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学会动态
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- 第十五届图像图形技术与应用学术会议征文延期通知（IGTA2020）
- 新冠病毒来势汹汹，我们为了尽力保障大家的安全，会议将延期举办。由北京图象图形学学会主办的第十五届图像图形技术与应用学术会议(IGTA2020）原定于2020年4月17-19日在北京邮电大学召开，受疫情影响将推迟召开，我们将尽快提供新的日期及注册信息，感谢各位参会者的理解。会议主题为”当5G与图像图形相遇”。大会内容包括特邀报告、论文报告、学术论坛、APMCM竞赛、参观展览等部分，展示图像图形技术的最新研究成果和产品，共同促进图像图形技术的发展和应用，同时向参会代表展示不一样的北京。现诚邀国内外研究人员和工程技术人员积极向大会投稿。 出版和检索：本次大会接收英文和中文两种稿件的投稿。所有被录用并注册的英文稿件将由Springer出版公司出版并由Springer 公司负责送交EI检索，IGTA系列会议论文集已连续七年被EI检索。所有被录用并注册的中文稿件将收录于大会论文集。中文投稿推荐期刊发表。请在投稿同时提交中英文题目和中英文摘要（含中英文投稿），会议交流中英文均可。 征文信息：论文投稿网址：https://easychair.org/conferences/?conf=igta2020投稿论文以word（或LaTeX）和pdf格式投稿。论文格式模版：英文模板：http://www.bsig.org.cn/detail/2325，不超过15页。中文模板：http://www.bsig.org.cn/detail/2324，不超过8页。具体投稿咨询请发邮件至igta@bsig.org.cn ，咨询电话：010-82525258 征稿主题：（投稿时请注明Topic X + 论文题目）Topic 1：图像处理与增强技术（图像信息获取，图像及视频编码，图像及视频传输，图像及视频存储、压缩、复原、去雾、重建及显示等）Topic 2：生物特征识别技术（人脸、指纹、虹膜、掌纹等生物特征识别与认证技术等）Topic 3：机器视觉与三维重建（视觉信息获取、摄像机标定、立体视觉、三维重建、机器视觉在工业检测中的应用等）Topic 4：大数据视频和图像分析与理解（目标检测与识别、图像与视频检索、图像分割、匹配、分析、理解）Topic 5：计算机图形学（建模、渲染、算法简化及加速技术、真实感场景生成、3D重建算法、系统及应用等）Topic 6：可视化与可视分析 (科学可视化、信息可视化、可视分析)Topic 7：虚拟现实与人机交互（虚拟场景生成技术、大空间跟踪与定位技术、增强现实技术、基于计算机视觉的人机交互技术等）游戏和动画（数字媒体的策划与设计、游戏引擎、3D立体游戏、动画、虚拟人等）Topic 8：图像和图形的应用（图像及视频处理与传输、生物医学工程应用、信息安全、数字水印、文本处理及传输，遥感、遥测，等等）Topic 9：其他图像和图形技术与应用相关研究工作 重要日期：论文截稿 2020年5月15日（已延期）接收通知 2020年7月1日 联系办法：电 话：010-82525258 邮 箱：igta@bsig.org.cn 网 站：www.bsig.org.cn 微 信：BSIG82525258 注册：注册请访问：https://meeting.yizhifubj.com.cn/web/main.action?meetingId=348 会议费：按照您选择的情况汇款（会议费包含：会议资料，会议期间用餐；不含：住宿，交通。）会议费参会会议发言推荐期刊会员资格会议注册¥1300 IGTA会议日程及全部会议资料// 获得一年BSIG个人会员资格中文投稿¥1500Poster展示讲解论文报告PPT论文评审通过后推荐中文期刊英文投稿¥3200论文评审和论文报告通过后Springer出版1、户 名：北京图象图形学学会开户行：工商银行海淀支行营业部 帐 号：02000496092000733122、网上支付：http://meeting.yizhifubj.com.cn/web/html/igta.htm3、发 票：税务发票，请提供开票单位、税号及开票内容。
成果展示
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- 北京图象图形学学会2019大事记
