个人简介： 彭宇新，北京大学二级教授、博雅特聘教授、CAAI/CIE/CSIG Fellow、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、863项目首席专家、中国工程院"人工智能2.0"规划专家委员会专家、中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任、中国图象图形学学会副秘书长、奖励委员会副主任、北京图象图形学学会副理事长。主要研究方向为多媒体分析、计算机视觉、人工智能。以第一完成人获2016年北京市科学技术奖一等奖和2020年中国电子学会科技进步奖一等奖，2008年获北京大学宝钢奖教金优秀奖，2017年获北京大学教学优秀奖。主持了863、国家自然基金重点、北京自然基金联合基金重点、发改委专项等40多个项目。发表TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICML等ACM/IEEE Trans.和CCF A类论文130多篇，获最佳论文奖2次。10次参加由美国国家标准技术局NIST举办的国际评测TRECVID视频搜索比赛，均获第一名。成果应用于国家网信办、公安部、国家广播电视总局等重要单位以及华为、腾讯、快手、蔚来、美团、中国电信、中国铁塔等头部企业。IEEE TCSVT高级领域编委、IEEE TMM等期刊编委，培养博士生获中国计算机学会、中国电子学会等优博。

个人简介： 陈健生，北京科技大学计算机与通信工程学院教授，博士生导师。主要研究方向为鲁棒计算机视觉与机器学习方法，包括鲁棒的图像识别与目标检测、三维场景与人体姿态重建、图像与视频的语义理解等。作为负责人主持国家自然科学基金，科技部重大项目课题，重点研发计划创新特区，北京高校英才计划在内的科研项目十余项。在包括TPAMI、Nature Communications、TNNLS、CVPR、ICCV在内国际期刊和会议上发表学术论文百余篇。曾获北京市科学技术一等奖，CSIG自然科学二等奖。国家级一流本科课程和北京高等学校优质本科课程的课程负责人。

报告题目： 连续时空模式感知与理解

报告摘要： 本项目围绕动态视觉模式的多层次表示和多语义理解难题，从空间多层级、时间多尺度、任务多样性角度开展研究，提出了空域局部模式多尺度精细感知模型、基于流形的高阶时空关联学习方法、多任务协同感知与表示学习方法等，建立了连续时空模式的多粒度表达模型，推动了视觉模式感知与理解的进步。8篇代表性论文谷歌引用3000+次，单个GitHub开源算法获4600+星标。获FG2019最佳海报论文奖1项，国际学术竞赛冠/亚军3项。成果应用于智能手机、智慧园区等。

个人简介： 陈熙霖，中国科学院计算技术研究所研究员，ACM / IAPR / IEEE Fellow，中国计算机学会会士，其主要研究领域为计算机视觉、模式识别、多媒体技术以及多模式人机交互，特别是在生物启发的特征表示与学习、以人为中心的感知与分析、场景理解等方面开展了系统的研究。目前担任JVCIR的Senior AE，计算机学报、模式识别与人工智能副主编，以及Research、Fundamental Research的(领域)编委。担任(过)多个国内外大会的主席和程序委员会主席，并十多次担任CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS等会议的领域主席。研究工作在国内外重要刊物和会议上发表论文400多篇，先后获得过国家自然科学二等奖、北京市高等学校教学名师奖。

报告题目： 电润湿液体透镜理论与应用

报告摘要： 电润湿液体透镜具有连续快速变焦、轻量化和低功耗等优点，是显微镜和无人侦察系统等先进成像设备实现智能化和轻量化的重要元器件。本报告将介绍团队提出的电润湿液体透镜的界面调控、电润湿接触角饱和机理、液-液面可移动变焦机制以及研制的基于电润湿液体透镜的连续光学变焦显微镜等成像设备。其中的连续光学变焦显微镜实现了10×-100×连续光学变焦，倍率切换时间仅为48ms，解决了常规显微镜倍率离散、切换慢和变焦抖动等难题。

个人简介： 王琼华，教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家"万人计划"科技创新领军人才、国际信息显示学会、美国光学学会、国际光学工程学会、中国光学学会和光学工程学会会士、中国图象图形学学会理事、PhotoniX等期刊编委和国家重点研发计划等项目负责人。研究方向为显示与成像技术。研制了裸眼光场3D显示器、全息3D显示系统、液体透镜和连续光学变焦显微镜等。以第一完成人获得2023年度国家技术发明二等奖和3项省部级科技一等奖，获准192件美国和中国发明专利，出版科学出版社书籍3部，发表SCI收录论文350余篇。1988-2001年在电子科技大学获得学士、硕士和博士学位，1995-2001年在电子科技大学任助教、讲师和副教授，2001-2004年在美国中佛罗里达大学光学学院任Research Scientist，2004-2018年在四川大学任教授和博士生导师，2018年至今在北京航空航天大学任教授和博士生导师。

