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学会动态
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- 北京图象图形学学会女科技工作者学术论坛暨新委员工作会议
- 北京图象图形学学会（BSIG）为了更加广泛地汇聚图象图形领域的女科技工作者，为女科技工作者搭建沟通交流平台，促进女科技研究人员快速成长，增强学会凝聚力，提升学科发展水平，女科技工作者学术论坛暨新委员工作会议将于2022年1月26日线上举行，本次会议由北京图象图形学学会主办，北京图象图形学学会女科技工作者委员会承办。本次会议邀请到来自教育部新世纪优秀人才、北京科技大学班晓娟教授和国家青年长江学者、优秀青年科学基金获得者、清华大学索津丽副教授进行特邀报告，讨论相关学科深度交叉的机遇与挑战，感受“女性科技力量”，聆听“女性科技发声”。届时，还将召开北京图象图形学学会女科技工作者委员会工作会议，进行委员增选与任命。本次会议不收注册费，参会听众可通过在线会议链接直接参会，诚邀图象图形学及相关领域的女科技工作者参会交流，共享学术盛宴！ 特邀嘉宾班晓娟北京科技大学人工智能研究院教授、博导教育部新世纪优秀人才北京市党代表中国人工智能学会常务理事及智慧医疗专业委员会主任中国计算机学会人机交互专业委员会常务委员个人简介：长期从事人工智能、人机交互与三维可视化方面的研究。主持十三五国家重点研发、国家自然科学基金、863、总装备部探索项目等多项国家级和省部级科研课题。在科学出版社、国防工业出版社等出版专著4部，在清华大学出版社出版译著1部。国家发明专利20余项。在国内外著名期刊和重要国际学术会议上发表学术论文300余篇。被SCI和EI收录200余篇。近年在Nature子刊，计算机学会推荐的A类顶级国际会议CHI、VR、SIGGRAPH等发表文章多篇。获省部级以上科研教学奖励5项。报告题目：材料显微组织图像处理 索津莉清华大学自动化系副教授、博导教育部青年长江学者国家优青北京图象图形学学会女科技工作者委员会副主任个人简介：近年来主要从事计算摄像学理论与关键技术研究，包括高通量计算摄像、高维数据低带宽采集与传输，单像素压缩成像等，在领域国际期刊与会议上发表学术论文70余篇，包括领域顶级期刊Nature Photonics、IEEE TPAMI等。先后承担国家自然科学基金面上项目、重大仪器研制专项子课题、重点项目，科技部重大专项子课题，以及北京市重点项目等。关键技术获授权国家发明专利20余项、国际发明专利3项。相关成果获2016年国家科技进步二等奖（第3完成人）、2015年度电子学会科学技术奖一等奖（第2完成人）。报告题目：高通量计算摄像 论坛主席：马楠北京工业大学教授、博导北京市中青年骨干教师中国人工智能学会副秘书长北京图象图形学学会常务理事、女科技工作者委员会主任IEEE/CAAI/CCF高级会员个人简介：长期从事智能交互、数字媒体信息处理、无人驾驶等方面的研究。先后主持国家自然科学基金和北京自然科学基金等多项国家级、省部级项目，承担北汽集团、东风等企业课题 “智能汽车及路网可视化仿真交互系统”等8项；担任李德毅院士无人车联合课题组智能交互团队负责人；带领团队连续三年在世界无人驾驶挑战赛虚拟场景赛项获得冠军、团队成果“无人驾驶云智能交互系统”在第二届中国“AI+”创新创业大赛总决赛中获得特等奖；获得“无人驾驶智能交互与应用”获中国电子学会科学技术奖[技术发明类]二等奖（第1完成人）。已在IEEE TNNLS、SCIENCE CHINA Information Sciences等国内外学术期刊、会议上发表论文60余篇；被SCI/EI检索40余篇；主编专著和教材3部，其中《智能交互技术与应用》获评北京高校“优质本科教材课件”，在中国大学MOOC开设在线课程《智能交互技术》，累计12000余人次选课。教学方面先后获得第六届全国教育科学研究优秀成果奖二等奖、北京市教学成果一等奖等。 论坛副主席：索津莉、张国英、王卫苹 张国英中国矿业大学（北京）机电与信息学院教授、博导北京人工智能学会常务理事绿色矿山联盟智库专家北京图象图形学学会女科技工作者委员会副主任IEEE/CCF高级会员个人简介：长期从事人工智能、图像理解与矿业领域故障检测方面的研究。主持国家科技支撑计划、863、自然基金联合基金、工信部、国家测绘局等多项国家级和省部级科研课题。教授课程《人工智能》、《数字图像处理与分析》、《机器视觉》等硕士博士课程。在本领域发表学术论文被SCI、EI检索论文100多篇，获德国 纽伦堡国际发明金奖一项、省部级科技进步一等奖三项、二等奖二项，获国家发明专利十五项，出版学术著作两部，编写本科教材3部。为推进智能化工作，攻克了矿业采集数据的自动标注关键技术，研制了煤岩裂缝识别提取、采煤工作面的煤矸识别及矸石含量自动计量、皮带异物识别及分拣、井下及驾驶道路的多目标三维感知等智能化应用系统。 王卫苹北京科技大学计算机与通信工程学院教授北京物联网学会理事、副秘书长、青年专委会秘书长北京图象图形学学会女科技工作者委员会秘书长中国自动化学会智能自动化专业委员会委员中国神经科学学会类脑分会专委会委员IEEE/CCF高级会员个人简介：长期从事人工智能、医学图像处理、类脑智能方面的研究。主持与重点参与国家自然科学基金、国际联合基金重点项目、科技部国际合作项目、重点研发计划子课题、博士后基金、广东省创新发展项目及横向课题等项目30余项。发表SCI等高水平科技论文80余篇，获得软著与专利20余项，获得河南省科技进步二等奖，中国通信学会最佳论文奖等奖项。教学研究方面，主持及参与课程思政特色示范课程、校级精品在线开放课程、《离散数学》中英文慕课、教学改革课程等6项，先后主讲《安全通论》、《离散数学》等专业课程。 日程安排时间：2022年01月 26日（星期三）线上会场：腾讯会议 644-697-145时间议程主持人09：30-09：35北京图象图形学学会理事长王涌天教授致辞马 楠09：35-09：40在线合影09：40-10：20主题报告：材料显微组织图像处理报告嘉宾：班晓娟10：20-10：40主题报告：高通量计算摄像报告嘉宾：索津莉张国英10：40-10：50休 息10：50-11：30北京图象图形学学会女科技工作者委员会委员增选、讨论年度计划王卫苹11：30-11：40北京图象图形学学会秘书长刘越教授总结发言