- 北京图象图形学学会在2019年的工作中，针对自身的特点，深入进行学术交流，积极通过学会的活动扩大学会的影响，严格遵守北京市科协及北京市民政局的各项规定，综合总结如下：一、学术交流1、第18届IEEE混合与增强现实国际研讨会（ISMAR 2019）2019年10月14日至18日，“第18届IEEE混合与增强现实国际研讨会（ISMAR 2019）”在北京举行，本次大会是该会议创办20多年以来首次在中国举办。IEEE ISMAR是虚拟和混合现实领域顶级国际学术会议，该会议是由IEEE计算机学会和IEEE可视化图形技术委员会共同组织和支持，由北京图象图形学学会、北京理工大学、北京航空航天大学联合承办。旨在分享目前虚拟现实与增强现实领域的最近发展成果并讨论该领域的未来发展规划。参加会议的研究人员是来自全世界的权威国际专家、相关工作的工程人员、研究学者。本次大会由北京航空航天大学赵沁平院士、北京理工大学王涌天教授、澳大利亚乐卓博大学Henry B.L.Duh教授共同担任大会主席。会议期间还安排了50余场学术报告、6场学术研讨会、100余幅海报展示、20余项成果展示、1项SLAM挑战赛、1场博士生论坛、3场辅导课、1场实验室推介展示、1场技术应用展览。该会议的关注程度极高，吸引了近500位海内外学术界和工业界专业人士参会，其中境外参会人员超过300人，还吸引了近十家参展及赞助。它显示了大众对于混合现实和增强现实研究的日益增长的兴趣和意义。2、第十四届图像图形技术与应用学术会议（IGTA2019）由北京图象图形学学会主办，中国科学院大学承办的“第十四届图像图形技术与应用学术会议（IGTA2019）”，于2019年4月19日-20日在中国科学院大学雁栖湖校区-国科大国际会议中心召开。本届会议汇集了清华大学、北京大学、中科院大学、北京航空航天大学、北京理工大学、加州大学伯克利分校、华盛顿大学西雅图分校、威斯康辛大学等多家学术单位，Springer、《中国图象图形学报》、《图学学报》等科技期刊，以及计算机视觉科技life等多家网络科技媒体，吸引力200余位专家学者、科技工作者及科技媒体评论人员到会参加学术交流及讨论。本届会议共征集到论文142篇，收录了其中77篇中英文论文，其中的英文论文通过Springer出版，并提交EI检索，而收录的中文论文被推荐到国内三家核心学术期刊进行发表，IGTA大会论文集已经连续七年被检索，论文质量越来越高。本次的大会报告从不同的学术角度对AI与图像图形技术发展进行了解读和探索。精彩的大会报告不仅展示了专家教授们的研究内容与方向，更为参会者带来了顶尖研究成果和来自海内外的各种新命题、新方法、新思维、新形式，拓展了参会者对本学科技术应用的视野。大会期间还邀请了6位CVPR2019论文作者对自己的科学研究进行了分享，并安排了众多论文作者的研究展示及交流分享，并为广大的科学工作者提供了更好的自由交流的平台。 3、优秀博士论文及优秀导师评奖北京图象图形学学会在2019年继续开展优秀博士论文和优秀导师的评选工作，并以此为试点，开展各类型的科技评价工作做好各种科技评价的基础准备工作。本次优秀博士论文奖共遴选出6篇优秀论文和6位优秀导师奖，评奖范围辐射到北京周边的京津冀地区，从而扩大学会的影响力。在此基础上，酝酿更多层次的科技评价工作，丰富学会为会员为社会服务的内容。 4、2019年北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校由北京图象图形学学会合作举办，教育部机器感知与智能重点实验室，大数据分析与应用国家工程实验室承办的第十一期北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校于2019年7月10-19日在北京大学举行。暑期学校面向全国招生，遴选了200多名国内各大院校和研究院所中相关专业的在校硕士、博士研究生和青年教师，和少量对可视化领域有浓厚兴趣的优秀高年级本科生参会。本次暑期学校的培训内容包括可视化基础课程，和可视化高级课程。基础课程主要配合北京大学最新可视化MOOC材料，结合可视化前沿技术，讲授可视化技术基础知识。高级课程邀请了海内外在可视化领域具有深厚造诣的知名学者，面向学院系统探讨本领域的前沿技术和研究方法。