虚拟现实与交互技术研究院学术讲座通知
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发布人:虚拟现实与交互技术研究院  发布时间:2019-04-04   动态浏览次数:86

2019第一期

 

题目:视觉大数据关键技术及应用

报告人:许勇,华南理工大学

时间:20194119001030  

地点:南区创新大楼(教19栋 西)414大会议室

内容简介:

人脑感知的信息大部分来自视觉,人工智能的一个重要课题是:使计算机学会“看见”周围的世界,获得人类所需要的知识。近年来,图像、视频等视觉数据快速增长,深度学习更是有力地推动了计算机视觉领域的发展,这使得海量视觉数据的自动分析成为可能。本报告围绕着基于深度表征的视觉理解,主要介绍视觉大数据研究内容和关键技术,包括图像/视频处理、图像/视频理解及视觉理解等。

主讲人简介

许勇,华南理工大学研究生院副院长,计算机学院教授,博士生导师,CCF广州分部主席,“广东省大数据分析与处理工程技术研究中心”主任,华南理工大学“视听觉与服务计算”学术团队带头人。199319961999年分获南京大学学士、硕士和博士学位,美国马里兰大学访问学者,教育部“新世纪优秀人才”,国际IEEE高级会员,ACM高级会员,中国计算机学会高级会员。主要研究领域为模式识别、计算机视觉、大数据分析、多媒体信息处理等,发表论文100多篇,包括IJCV/IEEE TIP/IEEE TMM等一流期刊论文和ICCV/CVPR/IJCAICCF-A类学术会议论文。

 

2019年第期)

 

题目:可视化,从易用到自动

报告人:袁晓如,北京大学

时间:201941114:00—15:00  

地点:华东交通大学南区图书馆106

内容简介:

回顾可视化的发展,从最初注重于对于典型科学数据集类型发展相应的可视化方法,到进一步扩展到广泛的信息可视化与注重算法驱动的交互可视分析。近年来我们也看到可视化方面的研究与应用更加注重可视化的易用性、可复用性。相当多的案例为数据可视化的大众利用开拓的新途径。在当前智能与大数据的时代,我们认为未来可视化的发展将会进一步从易用发展到对于可视化全链路的自动分析与生成。可视化将作为自动生成分析的一个重要核心能力,为数据的理解与应用提供新的动力。本报告将结合近年来国内外在此方面的努力,回溯可视化历史,展望可视化的新进展。

主讲人简介

袁晓如,北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师,信息科学中心/智能科学系副主任。2008年初在北京大学建立可视化与可视分析实验室,主要研究方向包括复杂高维多模态科学数据可视化、基础可视化方法与理论研究,可视化的快速与智能自动构建方法以及面向领域的可视分析方法研究。高动态范围可视化的工作获得2005IEEE VIS大会最佳应用论文奖,2013年来指导实验室团队10余次在IEEE VAST可视化分析挑战赛中获奖。数十次担任IEEE VIS, EuroVis, IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员;2017IEEE VIS大会论文主席 (SciVis)。发起创建中国可视化与可视分析(ChinaVis)大会。担任《中国计算机学会通讯》专题主编,《计算机辅助设计与图形学学报》, Journal of Visualization (Springer) Computer & Graphics等国内外期刊编委。中国图象图形学学会理事、可视化与可视分析专业委员会主任。中国计算学会理事,杰出会员,杰出讲者,大数据专家委员会委员。

 

2019年第期)

 

题目:质量度量驱动的自动可视化

报告人:汪云海,山东大学

时间:201941115:0016:00  

地点:华东交通大学南区图书馆106

内容简介:

数据可视化通过把复杂抽象的数据转化为形象直观的图形,使用户以视觉理解的方式直观地探索、发现数据中隐含的规律,能有效提升大数据综合分析能力与智能决策水平。。然而,面对规模急剧增大的三维模拟仿真数据、维度急剧增高的社交数据、日益复杂的应用环境,即使对于专业人员来说,在使用现有可视化技术分析这些数据时,仍然会存在可视化方法参数选择困难、数据分析任务(趋势、异常、聚类等)复杂多样、可视化结果不易理解等问题。为解决这一问题,报告人提出了“质量度量驱动的自动可视化”理念,通过对人类的视觉感知系统建模,实现可视化结果的定量化评价,从而生成符合人类视觉感知特性的可视化效果。在这一报告中,将分享我们最近的一些相关工作。

主讲人简介

汪云海,山东大学“齐鲁青年学者”特聘教授,博士生导师,现担任山东大学计算机科学与技术学院院长助理。2011年获得中国科学院院长优秀奖、2014年入选深圳市孔雀计划、2017年陆增镛CAD&CG高科技奖二等奖获得者,中国图像图形学会可视化与可视分析专业委员会常务委员。主要研究方向是可视化和计算机图形学,在ACM TOGACM SIGGRAPH (Asia)IEEE TVCGIEEE VISNIPSIEEE TNNLS等可视化与图形领域国际顶级期刊及会议发表论文30余篇,其中包括ACM TOGIEEE TVCG第一作者论文12篇以及IEEE Vis 2018第一作者论文3篇。

详情请见http://www.yunhaiwang.org/

 

2019年第期)

 

题目:学习型可视化方法

报告人: 李杰,天津大学

时间:201941116:00—17:00  

地点:华东交通大学南区图书馆106

内容简介:

海量数据的实时交互探索是可视化的一个核心问题。与传统方法依赖于设计特殊数据结构不同,本文提出了学习型可视化方法,即训练神经网络作为可视化索引以跳过数据检索并直接输出交互查询对应的可视特征。其主要特点是可以在保证查询准确性和时效性的前提下,具有更小的存储开销。此外,该方法可以有效应对时空大数据对可视化的挑战、拓展可视化应用场景、防止数据泄露和加强敏感信息保护、提高可视化认知效果、以及增强时空交互探索能力。报告将主要围绕该方法的构建方法,并分析其在不同场景的适用性。

主讲人简介:

李杰,现为天津大学智能与计算学部讲师,硕士生导师。研究方向为时空可视化与可视分析。现为中国图像图形学学会可视化与可视分析专委会委员、中国计算机学会人机交互专委会委员。以第一作者和通讯作者身份发表TVCGIEEEVIS (可视化领域顶级期刊和会议) 论文4篇。发表其他SCI与各类会议论文20余篇。主持国家自然科学基金青年1项,国家重点研发计划子课题1项,国家重点实验室开放基金2项,其他合作项目2项。获得3项学术奖,包括:EuroVA 2018最佳论文奖、AGILE 2018最佳海报奖、VINCI 2015 最佳论文奖。担任VINCI国际会议(2016- 2017)宣传主席和程序委员会主席,担任JVLC 专刊编辑,连续担任ChinaVIS (2016-2018)审稿人和大数据可视分析竞赛评委。担任TVCGIEEEVISEuroVISPacificVISChinaVISIJDETVCJOV等多个国际期刊和会议审稿人。

诚挚欢迎广大师生参与!