2025-01-08 新品 0
编者按：8月24-25日，在北京友谊宾馆举办了第十届国际图象图形学学术会议（ICIG 2019）。这次会议由中国图象图形学学会（CSIG）主办，清华大学、北京大学和中国科学院自动化研究所承办。作为每两年一次的盛会，ICIG 是中国图象图形学学会主办的最高级别系列国际会议之一，其重点关注的是创新技术，以及前沿研究进展，是一个集中展示领域前沿研究成果的平台。
据程序委员会主席赵耀教授介绍，本次大会共收到384篇论文投稿，每篇论文至少3名审稿人，由22位领域主席、300名左右审稿人负责论文甄选环节，最终收录183篇论文。这意味着本次会议上有很多精彩内容等待我们去探索。
本次会议的主题为「人工智能时代的图像图形前沿研究」，共有3个特邀报告、7个前沿专题论坛、2个讲习班以及论文报告等。在这些活动中，我们可以看到国内外专家们在不同方面所取得的一些突破性成果。
首先，让我们来看看三场特邀报告讲了什么。Marc Alexa教授从理论角度出发，主要兴趣在于创造或处理物体，他在报告“TheShape of Deformations”中提出了一种新的表示方法，将旋转描述为单位四元数，并且揭示了变形事实上是双曲空间上的点，这对于“形状”的新理解提供了新的视角。
接着是周杰教授关于低质量指纹识别的话题。他强调，无论是在传统方法还是深度学习中的发展，对于高质量指纹识别已经足够，但对于低质量指纹，如老年人的指纹或犯罪现场的潜在指纹，这些问题仍然是一个挑战。周杰教授详细介绍了他们近期工作中的几项技术，如增强、皮肤畸变校正和稠密配准等，以解决这些困难问题。
最后，Shmuel Peleg教授分享了一种新的视频分析思路，他认为单一信息来源是不全面的，而同时使用视频和声音信息能够获得更好的场景理解。这不仅适用于计算机视觉，也被其他AI领域如语音和NLP所接受，因为多模态研究已成为未来AI发展趋势的一个重要方向。
除了特邀报告之外，本届ICIG还设立了7个前沿论坛，其中包括“女科学家学术论坛”，旨在激励女性参与到这个男性占据优势领域中，为女性科学家的职业规划提供支持。此外，还有脑科学与神经科学相关的元素，如类脑智能论坛及快速视觉通路论坛，它们讨论的人工智能与神经系统之间如何相互作用，以及如何借鉴生物系统来提升机器学习能力，这都是非常令人期待的话题之一。
总之，无论是理论创新还是实践应用，本次ICIG都汇聚了一大批业内顶尖人才，他们共同探讨并推动这一复杂而又充满活力的领域。