报告题目： 先验引导的图像结构表达

报告摘要： 结构，是不同层次（尺度）实体之间的有序排列，决定事物的内在规律与外在表象。如何透过纷繁复杂的表象发掘图像的内在结构，是图像处理及其应用的核心科学问题。其难点是如何在合适的空间运用合适的方法给出合适的结构表达。项目组在图像结构表达方面进行了探索性研究工作。项目组发现需要基于先验知识表达图像的结构、不同类型的图像处理任务有不同的结构表达，提出了三类先验引导的图像结构表达方法，推动了图像结构表达在图像处理技术中的应用。

个人简介： 黄华，北京师范大学人工智能学院教授，院长。国家杰出青年基金和中国青年科技奖获得者，国家万人计划科技领军人才。主要从事图像/视频处理、人工智能方面的研究工作。主持了包括国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目等；发表学术论文百余篇，获授权国家发明专利60余项，部分成果在工业、国防、互联网行业得到应用。兼任中国图象图形学学会常务理事、多媒体专委会主任，中国计算机学会常务理事、教育工作委员会副主任。获ICML2020杰出论文奖，EURASIP2020、PRCV2019、ChinaMM2017最佳论文奖。

报告题目： 面向开放场景的时空上下文表征学习理论与方法

报告摘要： 开放场景中视觉数据的表征学习需应对环境自由性大、互动性强、多样性泛等挑战。如何对高维高噪的感知数据进行低维紧凑表征，是目标检测、识别及运动跟踪等核心任务亟待解决的关键问题。本报告从时空上下文驱动的高精度模式发现、时空轻量化关联的强判别特征学习和时空可解释建模的大范围分布表征三个方面，探讨时空上下文表征学习，旨在解决对象模式获取难、模型判别弱、分布覆盖小等难题，从而为各类感知任务提供技术支撑。

个人简介： 王乐，博士，西安交通大学人工智能学院教授、博导。国家级青年人才计划入选者、陕西省杰青、中国科协青年人才托举工程入选者。2008和2014年分别获西安交通大学控制科学与工程专业学士、博士学位，曾赴美国西北大学和斯蒂文斯理工学院做访问研究。主要研究方向为计算机视觉与模式识别。以第一/通讯作者发表IEEE T-PAMI、NeurIPS、CVPR、ICCV等CCF-A类及中科院1区期刊论文50余篇，获授权国家技术发明专利27项。主持国家重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金、陕西省重点研发等10余项科研项目。2024年获中国图象图形学学会自然科学一等奖（1/5）。现任国际期刊PR、PRL、MVA编委，国际会议CVPR、ICCV、ICLR等领域主席，中国自动化学会青工委副主任。

报告题目： 高分辨率遥感图像目标感知关键技术及应用

报告摘要： 如何对海量的高分辨率遥感影像进行自动分析和理解，快速准确地提取地物目标信息，是遥感智能解译与应用面临的一项关键挑战。本次报告将从基于对抗学习的多模态遥感图像融合、复杂地物目标几何表示框架与精准检测、基于稀疏注意力机制的航拍目标跟踪三个方面介绍项目团队在高分辨率遥感图像智能解译方面的相关成果，以及在重大自然灾害评估、地质填图与矿物勘察等国家重大需求方面的应用。

个人简介： 王蕴红，北京航空航天大学计算机学院教授、博士生导师，北京航空航天大学计算机学院院长，IEEE/IAPR/CCF/CAAI Fellow，中国人工智能学会、中国计算机学会、中国图象图形学学会常务理事，长期从事人工智能、模式识别研究，曾获中国青年科技奖、国家技术发明二等奖、中国图象图形学学会技术发明一等奖、北京市教学成果一等奖。由于在生物特征识别、计算机视觉和模式识别方面的贡献于2018年当选为国际模式识别学会会士（IAPR Fellow），因在人脸识别和虹膜识别方面的贡献当选2020年度IEEE Fellow，因在"模式识别和生物特征识别方面的突出学术贡献、为模式识别领域做出的学术服务以及作为引领性科学家的榜样作用"于2022年获得国际模式识别协会女科学家Maria奖，因在生物特征识别和通用视觉表示方面的贡献于2023年获得中国计算机学会夏培肃奖。

