ICIG會(huì)議兩年一次，這屆亮點(diǎn)極多

本文作者：栗峰

2019-08-25 15:08

導(dǎo)語(yǔ)：國(guó)際圖像圖形學(xué)會(huì)議，為什么有這么多腦科學(xué)元素？

雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論編者按：8月24-25日，在北京友誼賓館舉辦了第十屆國(guó)際圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議（ICIG 2019）。

這個(gè)會(huì)議由中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)（CSIG）主辦，清華大學(xué)、北京大學(xué)和中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所承辦。

ICIG 每?jī)赡昱e辦一次，也是中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)主辦的最高級(jí)別的系列國(guó)際會(huì)議，會(huì)議重點(diǎn)關(guān)注圖像、視頻和圖形處理的創(chuàng)新技術(shù)，是圖像圖形學(xué)領(lǐng)域前沿研究進(jìn)展的集中展示。

據(jù)程序委員會(huì)主席趙耀教授介紹，本次大會(huì)共收到384篇論文投稿，每篇論文至少3名審稿人，由22位領(lǐng)域主席、300名左右審稿人負(fù)責(zé)論文甄選環(huán)節(jié)，最終收錄論文183篇。

本次會(huì)議的主題為「人工智能時(shí)代的圖像圖形前沿研究」，共有3個(gè)特邀報(bào)告、7個(gè)前沿專題論壇、2個(gè)講習(xí)班以及論文報(bào)告等，其中從特邀報(bào)告、專題論壇可以看出國(guó)內(nèi)圖像圖形學(xué)領(lǐng)域所關(guān)注的重點(diǎn)和方向。

一、特邀報(bào)告講了什么？

圖像圖形是一個(gè)非常龐大的領(lǐng)域，似乎無(wú)論多少報(bào)告都不可能覆蓋所有領(lǐng)域。本次會(huì)議邀請(qǐng)柏林工業(yè)大學(xué)的Marc Alexa教授、清華大學(xué)的周杰教授以及希伯來(lái)大學(xué)的Shmuel Peleg教授作了三場(chǎng)特邀報(bào)告。

ICIG會(huì)議兩年一次，這屆亮點(diǎn)極多

Marc 的研究方向偏向理論，主要興趣是在形狀的創(chuàng)造、處理或制造等方面。他在報(bào)告“TheShape of Deformations”中指出，任何的框架（frame）都可以通過(guò)莫比烏斯變換成為其他任何框架。這種觀點(diǎn)揭示了：1）旋轉(zhuǎn)可以用單位四元數(shù)來(lái)表示；2）變形（deformation）事實(shí)上就是雙曲面上的點(diǎn)，形狀（shape）可以被描述為雙曲空間上的點(diǎn)。這是對(duì)“形狀”的一種新的表示方法，如單位四元數(shù)一樣，是連續(xù)的、微小的且可以對(duì)變形的自然測(cè)度。

周杰教授報(bào)告的主題是關(guān)于低質(zhì)量指紋識(shí)別。事實(shí)上，指紋識(shí)別在最近一波AI浪潮之前已經(jīng)獲得了很好的研究和應(yīng)用，也是所有生物特征識(shí)別中被應(yīng)用最早且最廣泛的技術(shù)。據(jù)AI科技評(píng)論了解，深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)對(duì)指紋識(shí)別研究整體的推進(jìn)并不是很大，主要原因就在于質(zhì)量良好的指紋識(shí)別傳統(tǒng)方法已經(jīng)能夠很好地解決，而低質(zhì)量指紋識(shí)別（例如老年人的指紋、犯罪現(xiàn)場(chǎng)的潛在指紋以及非常干燥或潮濕的手指指紋）的困難卻并不僅僅在識(shí)別本身，例如指紋模糊不全、指紋變形等。周杰教授是目前國(guó)內(nèi)指紋識(shí)別領(lǐng)域做得最好的專家之一，他在報(bào)告中針對(duì)他們近期在低質(zhì)量指紋識(shí)別方面的工作——指紋增強(qiáng)、皮膚畸變校正和稠密配準(zhǔn)等——作了比較詳細(xì)的介紹。

