市科學技術獎二等獎2項和信息產業(yè)部重大技術發(fā)明獎1項。自主研發(fā)完成了國內首個跨平臺（Windows, Linux, Mac）的眼科多模態(tài)醫(yī)學影像處理與分析軟件系統(tǒng)，以及全自動人工智能眼科OCT成像系統(tǒng)；獲批國家CFDA醫(yī)療器械二類證2項，所研發(fā)產品在國內100余家眼科中心進行了臨床應用推廣。

報告題目：人工智能眼科醫(yī)學影像診斷與分析

報告摘要：當前中國的眼科疾病形勢非常嚴峻，各類眼科疾病如糖尿病視網膜病變，老年性黃斑變性，青光眼，病理性高度近視眼病等，患者人數(shù)眾多，約有近億人。光學斷層掃描成像（optical Coherence Tomography，OCT）、眼底彩照等技術在臨床中為眼科疾病的診斷和治療提供了重要技術支持和指導。本報告圍繞基于人工智能的眼科影像診斷與分析進行展開。報告主要介紹了眼底影像的處理與分析方法，各類不同眼科疾病的影像疾病檢測與量化分析技術，以及基于OCT影像的眼科疾病篩查技術等。

個人簡介：南開大學教授，計算機系主任，國家“萬人計劃”青拔、“優(yōu)青”。主要研究方向是計算機視覺和計算機圖形學，在SCI一區(qū)/CCF A類國際期刊和會議上發(fā)表學術論文100余篇，論文Google學術引用2萬余次，一作論文單篇最高引用4000余次，連續(xù)5年入選Elsevier中國高被引學者榜單。技術成果被應用于華為手機智能拍照、推想科技CT影像智能分析、金風科技風電設備運行監(jiān)控、和中化農業(yè)病蟲害識別等領域。獲得ACM中國新星獎、天津市青年科技獎、吳文俊人工智能自然科學二等獎、中國圖象圖形學學會自然科學一等獎、教育部自然科學一等獎等獎項?，F(xiàn)為中國圖象圖形學學會副秘書長，天津市人工智能學會副理事長，并擔任SCI一區(qū)期刊IEEE TPAMI和IEEE TIP編委。

報告題目：大規(guī)模圖像的多粒度目標檢測

報告摘要：從圖像中快速準確地獲取目標信息是計算機視覺的核心任務。魯棒的目標檢測與信息提取需要對不同粒度的信息進行高效的整合。本報告從多層次卷積特征融合、基于短連接的多尺度融合與深度監(jiān)督、基于分層遞進殘差設計的層內多尺度特征表達、時序多層次信息提取、霍夫空間度尺度檢測、多模型高效融合、多圖像聯(lián)系分析等角度入手，系統(tǒng)地介紹南開大學媒體計算團隊在邊緣檢測、顯著性物體檢測、圖像分類、語義分割、物體檢測、關鍵點估計、視頻動作分割，語義線檢測、行人計數(shù)、年齡估計、圖像超分辨率等領域的最新研究進展。同時，本次報告也將從實例、圖像、以及整個數(shù)據(jù)集三個粒度出發(fā)，對大規(guī)模圖像集合進行聯(lián)合分析，以減少圖像理解算法對大規(guī)模精確標注的依賴。

個人簡介：中國科學院自動化所研究員，國家杰出青年科學基金獲得者，國家萬人計劃領軍人才，入選國家百千萬人才工程和首都科技領軍人才工程，科技部重點領域創(chuàng)新團隊負責人，國家重點研發(fā)計劃項目首席科學家，中國科學院王寬誠率先人才計劃盧嘉錫國際團隊負責人。國際電子電氣工程師學會會士（IEEE Fellow)，國際模式識別學會會士（IAPR Fellow），國際計算機學會杰出科學家（ACM Distinguished Scientist）。擔任國際計算機學會多媒體專委會中國區(qū)（ACM SIGMM China Chapter）主席和中國計算機學會多媒體專委會副主任。擔任國際期刊Multimedia Systems主編，擔任過國際期刊“IEEE Transactions on Multimedia”和“ACM Transactions on Multimedia Computing, Communication and Applications”編委以及國際頂級多媒體會議“ACM Multimedia Conference”程序委員會主席。在多媒體分析，計算機視覺，模式識別，圖像處理等領域發(fā)表論文400多篇，其中IEEE和ACM匯刊論文110余篇，國際頂級會議會議論文70余篇。在多媒體國際頂級會議和期刊上獲得最佳論文獎10余次。獲得2018年中國電子學會自然科學一等獎，2009年中國計算機學會青年科學家獎，7次獲得中國科學院優(yōu)秀導師獎。