报告题目： 动态神经网络构建与自适应推理方法

报告摘要： 深度学习模型的计算效率瓶颈已成为国内外学术界和产业界共同关注的挑战性难题。动态神经网络受人类自适应感知模式启发，有望突破当前人工智能系统的能耗瓶颈，实现能效跨数量级提升。本报告聚焦动态神经网络的构建与自适应推理方法，提出支持高效动态计算范式的新型网络架构、基于样本分辨率自调节的渐进式动态推理方法和基于强化学习与可变形注意力机制的时空动态聚焦推理范式，实现了神经网络在结构和时空维度的高效计算。

个人简介： 黄高，清华大学自动化系副教授，博士生导师。博士毕业于清华大学，博士后工作于美国康奈尔大学。主要研究领域为深度学习、多模态学习、具身感知与决策，是深度卷积网络DenseNet的主要发明者。共计发表学术论文100余篇，被引7万余次，最高单篇引用超过5万次。获国家优青、CVPR最佳论文奖、达摩院青橙奖、世界人工智能大会SAIL奖、教育部自然科学一等奖、中国图象图形学学会自然科学一等奖、中国人工智能学会自然科学一等奖、亚洲青年科学家奖、AI 2000人工智能最具影响力学者、《麻省理工科技评论》"35岁以下科技创新35人"等，担任IEEE T-PAMI、IEEE T-BD、Pattern Recognition等国际重要期刊编委和CVPR、ICCV、NIPS、ICML等人工智能顶级会议领域主席。

报告题目： 深度图像生成

报告摘要： 本报告中涉及的深度生成主要指图像到图像的生成，例如图像风格化、图像翻译等，这里我们将基于生成模型的图像增强也涵盖在内。本报告将介绍近年来深度生成模型的代表性方法，探讨基于扩散模型的高效图像增强的思路，并简要介绍在人脸隐私保护中的应用。

个人简介： 王楠楠，教授，博士生导师，西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室副主任。近年来从事图像跨域重建与可信鉴别方面的研究，具体包括图像跨域重建，目标身份分析，以及模型可信学习等。在IEEE TPAMI、IJCV等国际学术期刊和CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS等国际学术会议上发表论文200余篇，授权国家发明专利30余项，其中7项实现专利技术转让，软件著作权3项，相关成果获教育部自然科学一等奖、陕西省科学技术一等奖、中国图象图形学学会自然科学奖二等奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文、陕西省优秀博士学位论文奖等荣誉。主持国家自然科学基金优秀青年基金、联合基金重点、面上、青年项目，科技创新2030-"新一代人工智能"重大项目子课题，教育部联合基金项目等。担任国际期刊《Visual Computer》的共同主编（Co-Editor-in-Chief）及Neural Networks编委等。

报告题目： 面向复杂工业环境的场景交互感知关键技术及应用

报告摘要： 本报告针对开放工业场景的感知与交互相关问题，汇报开放环境下的高效建模理论、多元目标的主动感知方法、动态场景的泛化交互技术等工作，来解决开放场景虚实融合与映射过程的不可控、不精准、不高效等难题，并结合一些应用案例，讨论相关技术的应用价值。

个人简介： 大连理工大学计算机学院教授、博士生导师，现任学校学科建设（双一流、学术委员会）办公室副主任、社会计算与认知智能教育部重点实验室副主任。主要研究方向为计算机图形学与视觉等。主持科技部重大项目、多个国防重点项目、863项目、国家自然基金元宇宙专项、国家自然基金重大计划培育项目、教育部装发联合基金等国家级项目，研究成果发表在NeurIPS、SIGGRAPH、CVPR、ICCV、TVCG、TPAMI、IJCV、TIP等领域高水平刊物上，出版专著3部，获得2024年中国图像图形学会技术发明一等奖（第1）、2023年大连市科技进步一等奖（第1）、2023年日内瓦国际专利金奖（第1）、2023年辽宁省自然科学技术成果二等奖（第1）、2022年CCF-CADCG优秀图形开源奖（第1）、2021年辽宁省技术发明奖一等奖（第4）等；2020年和2022年辽宁省本科教学成果一等奖，2022年国家研究生教学成果二等奖和2022年辽宁省研究生教学成果特等奖。担任中国图学学会常务理事、中国图学学会可视化与认知计算专委会主任、中国指挥与控制学会虚拟现实与人机交互专委会副主任、中国仿真学会数字娱乐专委会副主任、中国图学学会奖励工作委员会秘书长、中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会秘书长等学术兼职。