Shmuel的報(bào)告是對(duì)視頻分析的新思考。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中并不會(huì)包含音頻的信息；同樣，在傳統(tǒng)的音頻分析中也會(huì)忽略了視覺(jué)信息。但我們從人的角度來(lái)看，任何單一的一種信息都是片面的。Shmuel講解了如何通過(guò)同時(shí)使用視頻的圖像和聲音來(lái)獲得更好的場(chǎng)景理解。AI科技評(píng)論注意到，不僅僅是CV領(lǐng)域的研究者開始注重多模態(tài)的研究，語(yǔ)音、NLP等AI領(lǐng)域也有越來(lái)越多的專家開始注意到多模態(tài)研究的重要性，原因在于從人腦的角度分析智能必然是多模態(tài)的，因此多模態(tài)研究必然將成為AI領(lǐng)域的主流趨勢(shì)之一。

二、有意思的論壇

本屆ICIG共設(shè)置了7個(gè)前沿論壇，每個(gè)都極具特色，我們?cè)谶@里簡(jiǎn)要說(shuō)明。

首先，本屆ICIG舉辦了“女科學(xué)家學(xué)術(shù)論壇”，這恐怕是國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域?yàn)閿?shù)不多的專門為女性科學(xué)家舉辦的論壇，其愿景是能夠激勵(lì)、吸引更多女性研究人員以形成一個(gè)充滿活力的CSIG女性社區(qū)。在本屆論壇中由上海大學(xué)安平教授、哈工大姚鴻勛教授、安徽大學(xué)殷趙霞副教授以及北京大學(xué)劉家瑛副教授分別針對(duì)圖像、圖形領(lǐng)域的新興技術(shù)作了報(bào)告分享，并就女性創(chuàng)業(yè)精神、職業(yè)規(guī)劃等做了經(jīng)驗(yàn)分享。值得注意的是，CSIG為了鼓勵(lì)圖像圖形學(xué)領(lǐng)域的女性研究人員，每年還設(shè)立了“石青云女科學(xué)家獎(jiǎng)”，2018年共有四名女性研究人員獲獎(jiǎng)，分別為中科院計(jì)算所闞美娜副研究員、國(guó)防科技大學(xué)劉麗副教授、北京大學(xué)劉家瑛副教授、西北工業(yè)大學(xué)孫瑾秋副教授、中山大學(xué)李軍教授。

ICIG會(huì)議兩年一次，這屆亮點(diǎn)極多

其次，AI科技評(píng)論印象比較深刻的是，這次ICIG會(huì)議中出現(xiàn)了許多腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)的元素，例如腦圖譜前沿論壇、類腦智能論壇、快速視覺(jué)通路論壇等。類腦計(jì)算，最近是一個(gè)比較熱門的方向，它被認(rèn)為是下一代人工智能的重要方向，圖像圖形學(xué)的會(huì)議能夠及時(shí)將此類研究吸收進(jìn)來(lái)專設(shè)論壇，不得不說(shuō)這是一個(gè)非常開放的社區(qū)。腦圖譜前沿論壇以及快速視覺(jué)通路論壇，這兩個(gè)也是國(guó)內(nèi)其他大型會(huì)議很難顧及。我們來(lái)簡(jiǎn)單看下這幾個(gè)報(bào)告的主題：

類腦智能論壇：

Push-pullFeedback Implements Rough-to-fine lnformation Processing
RecentProgress in Brain Research and Inspirations for Neurocomputing
ActionIntention Understanding and Emotion Recognition for Human Computer Interface
RecentProgress in Brain-Machine Integration Technology
DeepLearning Predicts Correlation between a Functional Signature of Higher VisualAreas and Sparse Firing of Neurons
Towardsthe Next Generation of Computer Vison: Visual Computation wih Spikes

腦圖譜前沿論壇：

BrainSignal Analysis and Multimodal BCIs
DevelopmentalConnectomics from Infancy through Early Childhood: from a NeuroimagingPerspective
Brain'sInner GPS: A Computational Model
HarnessingReliability for Neuroscience Research
TranslationalMRI-based Connectomic Paradigm: from Nonhuman to Human Primates
Whatis NEXT of human Brainnetome Atlas?
FromBrain to Intelligent Machine: A Bridge Too Far?

