报告题目：智能影像计算

报告时间：2019年9月10日 上午9:50

报告地点：吉大南区计算机楼B108

报告人：刘家瑛 副教授

报告人简介：

刘家瑛，博士，北京大学副教授。2010年7月，毕业于北京大学计算机应用技术专业，获理学博士。同年留校任教，在北京大学计算机科学技术研究所承担教学科研工作，2012年8月晋升为副教授。2007年至2008年，在美国南加州大学电器工程系信号处理研究室任访问学者。2015年，在微软亚洲研究院任铸星计划访问研究员。研究领域包括图像/视频编码、增强与理解。担任亚太信号与信息处理协会(APSIPA)杰出讲者，IEEE/CSIG/CCF高级会员，IEEE MSA/VSPC技术委员会委员，CCF多媒体技术专委会副秘书长，CSIG视觉大数据专委会常委、副秘书长。累计发表高水平学术论文100余篇，其中IEEE汇刊与CCF A类会议论文42篇；申请国家发明专利70项，其中已授权中国专利34项/美国专利4项。担任ACM ICMR-2021 / IEEE VCIP-2019会议程序主席, ICCV-2019会议领域主席等多个国际会议组织工作，获教育部科技进步二等奖、CSIG首届石青云女科学家奖-青年奖、北京大学首届教学卓越奖（40岁以下唯一获奖者）, IEEE MMSP-2014 Top10% Paper Award等。主讲的全球MOOC课程获教育部首批“国家精品在线开放课程”。

报告内容简介：

基于数据驱动的深度图像增强处理技术发展迅速。本次报告，将从传统最大后验概率框架出发，思考如何在数据驱动框架中嵌入学习先验的有效方法。在近期的研究工作中，利用多任务学习、对抗生成网络以及无监督学习等技术，构建side prior和learned prior，提升图像视频去雨与低光照增强的性能。本次报告将介绍单张图像雨痕联合检测与去除、视频雨痕去除与背景帧重建、无监督视网膜表示低光照增强和一个关于低光照增强的包含底层视觉和高层视觉的benchmark。

主办单位：

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吉林大学国家级计算机实验教学示范中心

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