报告题目： 亚微米级工业视觉智能检测技术及应用

报告摘要： 项目攻克尖端制造极限视觉检测挑战：亿级像素视野亚微米缺陷（3*3像素）、深度层叠的非规则柔性材料（68-150层）、超高速（2200件/时）、超低漏检率（十亿分之一）、工业样本时空受限、千类产线多样等。项目首次突破亚微米级视觉极限检测世界难题，将缺陷最高检测精度提升至0.5μm；首创密封钉、极耳翻折等锂电池精密部件缺陷检测系统，颠覆传统氦气泄漏检验方法，突破全方位、无死角精密检测瓶颈；满足超6000项智能化检测需求，质检速度平均提升10倍。

个人简介： 上海交通大学特聘教授，人工智能研究院副院长。他是中国图象图形学学会理事、会士、数字娱乐与智能生成专委会主任，计算机学会CAD&CG专委会副主任，人工智能学会理事。马教授曾主持国家杰出青年基金（1996），曾获上海市科技进步特等奖（第一完成人）、一等奖、二等奖，中国青年科技奖，国家教育部科技进步二等奖，吴文俊人工智能自然科学奖一等奖；国家"百千万人才工程"(国家级)首批人选（1997）；国务院特殊津贴获得者。马教授在国内外重要学术刊物上发表论文500多篇，包括一系列IEEE TPAMI、TIP、CVPR等顶级论文，在跨媒体智能处理、人体姿态估计、3D场景分析与理解等方向取得一系列创新性成果，提出复杂场景人物行为关联视觉理解与表达新范式。

报告题目： 人工智能模型的内生安全

报告摘要： 报告的重点：首先是大模型的内生安全的本质机理，包括大模型的可解释性研究、知识的可编辑性和推理过程的可编辑性等。其次，基于大模型脆弱性机理的攻击方法，包括基于知识编辑的后门攻击、基于prompt的越狱攻击和劫持攻击、隐私泄露攻击等。最后，针对大模型的安全评测和评估，包括基于神经元参数的鲁棒性评估、基于外围访问的可信评估、红方评估和心智评估等。

个人简介： 蒋兴浩，博士，上海交通大学副校长，上海交通大学电子信息与电气工程学院长聘教授/博导，主要从事人工智能安全治理、数字媒体内容安全等领域的理论与关键技术研究。主持了包括国家863计划项目、国家重点研发计划项目等30余项国家/省部级科研任务，在IEEE TIFS、TDSC、TMM等国内外学术期刊和会议上发表学术论文180余篇，获授权国家发明专利45项，软件著作权登记6项，成果在国家安全、检察、司法等政府职能部门得到成功应用，取得了良好的社会和经济效益。获得教育部新世纪优秀人才、上海市优秀技术带头人、上海市青年科技启明星（A类）等计划支持。荣获教育部科技进步一等奖1项，上海市科技进步二等奖2项，中国图象图形学学会科技进步一等奖1项。目前是IEEE高级会员、中国图象图形学学会高级会员，《实验室研究与探索》期刊主编，十余种国际学术期刊的审稿人。

报告题目： 超大规模泛在视频物联网关键技术研发及应用

报告摘要： 作为《数字中国规划》和《"十四五"数字经济发展规划》的重大需求，视频物联网是实现数字中国建设等关键领域升级发展的重要引擎。针对超大规模泛在视频物联网海量数据与有限资源的显著矛盾，开展了关键技术研发及应用攻关，突破了众多技术难题，取得了一系列创新成果。集成研发了超大规模泛在视频物联平台，入选了国家工业和信息化部物联网示范工程，应用于中国移动的多个业务产品，取得了显著的经济和社会效益。

个人简介： 朱策，长江学者特聘教授，IEEE/Optica Fellow，IEEE两个学会和APSIPA的杰出讲座学者，中国通信学会会士。兼任IEEE ICME指导委员会主席（2024-2025）、IEEE成都分会主席及中国图象图形学学会常务理事。长期致力于视频与图像智能处理及编码通信。先后担任8个SCI国际学术期刊编委（包括5个IEEE著名期刊）。主持承担了国家级重点及谷歌/华为/中移动等研究项目。多次荣获国际学术会议论文奖。2017年起连续七年入选爱思唯尔"中国高被引学者"，荣获2024年中国图象图形学学会科技进步奖一等奖、2023年四川省自然科学奖二等奖、2022年中国侨联第九届"侨界贡献奖"等。

陈健生

北京科技大学

jschen@ustb.edu.cn