在本届为期一周的活动安排中，活动发起人北京图象图形学学会常务理事、学术委员会主任，北京大学信息科学技术学院机器感知与智能教育部重点实验室副主任袁晓如研究员以及特邀专家雪城大学徐瑞鸽研究员, 中科院先进技术研究院曾伟博士, 香港科技大学麻晓娟研究员, 英特尔的Aaron Knoll研究员及高级工程师Bruce Cherniak，伦敦大学城市学院的Cagatay Turkay博士, 中山大学的博士生导师陶钧,由浅入深的为学员展示了一场“视觉”盛宴。 二、学会建设1、北京图象图形学学会荣获AAAAA级社会组织称号学会于2018年11月13号参加市民政局组织的社会组织评估工作。依照评估指标和评估工作程序，通过申请和自评以及现场评估并经过评估审核委员会评审、公示，最终于2019年4月12号确定了学会获得了AAAAA评估等级的佳绩。学会通过本次评估，对自身建设进行了一次全面的对照检查，总结成绩经验，查找问题不足，达到以评促学、一评促建、以评促改、以评促优、以评促创、以评估促发展的目的。总之，本次对学术性社团的评估，就是对我们工作的鼓励和鞭策，为我们今后工作和活动组织的管理规范化，制度化打下良好基础，帮助学会成长为社会建设和社会治理的重要力量。北京图象图形学学会取得AAAAA级社会组织评估等级佳绩离不开学会领导和各位会员共同努力和付出。在以后的工作中，学会也将以此为契机，继续开拓创新，在相关部门的指导和广大企业的帮助下，积极发挥引领作用，认真做好桥梁和服务工作，团结广大图象图形工作者，广泛开展交流与合作活动，全面支持会员及会员企业，共同促进图像图形技术的繁荣和发展。 2、学术会议IGTA2019被评选为北京十佳影响力学术会议2019年9月26日，由北京市科学技术协会主办的“2019年十佳影响力学术会议经验交流会”在北京科学中心举行。经过学会申报、专家评审、综合评议等环节，北京图象图形学学会所主办的第十四届图像图形技术与应用学术会议（IGTA2019）被评为北京市十佳影响力学术会议。学会秘书长刘越出席会议，并参与交流发言。这次获奖是对我们学会工作的肯定，学会也将在今后的工作中在学术交流活动创新上下功夫，培育更多学术交流精品，提升学术交流主平台品质。 3、学会专职人员参加专业化职业化培训学会专职人员通过参加北京市科协举办的《秘书处能力提升培训》（四阶段）《科技成果转化培训》和《科技社团外事工作培训》以及各种相关论坛，不断提升学会秘书处的工作水平，同时开阔了学会工作思路，加强了社团间的横向交流，为今后开展秘书处工作带了很多启示。 三、党建活动北京图象图形学会在日常工作中穿插党员活动，有效的发挥了党小组对学会日常工作的方向引领作用，成为科协党支部的典型。在过去的一年中学会组织参观了2019公益慈善会展，学会专职人员定期参加科协组织的党建培训，并参观了“两弹一星”纪念馆。学会将围绕“共建共享、共同发展”的工作原则，以深入开展各项党建活动为载体，紧紧围绕服务会员工作，增强党建工作的有效性为目标，提升了学会的党建工作水平。学会将在新一年的工作中更加关注学术建设，从形式创新、内容创新和组织方式的创新等方面，以激发创新思维、活跃创新氛围、增强创新能力为导向，积极发挥学会优势,服务科技工作者学术成长，培育更多学术活动精品，更加全面认识学术交流在科技进步中的重要基础作用和服务功能，多开展有深度、有针对性和有前瞻性的学术交流，通过多种渠道让学术交流成果指导或服务于科研生产，更加关注科学道德和学风建设，用正确的学术导向激励更多科学大家、领军人才、青年才俊和创新团队勇立潮头、锐意进取，以实干创造新业绩。
学术会议
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- 第十五届图像图形技术与应用学术会议征文通知（IGTA2020）
- 由北京图象图形学学会主办的第十五届图像图形技术与应用学术会议(IGTA2020)将于2020年4月17日-4月19日在北京邮电大学召开。会议主题为”当5G与图像图形相遇”。大会内容包括特邀报告、论文报告、学术论坛、亚太地区大学生数学建模竞赛答辩颁奖、参观展览等部分，展示图像图形技术的最新研究成果和产品，共同促进图像图形技术的发展和应用，同时向参会代表展示不一样的北京。现诚邀国内外研究人员和工程技术人员积极向大会投稿。出版和检索：l 本次大会接收英文和中文两种稿件的投稿。l 所有被录用并注册的英文稿件将由Springer出版公司出版并由Springer 公司负责送交EI检索，IGTA系列会议论文集已连续七年被EI检索。l 所有被录用并注册的中文稿件将收录于大会论文集。中文投稿推荐期刊发表。l 请在投稿同时提交中英文题目和中英文摘要（含中英文投稿），会议交流中英文均可。