成果展示
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- 学会连续两年获得“十佳影响力学术会议”
- 2020年11月4日，由北京市科学技术协会主办的“2020北京市科学技术协会十佳影响力学术会议经验交流会”在北京科学中心举行。来自科技类社会组织的百余名代表参加了此次会议，会议由市科协党组成员、副主席田文主持。 中国科学院院士、中国科协副主席、北京市科协副主席沈岩；北京市科协学术交流工作委员会委员、北京农学会理事长、北京农业职业学院党委书记李云伏；北京市科协青年工作委员会副主任、北京生态修复学会理事长、欧洲科学院院士刘俊国出席会议参与交流，北京市科协常务副主席司马红为会议做总结讲话。 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承办的第18届IEEE混合与增强现实国际研讨会（ISMAR 2019）被评为2020北京市科学技术协会十佳影响力学术会议。我们也是唯一一家连续两年获得此项殊荣的学会。 电气和电子工程师协会混合与增强现实国际研讨会（The IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality, 简称IEEE ISMAR）是混合与增强现实领域的顶级国际学术会议，由IEEE美国计算机学会和IEEE可视化图形技术委员会共同发起和支持。为了大力促进混合与增强现实技术的国际合作与交流，有效推动我国本领域技术进步和产业发展，北京图象图形学学会、北京理工大学、北京航空航天大学共同承办了第18届IEEE混合与增强现实国际研讨会，这是IEEE ISMAR会议创办20多年以来首次在中国举办。 学会理事长王涌天出席本次经验交流会，并参与交流发言。ISMAR2019的举办为学会与更多的国际组织，国际会议建立联系合作；为学会学术建设，人才培养等工作的进一步国际化开创了良好开端。 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。
学术会议
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- The 17th Conference on Application of Image and Graphics Technology (IGTA 2022)
- Call for Paper The 17th Conference on Image and Graphics Technology and Application (IGTA2022), hosted by the Beijing Society of Image and Graphics, will be held in Beijing in April 2022. The content of the conference includes specially invited reports, paper reports, frontier forum exchanges, special forums, excellent exhibitions, youth forums, visits to exhibitions, etc.The role, achievements, development and in-depth application of image and graphics technology in the new era are the main content of the conference. Researchers, engineering technicians and students at home and abroad are now invited to actively contribute to the conference. Submission GuidelinesAll papers must be original and not simultaneously submitted to another journal or conference. The following paper categories are welcome:l Submission requirements: title and abstract, papers in both Word and PDF formats, phone number and email address of the corresponding author.l The paper submission must conform to the formatting instructions of Springer template, with no more than 12 pages. If your paper is generated by latex, please state and upload the PDF format paper.l Please visit http://www.bsig.org.cn/detail/2325 for the Springer paper template. List of Topics （Please indicate：Topic X + Paper title）Topic1 Image processing and enhancement techniques (image information acquisition, image/video coding, image/video transmission, image/video