ICIG會議兩年一次，這屆亮點極多

本文作者：栗峰

2019-08-25 15:08

導(dǎo)語：國際圖像圖形學(xué)會議，為什么有這么多腦科學(xué)元素？

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

這個會議由中國圖象圖形學(xué)學(xué)會（CSIG）主辦，清華大學(xué)、北京大學(xué)和中國科學(xué)院自動化研究所承辦。

ICIG 每兩年舉辦一次，也是中國圖象圖形學(xué)學(xué)會主辦的最高級別的系列國際會議，會議重點關(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)域前沿研究進展的集中展示。

據(jù)程序委員會主席趙耀教授介紹，本次大會共收到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。

本次會議的主題為「人工智能時代的圖像圖形前沿研究」，共有3個特邀報告、7個前沿專題論壇、2個講習(xí)班以及論文報告等，其中從特邀報告、專題論壇可以看出國內(nèi)圖像圖形學(xué)領(lǐng)域所關(guān)注的重點和方向。

一、特邀報告講了什么？

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

ICIG會議兩年一次，這屆亮點極多

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。他在報告“TheShape of Deformations”中指出，任何的框架（frame）都可以通過莫比烏斯變換成為其他任何框架。這種觀點揭示了：1）旋轉(zhuǎn)可以用單位四元數(shù)來表示；2）變形（deformation）事實上就是雙曲面上的點，形狀（shape）可以被描述為雙曲空間上的點。這是對“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、微小的且可以對變形的自然測度。

周杰教授報告的主題是關(guān)于低質(zhì)量指紋識別。事實上，指紋識別在最近一波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別中被應(yīng)用最早且最廣泛的技術(shù)。據(jù)AI科技評論了解，深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)對指紋識別研究整體的推進并不是很大，主要原因就在于質(zhì)量良好的指紋識別傳統(tǒng)方法已經(jīng)能夠很好地解決，而低質(zhì)量指紋識別（例如老年人的指紋、犯罪現(xiàn)場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別本身，例如指紋模糊不全、指紋變形等。周杰教授是目前國內(nèi)指紋識別領(lǐng)域做得最好的專家之一，他在報告中針對他們近期在低質(zhì)量指紋識別方面的工作——指紋增強、皮膚畸變校正和稠密配準(zhǔn)等——作了比較詳細(xì)的介紹。

Shmuel的報告是對視頻分析的新思考。傳統(tǒng)的計算機視覺研究中并不會包含音頻的信息；同樣，在傳統(tǒng)的音頻分析中也會忽略了視覺信息。但我們從人的角度來看，任何單一的一種信息都是片面的。Shmuel講解了如何通過同時使用視頻的圖像和聲音來獲得更好的場景理解。AI科技評論注意到，不僅僅是CV領(lǐng)域的研究者開始注重多模態(tài)的研究，語音、NLP等AI領(lǐng)域也有越來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)域的主流趨勢之一。

二、有意思的論壇

本屆ICIG共設(shè)置了7個前沿論壇，每個都極具特色，我們在這里簡要說明。

首先，本屆ICIG舉辦了“女科學(xué)家學(xué)術(shù)論壇”，這恐怕是國內(nèi)計算機領(lǐng)域為數(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、吸引更多女性研究人員以形成一個充滿活力的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圖像、圖形領(lǐng)域的新興技術(shù)作了報告分享，并就女性創(chuàng)業(yè)精神、職業(yè)規(guī)劃等做了經(jīng)驗分享。值得注意的是，CSIG為了鼓勵圖像圖形學(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”，2018年共有四名女性研究人員獲獎，分別為中科院計算所闞美娜副研究員、國防科技大學(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會議兩年一次，這屆亮點極多

其次，AI科技評論印象比較深刻的是，這次ICIG會議中出現(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、快速視覺通路論壇等。類腦計算，最近是一個比較熱門的方向，它被認(rèn)為是下一代人工智能的重要方向，圖像圖形學(xué)的會議能夠及時將此類研究吸收進來專設(shè)論壇，不得不說這是一個非常開放的社區(qū)。腦圖譜前沿論壇以及快速視覺通路論壇，這兩個也是國內(nèi)其他大型會議很難顧及。我們來簡單看下這幾個報告的主題：

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會場成立了“中國圖象圖形學(xué)學(xué)會腦圖譜專業(yè)委員會”，中科院自動化所蔣田仔研究員當(dāng)選為委員會主任。（這里不得不說句題外話，作為對比，盡管自然語言處理（NLP）領(lǐng)域有許多人提出要結(jié)合腦科學(xué)的知識來推進NLP的研究，但目前NLPers似乎還沒有做好邀請腦科學(xué)家進入自己會場的準(zhǔn)備，無論是在國內(nèi)還是國際的NLP頂會上都沒有腦科學(xué)的位置。）

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

ICIG會議兩年一次，這屆亮點極多

2019年度的優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎目前正在“申請”階段，評選結(jié)果將于今年年底前公布。該獎項無疑是對從事圖像圖形研究的青年學(xué)生莫大的鼓勵。25日上午2018年度優(yōu)博獲獎?wù)呲w思成、彭春蕾、馬超等人分別就他們的研究作了報告分享。此外，中國科協(xié)于2015年啟動實施的“青年人才托舉工程”每屆重點支持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象。因此可以看出，這個論壇是青年學(xué)者的天下。

另外在“第三屆視覺大數(shù)據(jù)高峰論壇”中，來自北大的張史梁、微軟王井東博士、滴滴出行唐劍、阿里巴巴王炎等各自針對他們在學(xué)界、企業(yè)的實踐中所遇到的數(shù)據(jù)問題及解決方案。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別，但一直以來行人重識別都遠(yuǎn)未解決，原因在于環(huán)境變化太大，張史梁在報告中介紹了他們在過去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分類網(wǎng)絡(luò)進行分析，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)并不是一個好的選擇，因為它會導(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深度CNN需要高性能計算或大存儲而無法應(yīng)用到手機或嵌入式設(shè)備中，提出了AutoSlim的自動結(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)險監(jiān)測方面的工作。