征文信息：l 论文投稿网址：https://easychair.org/conferences/?conf=igta2020l 投稿论文以word（或LaTeX）和pdf格式投稿。l 论文格式模版：英文模板：http://www.bsig.org.cn/detail/2325，不超过15页。 中文模板：http://www.bsig.org.cn/detail/2324，不超过8页。l 具体投稿咨询请发邮件至igta@bsig.org.cn ，咨询电话：010-82525258征稿主题：（投稿时请注明Topic X + 论文题目）Topic 1：图像处理与增强技术（图像信息获取，图像及视频编码，图像及视频传输，图像及视频存储、压缩、复原、去雾、重建及显示等）Topic 2：生物特征识别技术（人脸、指纹、虹膜、掌纹等生物特征识别与认证技术等）Topic 3：机器视觉与三维重建（视觉信息获取、摄像机标定、立体视觉、三维重建、机器视觉在工业检测中的应用等）Topic 4：大数据视频和图像分析与理解（目标检测与识别、图像与视频检索、图像分割、匹配、分析、理解）Topic 5：计算机图形学（建模、渲染、算法简化及加速技术、真实感场景生成、3D重建算法、系统及应用等）Topic 6：可视化与可视分析 (科学可视化、信息可视化、可视分析)Topic 7：虚拟现实与人机交互（虚拟场景生成技术、大空间跟踪与定位技术、增强现实技术、基于计算机视觉的人机交互技术等）游戏和动画（数字媒体的策划与设计、游戏引擎、3D立体游戏、动画、虚拟人等）Topic 8：图像和图形的应用（图像及视频处理与传输、生物医学工程应用、信息安全、数字水印、文本处理及传输，遥感、遥测，等等）Topic 9：其他图像和图形技术与应用相关研究工作重要日期： 论文截稿 2020年3月15日接收通知 2020年4月1日 大会召开 2020年4月17日- 4月19日出版日期 2020年6月联系办法：电 话：010-82525258 邮 箱：igta@bsig.org.cn 网 站：www.bsig.org.cn 微 信：BSIG82525258注册：注册请访问：https://meeting.yizhifubj.com.cn/web/main.action?meetingId=348会议费：按照您选择的情况汇款（会议费包含：会议资料，会议期间用餐；不含：住宿，交通。）会议费参会会议发言推荐期刊会员资格会议注册¥1300 IGTA会议日程及全部会议资料// 获得一年BSIG个人会员资格中文投稿¥1500Poster展示讲解论文报告PPT论文评审通过后推荐中文期刊英文投稿¥3200论文评审和论文报告通过后Springer出版1、户 名：北京图象图形学学会开户行：工商银行海淀支行营业部 帐号：02000496092000733122、网上支付：http://meeting.yizhifubj.com.cn/web/html/igta.htm3、发 票： 税务发票，请提供开票单位、税号及开票内容。& style="font-size: 16px;">& style="font-size: 16px;">发 票： 税务发票，请提供开票单位、税号及开票内容。
- 显著性检测 背景吸收的马尔可夫显著性目标检测
- 显著性目标检测能够减少后续视觉任务的数据处理量，当目标的形状轮廓或色彩纹理组成复杂时，准确地检测出完整的显著性目标是一项具有挑战性的工作。专家推荐本文提出了一种背景吸收的马尔可夫显著性目标检测方法，能够克服原有方法在吸收节点选择、结果等方面的缺陷，在3个不同类型的公开数据集上与多种现有方法的比较实验表明，整体上本文方法在PR曲线、F值以及视觉效果上均有明显的优势。论文亮点1、将原始图象分割成不同数量的超像素块并筛选出合适的边界，分别基于边界节点吸收和背景节点吸收计算获得显著图，能够适应复杂场景得到鲁棒的结果。 2、提出了一种基于边界选择、背景节点选择的多层图融合模型，使得最终获得的显著图具有更好的显著性表达能力。论文方法在SLIC分割的基础上，首先通过差异化筛选去除差异较大的边界，选择剩余三条边界上的节点进行复制作为马尔可夫链的吸收节点，通过计算转移节点的吸收时间获得初始的显著图，然后从初始显著图中选择背景可能性较大的节点进行复制作为吸收节点，再进行一次重吸收计算获得显著图，并对来自不同数量超像素块分割结果导出的多层显著图进行融合获得最终的显著图。图1 本文方法的流程图实验结果实验在ASD、DUT-OMRON和SED3个数据集上，对比了现有的12种方法。