storage, compression, completion, dehazing, reconstruction and display, etc.)Topic2 Biometric identification techniques (biometric identification and authentication techniques including face, fingerprint, iris and palm-print, etc.)Topic3 Machine vision and 3D reconstruction (visual information acquisition, camera calibration, stereo vision, 3D reconstruction, and applications of machine vision in industrial inspection, etc.)Topic4 Image/Video big data analysis and understanding (object detection and recognition, image/video retrieval, image segmentation, matching, analysis and understanding.)Topic5 Computer graphics (modeling, rendering, algorithm simplification and acceleration techniques, realistic scene generation, 3D reconstruction algorithm, system and application, etc.)Topic6 Visualization and visual analysis (scientific visualization, information visualization and visual analysis.)Topic7 Virtual reality and human-computer interaction (virtual scene generation techniques, tracing and positioning techniques for large-scale space, augmented reality techniques, human-computer interaction techniques based on computer vision, etc.)Topic8 Applications of image and graphics (image/video processing and transmission, biomedical engineering applications, information security, digital watermarking, text processing and transmission, remote sensing, telemetering, etc.) Publication l All the accepted and registered papers will be published by Springer and indexed by EI. The proceedings of IGTA series have been indexed by EI for 8 years consecutively.l You can use either English or Chinese to communicate with other participants in the conference. Contact Please visit http://www.bsig.org.cn for further information.Please email igta@bsig.org.cn or contact 010-82525258 for any questions about paper submission, registration and journal publications.
- 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。
- 2020国际自主智能机器人大赛赛前线上说明会暨开赛仪式
- 由北京市科学技术协会主办，北京电子学会、清华大学微电子学研究所等单位共同承办的“2020国际自主智能机器人大赛”拟定于2020年10月16日-18日在北京举办。鉴于目前参赛队伍已报名集结完毕，为了使参赛队伍进一步了解大赛赛项、比赛规则、参赛流程、时间安排，保证大赛顺利开展，组委会定于2020年9月10日采用线上会议方式举办2020国际自主智能机器人大赛赛前线上说明会暨开赛仪式。诚挚邀请各参赛机构和参赛队伍老师、队员参加。现将有关事项通知如下：一、会议时间：2020年9月10日（星期四）15:30-17:30二、组织机构：北京电子学会清华大学微电子学研究所北京科技社团服务中心北京国际科技协作中心北京市电子科技情报研究所三、会议议程：时 间议程安排 15:30-15:40市科协领导致辞 15:40-16:00 大赛介绍 16:00-16:10虚拟赛演示 16:10-16:40嘉宾发言 16:40-17:00参赛队伍代表发言 17:00-17:30 线上提问与解答 四、参与方式：本次会议将使用腾讯会议软件进行，通过会议号：548 742 775加入会议 联系人：豆亚坤 18103169543（同微信）
- 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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