快速視覺(jué)通路論壇：

High-resolutionfMRI of human early visual pathway
DisentanglingCorrelations in Hierarchical Neural Information Processing
Imageprocessing based on the coarse-to-fine strategy in the biological visual system
Abrain-inspired method for motion pattern recognition

比較有意思的事情是，24日下午在ICIG會(huì)場(chǎng)成立了“中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)腦圖譜專業(yè)委員會(huì)”，中科院自動(dòng)化所蔣田仔研究員當(dāng)選為委員會(huì)主任。（這里不得不說(shuō)句題外話，作為對(duì)比，盡管自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域有許多人提出要結(jié)合腦科學(xué)的知識(shí)來(lái)推進(jìn)NLP的研究，但目前NLPers似乎還沒(méi)有做好邀請(qǐng)腦科學(xué)家進(jìn)入自己會(huì)場(chǎng)的準(zhǔn)備，無(wú)論是在國(guó)內(nèi)還是國(guó)際的NLP頂會(huì)上都沒(méi)有腦科學(xué)的位置。）

此外，優(yōu)博和青年托舉人才論壇也是ICIG中一個(gè)極具特色的論壇。CSIG每年定期組織評(píng)選優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)。在24日頒獎(jiǎng)晚宴頒發(fā)了2018年的優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)，共有10個(gè)優(yōu)博獎(jiǎng)，以及8個(gè)優(yōu)博提名獎(jiǎng)，名單如下：

ICIG會(huì)議兩年一次，這屆亮點(diǎn)極多

2019年度的優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)目前正在“申請(qǐng)”階段，評(píng)選結(jié)果將于今年年底前公布。該獎(jiǎng)項(xiàng)無(wú)疑是對(duì)從事圖像圖形研究的青年學(xué)生莫大的鼓勵(lì)。25日上午2018年度優(yōu)博獲獎(jiǎng)?wù)呲w思成、彭春蕾、馬超等人分別就他們的研究作了報(bào)告分享。此外，中國(guó)科協(xié)于2015年啟動(dòng)實(shí)施的“青年人才托舉工程”每屆重點(diǎn)支持200名左右30歲上下的青年科技人才。本論壇的主席以及其他參與者主要也是青托對(duì)象。因此可以看出，這個(gè)論壇是青年學(xué)者的天下。

另外在“第三屆視覺(jué)大數(shù)據(jù)高峰論壇”中，來(lái)自北大的張史梁、微軟王井東博士、滴滴出行唐劍、阿里巴巴王炎等各自針對(duì)他們?cè)趯W(xué)界、企業(yè)的實(shí)踐中所遇到的數(shù)據(jù)問(wèn)題及解決方案。例如北大張史梁研究員一直專注于圖像和視頻中的行人重識(shí)別，但一直以來(lái)行人重識(shí)別都遠(yuǎn)未解決，原因在于環(huán)境變化太大，張史梁在報(bào)告中介紹了他們?cè)谶^(guò)去5年中如何努力提高魯棒性的工作。微軟王井東博士則針對(duì)分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，他認(rèn)為目前的從圖像到區(qū)域到像素的串聯(lián)的卷積分類網(wǎng)絡(luò)并不是一個(gè)好的選擇，因?yàn)樗鼤?huì)導(dǎo)致豐富的低分辨率表示或者貧乏的帶有上采樣的高分辨率表示，由此他們提出了并行的HRNet。滴滴出行唐劍則針對(duì)深度CNN需要高性能計(jì)算或大存儲(chǔ)而無(wú)法應(yīng)用到手機(jī)或嵌入式設(shè)備中，提出了AutoSlim的自動(dòng)結(jié)構(gòu)化修剪框架。阿里巴巴王炎主要介紹了阿里巴巴在多媒體風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面的工作。

三、科技獎(jiǎng)

在24日晚，CSIG為2018年度科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)代表北京理工大學(xué)王涌天教授等人頒發(fā)了科技獎(jiǎng)證書。

這個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)是CSIG于2018年首次設(shè)立，每年評(píng)選一次，主要授予在我國(guó)圖像圖形學(xué)領(lǐng)域的重要科學(xué)發(fā)現(xiàn)、技術(shù)發(fā)明和產(chǎn)業(yè)成果。注意，這里并不是按人來(lái)授獎(jiǎng)，而是按項(xiàng)目。

第一批獲獎(jiǎng)名單是在2018年12月24日公布，如下：

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