ASD数据集包含1 000幅自然图像；DUT-OMRON数据集中有5168幅具有复杂背景且显著目标大小不一的图片；SED数据集中有200幅具有挑战性的图像。设置初始的边界选择时的参数超像素个数为m=250，获取背景吸收节点时的阈值t=0.015。 图2显示了多种方法在ASD数据集上的PR曲线和F值结果。图3和图4是在DUT-OMRON数据集和SED数据集进行对比的结果。从PR 曲线和F值结果可以看出，在ASD和DUT-OMRON数据集上，PR曲线和F值均是最高的，SED数据集中，PR曲线是最好的，F值略低于MC方法，但整体而言，本文算法优于其他12种现有的算法。 在图5中给出在3种不同的数据集上，各种算法的视觉比较，从图5可以看出本文的显著图结果在视觉效果上能够更好地突出整个目标，从直观上来看，本文算法优于其他12种算法。 图2 多种算法在ASD数据集上PR曲线与F值比较 图3 多种算法在DUT-OMRON数据集上PR曲线与F值比较 图4 多种算法在SED数据集上PR曲线与F值比较 图5 在3种数据库上不同方法的视觉比较 第一作者 蒋峰岭，现为中国科学技术大学模式识别与智能系统专业博士研究生，目前主要研究方向为计算机视觉。邮箱:fljiang@mail.ustc.edu.cn 通信作者 孔斌，研究员，博士生导师。中科院合肥智能机械研究所仿生视觉实验室负责人。任中国图象图形学学会理事，中国人工智能学会智能机器人专业委员会委员，安徽省人工智能学会理事。多年来一直从事图象处理、计算机视觉相关的研究工作，获中科院科技进步二等奖一项，发表论文40余篇，EI收录30多篇，申请国家发明专利10项。先后参加和承担国家攻关、国家自然科学基金、国家863、973等以及中科院下达和地方委托的科研项目二十多项。目前，主要研究方向为智能机器人环境感知、工农业机器视觉应用、仿生计算机视觉等。邮箱:bkong@iim.ac.cn.INTRODUCTION实验室介绍中国科学院合肥智能机械研究所是中国科学院合肥物质科学研究院的重要研究单元之一，致力于在仿生感知、信息获取、智能农业信息系统、智能检测与控制、微纳米技术、先进制造、安全系统等重要领域为国家做出基础性、战略性和前瞻性的研究和贡献。建所近四十年来，智能所先后承担了国家自然科学基金、“863”计划、“973”计划、国际科技合作计划、中科院、省部及地方科技攻关等课题近千项，取得了一大批重要科技成果，获得了国家科学技术进步二等奖、联合国世界信息峰会大奖、安徽省科技进步一等奖等100多项科技奖，并承办中国自动化学会核心学术期刊《模式识别与人工智能》。作者所在研究团队主要研究方向为智能机器人环境感知、工农业机器视觉应用、仿生计算机视觉等。近年来参加国家自然科学基金重大研究计划重点项目和集成项目、中国科学院战略性先导科技专项课题等的研究，参与研制的“智能先锋号”无人车在国家自然科学基金委员会主办的“中国智能车未来挑战赛”多次获得优秀成绩。 引用格式Jiang F L, Zhang H T, Yang J, Kong B . Image saliency detection based on background-absorbing Markov chain[J]. Journal of Image and Graphics, 2018, 23(6): 857-865. [蒋峰岭, 张海涛, 杨静, 孔斌. 背景吸收的马尔可夫显著性目标检测[J]. 中国图象图形学报, 2018, 23(6): 857-865.]DOI: 10.11834/jig.170492原文链接http://www.cjig.cn/html/jig/2018/6/weixin/20180608.htm近年国内外优秀的视觉显著性检测算法1、Itti等人[1]提出基于Koch生物识别框架，提取了多尺度的亮度、颜色、方向特征，采用中央周边差操作构造特征图，再将特征整合后突出显著性区域；2、Harel等人[2]提出了一种基于图的视觉显著性检测模型；3、Hou等人[3]提出了一个频谱残差模型(SR方法)来计算显著性；4、Jiang等人[4]提出的基于马尔可夫链的方法(MC方法)中，关注节点在马尔可夫链上的随机游走过程，根据转移节点到吸收节点的吸收时间的不同，获得超像素块的显著值;5、Qin等人[5]提出了基于元胞自动机的方法；6、Tu等人[6]引入最小生成树的方法，可以获得一个实时显著性检测方法。