你好！欢迎来到北京图象图形学学会！
学会动态
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- 2019 年APMCM 亚太地区大学生数学建模竞赛的报名通知
- 2019年第九届亚太地区大学生数学建模竞赛（以下简称“竞赛”）是北京图象图形学学会主办，校苑数模承办的亚太地区大学生学科类竞赛，竞赛由亚太地区大学生数学建模竞赛组委会负责组织，欢迎各高等院校按照竞赛章程及有关规定组织同学报名参赛。 1. 竞赛的时间确定为11 月 28 日 6:00 至 12 月 2 日 9:00。2. 本次竞赛时间为 4 天，参赛对象为普通高校全日制在校大学生，参赛队由 2-3 名大学 生 组 成。报名截止日期为 11 月 27日 12:00，报名截止后不能再更改报名信息。3. 竞赛允许跨校组队，必须完整填写每位参赛者以及指导教师所在的学校全称，每支参赛队的参赛费用为 100 元，报名费用直接在报名网站提交。统一组织报名的高校， 缴费方式见《2019 APMCM 亚太地区大学生数学建模竞赛报名流程指南》。4. 竞赛分为研究生组、本科组；报名时请根据参赛队员中学历最高者选择组别。5. 每所院校参赛队数不作统一规定；组委会将根据报名情况确定获一、二、三等奖的数量（大约分别占成功参赛总队数的 5%、15%、25%），优秀参赛者将享受组委会提供的其它奖励政策，请参见《亚太地区大学生数学建模竞赛奖励细则》。6. 竞赛题目共 2 道（A、B 题），一般来源于人工智能、工程与管理、统计等领域经过适当简化加工的实际问题。7. 竞赛只需要提交电子版论文，不需要邮寄纸质版论文；所有参赛队必须提交英文版论文。8. 组织集体报名的院校，该校负责人将所有参赛队的集体报名表发到竞赛组委会邮箱9. （apmcm@mathor.com） ，报名费可统一转账至承办单位校苑数模的对公账户，请参见 《2019 年亚太赛集体报名高校须知》。10. 竞赛不邮寄书面题目，竞赛开始时赛题将在校苑数模网站、北京图象图形学学会官网（www.bsig.org.cn）以及报名主页上公布。11. 其它事项请登录报名官网(http://www.apmcm.org/index)，查看竞赛组委会的有关通知文件。 北京图象图形学学会亚太地区大学生数学建模竞赛组委会2019 年 1 0 月
成果展示
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- 北京图象图形学学会荣获AAAAA级社会组织称号
- 为贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅《关于改革社会组织管理制度促进社会组织健康有序发展的意见》及中共北京市委办公厅、北京市人民政府办公厅《关于改革社会组织管理制度促进社会组织健康有序发展的实施意见》（京办发〔2017〕32号），进一步加强社会组织规范化建设，根据《中华人民共和国慈善法》和《社会组织评估管理办法》（民政部令第39号）相关规定，市民政局决定开展2018年社会组织评估工作。学会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，最终确定了学会获得了AAAAA评估等级的佳绩。2018年11月13日，北京市民政厅专家评估组来学会进行市级学术性社会团体现场评估。学会理事长王涌天、副理事长刘成林、秘书长刘越、副秘书长梁晓辉出席会议。评估专家组，从基础条件、内部治理、工作绩效、社会评价（社会意义与社会影响）和诚信建设（社会责任与诚信建设）五个方面对学会进行了评估。在评估会上，刘越秘书长致欢迎词，热烈欢迎评估专家组一行的到来！介绍了北京图象图形学学会的构架与组成，并从以下几个方面向评估专家组汇报学会近两年的工作情况：1、优化组织机构，加强自身建设；2、发挥自身优势，搭建合作桥梁；3、开展丰富多彩活动，增强学会凝聚力、向心力；4、加强学术交流，扩大影响力；5、坚持学会宗旨，努力为会员和企业做好服务；6、创新各类信息平台，拓宽信息成果共享的服务模式；7、积极组织参与扶贫、慈善等公益活动。专家组成员认真并仔细查阅了资料，对学会的办公地点进行了实地勘察，并上网查阅了学会的社会评价情况。在评估现场，专家组并对学会近两年所做的工作予以肯定，并表示学会在工作绩效方面表现的尤为突出。学会通过本次评估，对自身建设进行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、以评促建、以评促改、以评促优、以评促创、以评估促发展的目的。总之，本次对学术行社团的评估，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。
学术会议
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- 2019虚拟与增强现实领域顶级国际学术研讨会在京召开
- 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，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，为参会者提供了很好的交流机会。本次是该会议创办20多年以来首次在中国举办。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。 会议邀请到了北京大学高文院士、香港中文大学汤晓鸥教授和奥地利格拉茨技术大学的Dieter Schmalstieg教授作主题演讲。高文院士介绍了AVS3标准的基本情况、开发过程以及关键技术，并介绍了视频编码标准的最新发展，特别是在编码工具、虚拟/增强现实和深度学习方面的最新成果。汤晓鸥教授将以商汤员工的普通工作日为例，展示人工智能(AI)和增强现实(AR)如何改变我们的生活和工作方式，从每天的早妆到人性化的数字前台，从启用AR的路线导航到多玩家互动游戏体验，AI正在扩大AR应用场景的边界，为AR的进一步商业化奠定了坚实的基础。Dieter Schmalstieg教授将探讨情境可视化作为增强现实技术的新用例的潜力。可视化以帮助用户理解庞大而复杂的数据，它以感知和认知的发现为基础来实现其目标，该报告将描述一些初步的探索，并尝试为这个重要的新方向定义研究议程。此外，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。鸣谢联合承办单位及志愿者团队对本届大会的支持与帮助。
- 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
- 北京图象图形学会，是聚集北京市图像图形专业工作者，在北京市民政局及北京市科协的行政业务管理下的科技社团组织，有会员600余人，由于业务发展，现需要招聘网站设计制作的兼职工作人员1-2名。任职要求： 1.计算机专业本科以上学历，最好是计算机图像图形方向，要有一定的逻辑思维, 热爱互联网工作，熟悉手机新媒体制作设计； 2.网页设计有兴趣；热爱互联网，喜欢从事网页设计类工作； 3.学习能力强，工作热情高，富有责任感，独立完成网站相关工作； 4.本岗位欢迎优秀应届毕业生前来应聘。（学习能力强者可宽松学历要求）。 岗位职责： 1.负责完成客户网站首页及内页内容设计，页面设计审核，与专业网站制作公司 接洽； 2.负责网站内容的组织并定期更新； 3.团队协作，配合学会秘书处的协调，高效完成日常网络维护，网络安全的任务。4.可以长期保持兼职状态 福利待遇： 1.薪资：面议，参照科研单位薪资标准及完成任务量。 2.上班时间：前期网站建设期间保证每周三个半天在学会办公室工作，网站维护期 间每周在学会办公室工作半天。联系人： 吕洁 联系电话： 82525258 电子邮箱：bsig@sina.com
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