国科大MBA学长分享“视觉媒体的上下文关联分析与理解”圆满结束

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国科大MBA学长分享“视觉媒体的上下文关联分析与理解”圆满结束

时间: 2024-03-20 11:02:12

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2021年5月27日，人工智能与应用MBA项目特色课程《领域大数据系列讲座》如期开讲。本次讲座由中国科学院大学经管学院副院长、人工智能MBA项目学术负责人田英杰教授主持，中国科学院大学MBA教育中心主任许健教授介绍了演讲嘉宾——中国科学院计算所研究员、博士生导师蒋树强教授。奖老师为同学们讲授了“视觉媒体的上下文关联分析与理解”。

蒋老师是中科院智能信息处理重点实验室副主任，先后主持承担科技创新2030“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金重点、优青等项目20余项，先后获2013年度中国计算机学会科学技术奖、2013年度中国科学院青年科学家国际合作奖、2020年度中国图像图形学会自然科学二等奖和2020年度吴文俊人工智能自然科学一等奖。

整场讲座，蒋老师从图像和视频两部分，讲述图像上下文关联分析理解、基于物体关联的视觉场景理解与描述以及对视频的分析与理解。

“一图值千言”，图像、视频在网络空间中的数据量不断增加，发挥的作用也日益突出，数字媒体的发展带来信息存储和传播方式的根本性转变，视觉媒体的分析与理解具有广泛应用需求和价值，比如腾讯等对短视频的理解和推荐，美团对餐馆、外卖等食品图片进行分析从而为用户提供更好的服务，华为的机器人交互及手机摄像技术等都需要对图像进行分析，从而获得上下文关联性的有价值信息。

方寸之间有乾坤：局部区域是组成图像的基本单元，包含丰富的信息，局部区域间也存在多种形式的关联，蒋老师通过对图像方寸间的显著关联、集合关联、属性关联、语言关联、概念共生关联、概念尺度关联、概念空间关联以及概念知识关联等建立了局部模式的非均等化处理，提出了局部概念关联分布学习方法，突破了概念分布在局部区域独立处理的限制。

方圆之外有天地：视觉媒体本身不是孤立存在的，和其他模态的信息存在复杂多样的关联，蒋老师介绍了基于互补性关联、适配性关联、互融性关联以及迁移性关联的模态关联增强的视觉理解与交互方法，实现了模态的差异性与适应性融合，克服了异质模态增益效用性低的问题。

“方寸之间”与“方圆之外”

基于以上方法，蒋老师介绍了AI与食品行业的结合应用、机器人多模态自动学习技术等应用。

蒋老师还介绍了基于物体关联的视觉场景理解与描述，比如基于密集图题描述的场景识别、图像的语言描述、基于场景图谱的图像内容描述、图像共同物体检测等问题。

最后，蒋老师从图像延展到视频，讲述了视频分类、视频物体检测、视频内容描述、视觉关系检测、行为预测等计算机对视频内容的理解，并进一步把问题拓展到多种任务的组合、多模态/多传感器的关联、超越概念的功能与态势，从内到外的理解等问题，介绍了异常干扰感知的视频识别、结合直觉与因果等因素的第一视角视频行为预测以及基于层次化场景建模的动态环境目标导航等工作。

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