[1] Itti L, Koch C, Niebur E. A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1998, 20(11): 1254–1259. [DOI:10.1109/34.730558][2] Harel J, Koch C, Perona P. Graph-based visual saliency[C]//Proceedings of the 19th International Conference on Neural Information Processing Systems. Kitakyushu, Japan: ACM, 2006: 545-552. [DOI:10.1.1.70.2254][3] Hou X D, Zhang L Q. Saliency detection: a spectral residual approach[C]//Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Minneapolis, Minnesota, USA: IEEE, 2007: 1-8. [DOI:10.1109/CVPR.2007.383267][4] Jiang B W, Zhang L H, Lu H C, et al. Saliency detection via absorbing Markov chain[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision. Sydney, NSW, Australia: IEEE, 2013: 1665-1672. [DOI:10.1109/ICCV.2013.209][5] Qin Y, Lu H C, Xu Y Q, et al. Saliency detection via cellular automata[C]//Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Boston, MA, USA: IEEE, 2015: 110-119. [DOI:10.1109/CVPR.2015.7298606][6] Tu W C, He S F, Yang Q X, et al. Real-time salient object detection with a minimum spanning tree[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Las Vegas, NV, USA: IEEE, 2016: 2334-2342. [DOI:10.1109/CVPR.2016.256]
- 2014年全国科普日北京主场活动报道
- 2014年全国科普日北京主场活动，以“创新引领未来、创新改变生活、创新在我身边、创新圆我梦想”四个主题为主线，每个活动区有若干科普展项、展品和活动 ,为公众营造全新的科普体验。 中共中央政治局常委、中央书记处书记刘云山和刘奇葆、李源潮、郭金龙、韩启德等领导同志参加了20日上午在中国科技馆举行的全国科普日北京主场活动。 北京服装学院教师负责的《体感3D服饰文化展示平台》，《旗袍三维交互学习系统》，《budiu的智能定位童鞋》项目经过北京市科协的层层选拔，进入创新改变生活之居家生活展区。 参观活动结束时，刘云山指出实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴的中国梦，需要以科技实力为支撑，以自主创新为动力。创新成就梦想，创新引领未来。要大力实施创新驱动发展战略，推动我国科技创新不断迈出新步伐、取得新成绩。希望中国科协和各级科协组织加强科普宣传，突出大众性、贴近性，让科技走进百姓、走进生活，让人们在参与中感受科技魅力、焕发创新动力。希望广大科技工作者、教育工作者发挥自身优势，肩负起倡导科学思想、传播科学知识的责任，引导全社会特别是青少年爱科学、学科学、用科学。各级党委和政府要把科普工作摆在重要位置，支持开展科普宣传，引导人们提高科学素质，投身建设创新型国家的生动实践。 今年全国科普日活动主题是“创新发展，全民行动”。围绕这一主题，各地将组织开展7700多项科普活动。北京的主场活动于9月20日至26日在中国科技馆举办。
- ISMAR 2019 SLAM-for-AR 挑战赛圆满结束