報告題目：視頻理解中的關系學習研究

報告摘要：隨著便攜式數(shù)碼設備的普及和移動互聯(lián)網的發(fā)展，海量的視頻大數(shù)據(jù)亟需智能的視頻理解技術。視頻理解是一個融合視頻底層特征信息和高層語義信息的過程，并服務于用戶的不同需求。高效的視頻理解技術可以使計算機智能地完成各種視頻相關的任務，如視頻監(jiān)控、視頻娛樂等。視頻大數(shù)據(jù)具有（1）時空復雜，（2）底層特征與高層語義之間存在“語義鴻溝”，（3）類別豐富，（4）多模態(tài)，（5）個性化需求多樣等特點。這些特點在視頻數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為紛繁復雜的關系信息，因此為視頻的智能理解帶來了巨大的挑戰(zhàn)。事實上，針對視頻中復雜而多樣的關系模式進行學習對深入地理解視頻內容是至關重要的。本報告圍繞如何設計有效的關系學習方法來進行視頻理解展開，自底向上地重點研究了視頻中的三種關系結構信息：首先針對視頻中的物體層面，研究了物體表觀中的結構化關系建模；接著以物體為紐帶，深入挖掘了視頻中的物體-語義關系信息，從而實現(xiàn)了視頻高層語義的自動提??；最后，探索了視頻語義-用戶興趣之間的關系，完成了視頻的個性化服務。

個人簡介：中科院計算所研究員、博導，研究領域為計算機視覺與模式識別，重點關注真實開放環(huán)境下的視覺場景理解問題。發(fā)表國際期刊和會議論文90余篇，Google Scholar引用5800余次。先后在CVPR2015、ECCV2016、ICCV2019等國際會議合作組織并主講Tutorial。擔任Pattern Recognition、Neurocomputing等國際期刊編委，十余次擔任IEEE CVPR、ICCV、ECCV、WACV等國際會議領域主席。獲得2015年度國家自然科學獎二等獎（第4完成人）、2019年度國家自然科學基金委優(yōu)青項目資助。

報告題目：視覺場景圖—表示、生成與應用

報告摘要：近年來面向視覺場景理解的認知任務探索成為熱點，研究視角從關注局部的視覺實體(object-centric)轉向關注全局的實體間關系(relationship-centric)，如何建立紛繁視覺信息與其本質語義內涵之間的跨模態(tài)通路成為關鍵挑戰(zhàn)。結構化的視覺場景圖(scene graph)為連接底層的物體識別檢測等感知任務與高層的語言描述問答等認知任務提供了橋梁。本課題組近幾年圍繞場景圖的表示、生成與應用開展了系列研究，致力于建立“物體-->場景-->語言-->知識”的遞進式場景理解統(tǒng)一框架。報告將介紹取得的一些具體進展，包括：結構化圖推理驅動的物體檢測、場景關系圖的自動生成、復雜場景跨模態(tài)圖文檢索、圖像描述生成的認知評測體系等工作。

個人簡介：河北工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)科學學院副教授，碩士生導師，校聘“元光學者”。研究領域包括機器學習、醫(yī)學圖像、生物信息學。主持國家自然科學基金、河北省自然科學基金、中科院自動化所模式識別國家重點實驗室開放課題等項目。與賓夕法尼亞大學、印第安納大學等研究機構長期合作，在領域內會議和期刊上發(fā)表學術論文20余篇（其中包括MICCAI、ISMB/ECCB、IEEE TIP、IEEE/ACM TCBB、Medical Image Analysis、Bioinformatics、Neuroinformatics、自動化學報等）。獲江蘇省人工智能學會優(yōu)秀博士學位論文?，F(xiàn)擔任CCF-AI專委委員、CCF YOCSEF天津AC委員、圖學學會圖學大數(shù)據(jù)專委委員。

報告題目：基于機器學習的神經影像分析與腦疾病診斷

報告摘要：本報告介紹團隊近幾年在基于機器學習的腦影像智能分析與應用方面的相關工作，主要包括多模態(tài)腦影像特征融合、基因-腦影像關聯(lián)、腦連接網絡分析以及在腦疾病早期診斷中的應用。研究目標是對多模態(tài)、多圖譜神經影像學數(shù)據(jù)進行綜合分析，以提供對遺傳機制、生理的表型特征及致病機理的新見解，并促進新的診斷、治療和預防方法的發(fā)展。然而，由于這些異構數(shù)據(jù)具有復雜性，該領域面臨著重大的計算和生物信息學挑戰(zhàn)。本報告以阿爾茨海默病神經影像數(shù)據(jù)ADNI項目為例，探討神經影像分析與腦疾病診斷領域的基本概念、傳統(tǒng)機器學習方法及應用。