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CSIG-交通视频专委会“名师讲堂”第二期在北京交通大学成功举办

    2021年4月18日9点,由中国图象图形学学会主办,CSIG-交通视频专委会承办的第二场CSIG-交通视频专委会“名师讲堂”在线上举行。会议邀请了哈尔滨工业大学(深圳)的张永兵教授、北京大学深圳研究生院的王荣刚教授以及哈尔滨工业大学的左旺孟教授做特邀报告,会议由北京交通大学白慧慧教授主持。

    会议开始,白慧慧教授首先就此次研讨会召开的背景进行了介绍,并简要介绍了此次会议的三位特邀嘉宾的研究方向和学术成果,同时欢迎各位参会者积极讨论和提问。首先是哈尔滨工业大学(深圳)的张永兵教授做汇报,汇报的题目是《计算光照成像关键技术》。张教授首先简单介绍了该课题的研究背景,深入浅出地介绍了相关的基础理论知识,并从传统成像和计算成像两个方面来讲解计算成像的特点。随后张教授从光照方向编码成像、稀疏光照编码成像、盲散斑调制高分辨率成像这三个方面介绍其团队研究成果,比如提出稀疏光照编码成像 ,基于近端下降的相位重建算法APG,并展示相关的实验结果。随后参会的教授与同学针对自己感兴趣的方面进行了提问,张教授针对相关问题进行了详细的解答。

    北京大学深圳研究生院王荣刚教授报告的题目是《5G时代沉浸视频编码与处理》。王荣刚教授首先介绍了沉浸视频的目的和意义,并按照交互性将沉浸视频分为零自由度、三自由度、六自由度的沉浸视频。王教授讲解了其提出的“多视点+深度图”方案,以及“端到端”方案的基础流程。为了提高压缩效率,王教授提出了 “自由视角视频表示模型”,该模型采用了拼接成平面视频、深度图下采样编码,元数据中引入背景纹理和深度等方法,改善了虚拟视点的合成质量。最后介绍了相关应用: “科技冬奥”应用示范及六自由度交互体验。

    第三位汇报的特邀嘉宾是来自哈尔滨工业大学的左旺孟教授,汇报题目是《自监督上下文建模及低层视觉应用》。左教授简单介绍了自监督学习在计算机视觉和自然语言处理方面的应用并引入了相关的基础理论知识。首先按照技术发展的时间线介绍了相关的优秀学术论文以及这些论文的优点和待改进的地方,并就这些待改进的方向提出自己的思路。其次左教授展示了自己团队的思路和研究成果。为了找到更好的上下文学习方法,以及在上下文学习的时候更好地利用清晰图而不是只使用噪声图(assupmtions on signal and noise),左教授提出了D-BSN方法,并将该方法的实验结果数据以及主观图与其他方法进行了对比。

    本次报告得到了交通视频研究领域学者和从业人员的广泛关注,有50余名听众通过腾讯会议线上参加了本期活动。