- 作为增强现实的一项关键技术，SLAM（同时定位与地图构建）技术在不断趋于成熟并逐渐应用到实际的产品中。越来越多的科研工作者意识到在提升产品性能时，不能只局限于单个技术指标的研究，而是需要着眼于整体性能的提升。事实上，AR产品的落地非常有挑战性，这是因为普通用户可能会随意地移动或转动AR设备，导致出现各种复杂、甚至意想不到的运动，而且场景可能有大量的弱纹理、重复纹理或运动物体，这就对SLAM技术提出了更高的要求。 为鼓励科研工作者们从AR需求层面对SLAM技术进行深入研究，在商汤科技的赞助下，浙江大学CAD&CG国家重点实验室的章国锋教授、北京理工大学的陈靖副教授、美国特拉华大学的黄国权助理教授共同组织并举办了SLAM-for-AR技术挑战赛，邀请所有入围决赛的队伍于2019年10月14日下午在北京友谊宾馆的会议厅进行报告。此次挑战赛从跟踪精度、初始化质量、跟踪鲁棒性、重定位时间等多个方面对参赛者所研发的SLAM系统进行了综合评测。2019年10月17日的大会闭幕式上宣布了最终的比赛结果和获奖队伍，并为他们颁奖。 1、开启仪式担任本次挑战赛主席的是浙江大学CAD&CG国家重点实验室的章国锋教授、北京理工大学的陈靖副教授以及美国特拉华大学的黄国权助理教授。首先，章国锋教授代表挑战赛组织方做开场致辞，对参加这个挑战赛研讨会的老师和同学们表示了热烈的欢迎，并对这次挑战赛的初衷、规则、初赛结果和决赛入围情况作了简要介绍。最后，他殷切希望在场的各位老师和同学们都能够有所收获，满载而归。 章国锋教授代表挑战赛组织方做开场致辞 2、比赛概况和现场研讨本次挑战赛分为V-SLAM和VI-SLAM两组分别进行。注册参加本次比赛的V-SLAM队伍有18支，VI-SLAM队伍10支。提交第一轮比赛结果的队伍有10支，后来其中两支队伍中途选择了放弃，最终入围决赛并做报告的8支队伍（其中V-SLAM组有5支队伍，VI-SLAM组有3支队伍）来自德国、新加坡、中国大陆以及中国香港特别行政区。SLAM-for-AR挑战赛的决赛作为ISMAR 2019会议的一个重要环节，每个队伍的代表都在会上介绍了各自研发的SLAM系统的技术亮点和实验结果。在V-SLAM组中，北京大学团队研发的LF-SLAM系统以总评分83.31分的成绩占据了榜首位置。来自德国埃尔朗根-纽伦堡大学的Darius Ruckert所研发的Snake-SLAM以82.73分的良好成绩屈居第二。第３到５名分别是澎思科技新加坡研发中心研发的AR-ORB-SLAM2，中国科学院上海高等研究所团队研发的PL-SLAM以及中国科学技术大学团队研发的Dy-SLAM。 V-SLAM组冠军LF-SLAM（北京大学） V-SLAM组亚军Snake-SLAM（埃尔朗根-纽伦堡大学） V-SLAM组季军AR-ORB-SLAM2 （澎思科技） V-SLAM组第四名PL-SLAM（中国科学院上海高等研究所） V-SLAM组第五名Dy-SLAM（中国科学技术大学） 在VI-SLAM组中，香港科技大学团队研发的VINS-Mono系统以75.13分的成绩获得了小组冠军，中国科学院上海高等研究所研发的PLVI-SLAM和浙江工业大学团队研发的MMF-SLAM则分别获得了亚军和季军。 VI-SLAM组冠军VINS-Mono（香港科技大学） VI-SLAM组亚军PLVI-SLAM（中国科学院上海高等研究所） VI-SLAM组季军MMF-SLAM（浙江工业大学） 本次SLAM-for-AR挑战赛吸引了很多参会者来听，现场座无虚席。每个参赛队伍在介绍完自己的SLAM系统的技术特色、实现细节和实验结果之后，参会人员可以现场提问，积极良好的交流氛围也为所有参会人员带来了更多的思考和启发。 会场听众17号下午的闭幕式上，大会主席赵沁平院士为本次SLAM-for-AR挑战赛的获奖队伍进行了颁奖。 部分颁奖照片部分颁奖照片 3、特别鸣谢最后，特别感谢本次挑战赛的赞助商商汤科技公司，以及为本次比赛准备数据集、搭建网站和负责系统评测的博士生杨镑镑同学! 关于本次SLAM-for-AR挑战赛各队伍详细评分、相关系统介绍等更多详情请访问：https://www.ismar19.org/newenweb/news/254.htmlhttp://www.zjucvg.net/eval-vislam/ismar19-slam-competition/#competition-results-v-slam
- 北京图象图形学学会招聘启事
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