ChinaMM 2023 专题论坛

标注受限场景下的多视角和多模态学习

一、          论坛介绍

随着互联网和信息技术的迅猛发展，多模态数据已成为数据资源的主要形式，例如视频、图像和文字等。信息理解与处理的方式也逐渐从单模态/单视角学习向多模态/多视角学习转变。多模态学习通过对模态间关联以及互补关系进行建模，实现对信息的全方面理解。但目前多模态学习面临数据标注昂贵、标注数据中存在噪声等问题。因此，如何在标注受限的场景下，实现高精度的多视角和多模态学习，受到研究人员的广泛关注。本论坛希望邀请多视角聚类、半监督学习、弱监督学习、多模态内容感知和理解、混合数据知识发现等方向的顶尖专家学者介绍相关前沿技术，并探讨标注受限场景下的多视角和多模态学习的技术发展趋势。

二、          论坛议程

时长：2小时

形式：讲座

三、          组织者信息

组织者1：吴建龙，哈尔滨工业大学（深圳）

个人简介：吴建龙，哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院副教授，博士生导师，入选哈尔滨工业大学“青年拔尖计划”和“鹏城孔雀计划”特聘岗位。主要研究兴趣包括计算机视觉、多模态学习等。近五年在Trans. Image Processing、ICML、NeurIPS和ICCV等顶级期刊和会议上发表论文30余篇。担任NeurIPS、ACM MM、ICPR等会议领域主席，TCSVT、IJMIR和Visual Intelligence等期刊客座编委。主持多项国家级和省部级项目，包括国家自然科学基金青年项目、CCF-阿里巴巴创新研究计划基金等。荣获CCF A类会议SIGIR 2021最佳学生论文奖和2021年山东省科学技术进步一等奖等。

   组织者2：程然，南方科技大学

个人简介：程然，IEEE 高级会员，现任南方科技大学计算机科学与工程系长聘副教授、博导。 曾任英国伯明翰大学Research Fellow、德国本田欧洲研究院访问学者等。专注于计算智能，发表IEEE汇刊长文30余篇，引用7500余次，13篇论文入选ESI高被引。获IEEE计算智能学会杰出博士论文奖（2019）、IEEE TEVC杰出论文奖（2018、2021）、IEEE CIM杰出论文奖（2020）等；入选“全球前2%顶尖科学家榜单（2020、2021）”、“全球学者学术影响力榜单（2022）”等。现任 IEEE TEVC、IEEE TAI、IEEE TCDS等汇刊编委。与中国商飞、华为海思、国家电网等开展落地合作，部分成果写入“十四五”电气科学与工程科学发展战略研究报告。

   组织者3：甘甜，山东大学

个人简介：甘甜，山东大学计算机科学与技术学院副教授、博士生导师、泰山学堂教授小组成员。其于2010年和2015年分别从华东师范大学和新加坡国立大学获得学士和博士学位，后任新加坡科技研究局资讯通信研究院（Institute for Infocomm Research, A*STAR）科学研究员。主持国家自然科学青年基金项目、面上项目、科技部重点研发项目子课题。已在多个相关领域的国际顶级学术期刊及会议CVPR、ACMMM、AAAI、CIKM、TCB、TMM等上发表多篇论文，并且担任多个国际顶级会议ACMMM、ICIP等程序委员，IJCAI资深程序委员，担任ICIMCS 2019、ACM MM Asia 2020出版主席。获得2021年山东省科技进步一等奖。

    组织者4：刘萌，山东建筑大学

个人简介：刘萌，山东建筑大学教授、英国奥斯特大学兼职博导。主要研究方向包括多媒体计算和信息检索。迄今累计发表论文40余篇，其中包含CCF A类、IEEE/ACM汇刊论文30余篇，Google Scholar引用超过2000次。获得IEEE TMM 2021杰出审稿人、ACM SIGIR 2021最佳学生论文奖、ACM MM 2022 Conversation Head Generation挑战赛最佳用户选择奖等荣誉。主持国家自然科学基金青年基金项目1项。多次担任ICCV、CVPR、ICML、ACM MM等顶级会议审稿人，以及IEEE TIP、IEEE TCSVT、IEEE TMM等期刊审稿人。现担任中国图象图形学学会机器视觉专委会、多媒体专委会委员。

四、          讲者信息

胡清华，天津大学

   报告题目：低质多模态数据动态可信融合

讲者简介：胡清华，国家优青/杰青获得者。现任天津大学北洋讲席教授，天津市机器学习重点实验室主任，CAAI粒计算与知识发现专委会主任，天津市人工智能学会理事长。从事大数据粒计算、多模态学习、不确定性建模和自主机器学习方面的研究，先后获得国家重点研发计划项目、国家自然基金重点项目、国家优青/杰青以及国防项目的资助。在IEEE-TPAMI、IJCV、IEEE TKDE、IEEE TFS等期刊以及NeurIPS、CVPR、IJCAI、AAAI等会议发表论文300余篇，获批发明专利30余个，出版专著3部，先后获得黑龙江省自然科学一等奖和天津市科技进步一等奖。目前担任IEEE Trans. Fuzzy Systems，自动化学报、电子学报、智能系统学报等期刊的编委。

李甲，北京航空航天大学

报告题目：浅谈多视角学习中的局部关联

讲者简介：李甲，博士，北京航空航天大学教授，IET Fellow。2005年清华大学获学士学位，2011年中科院计算所获博士学位，现任北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室教授。主要研究极端环境视觉计算技术，主持国家自然科学基金重点/优青、GF科技创新特区课题等项目20余项，发表论文百余篇，授权中国美国发明专利60余项，成果应用于天问一号、MUSER日像仪、FAST望远镜等空间大科学装置，以及百度、爱奇艺、完美等企业；获中国电子学会自然科学二等奖、教育部科学技术进步奖一等奖等奖励。

马惠敏，北京科技大学

报告题目：脑与认知启发的视觉心智计算

讲者简介：马惠敏教授，北京科技大学领军学者，2001年博士毕业后在清华大学电子工程系承担教学科研工作，担任三维图像认知与仿真实验室负责人，2019年起先后担任北京科技大学人工智能研究院副院长、计算机与通信工程学院副院长、鼎新实验室主任，现任中国图象图形学学会副理事长兼秘书长，北京市“三八红旗奖章”获得者。从事计算机视觉与认知心理学交叉研究，探索复杂环境无人系统视觉认知与人机混合智能关键技术。首次在国际上建立了图像认知心理测评智能系统，2016年获得吴文俊人工智能科技创新一等奖，教育部鉴定为“原始性创新，达到国际领先水平”；提出的基于GPU的高效能复杂环境仿真方法及应用，2017年获得教育部技术发明奖二等奖；提出的复杂环境中目标认知方法，2020年获得中国图象图形学学会技术发明一等奖。作为通讯作者在TPAMI、PR、CVPR、NIPS等高水平期刊和会议上发表论文100余篇，承担国家重大、重点项目课题十余项，获批专利20余项，两项专利完成了科研成果转化，已用于学校、医院、民航、交通等领域。

聂飞平，西北工业大学

报告题目：Learning from Multi-source Heterogeneous Data: Methodologies and Applications

讲者简介：聂飞平，西北工业大学教授、博士生导师，国家万人计划领军人才。主要研究兴趣为机器学习理论和方法，并用来解决实际应用问题。在相关领域已发表系列论文，其中在中科院一区或CCF A类期刊会议上发表第一或通讯作者论文200余篇。论文已被引用3万余次，H指数99，单篇最高被引用2000余次。