图为：计算机学院青年教师培训活动交流论坛

　　2015年11月18日下午，由校工会资助的计算机科学技术学院工会特色活动及青年教师培训活动交流论坛---“中国计算机学会计算机视觉专业组（CCF-CV）走进高校系列报告讲座第一期”在复旦大学的精神高地、著名的第三教学楼3108教室如期举行。本次报告会的主题是“计算机视觉前沿技术及应用”，旨在向青年教师和学生传播国内外该领域的最新研究动态。

　　报告讲座的主持张军平教授邀请了三位国内计算机视觉领域成果非常突出的讲者。他们分别是中国科学院自动化所研究员王亮博士、上海交通大学教授熊红凯博士，华中科技大学教授白翔博士。计算机学院薛向阳副院长代表学院致辞。有来自复旦大学、上海大学、华东师范大学、华东理工大学、上海海事大学和上海师范大学等多所院校的约90名老师和学生及相关业界人士参加了本次报告会。

　　王亮研究员报告的题目是“视觉大数据的深度计算”。在报告中，他首先回顾了深度神经网络发展的历史以及大数据视觉分析的挑战，然后重点介绍其指导的研究小组近年来利用深度学习技术在计算机视觉领域作出的成果，如获得DeepVision 2014最佳论文奖的广义自编码机、发表于CVPR 2015的深度图像语义检索、发表于ICCV 2015的深度关系学习等，在不到一小时的时间里高屋建瓴地让与会者领略了深度学习的优势与不足，以及在未来可以值得努力的方向。

熊红凯教授报告的题目是“信号处理中的稀疏建模和字典学习”。在报告中，他从信号处理专业的角度切入正题，详细介绍了图像处理中稀疏建模理论的发展历史，从常见的稀疏优化技术到在线稀疏优化求解算法，并根据相关的最新研究重点和其本人的工作讲述了有关字典学习和基于数据的紧致描述，以及在计算机视觉领域如图像超分辨、图像检索、多示例学习等中的应用。熊教授的报告抑扬顿挫，发人深省，从不同的侧面让与会者深入了解了特征稀疏在计算机视觉研究中的重要性。

　　白翔教授报告的题目是“深度学习方法在场景文字识别中的应用”。与前两位不同，白翔教授的报告更侧重于场景文字识别的技术细节。他首先介绍了近年来深度学习技术在场景文字识别的研究现状，并指出场景文字识别由文字区域检测和文字内容识别两部分组成。然后，他详细介绍了其研究团队在该领域的近期研究成果，如基于对称性及自相似性的文字区域检测算法、基于端到端序列识别网络模型的场景文字识别方法等。

　　报告会持续了约3小时，每位讲者在报告后与提问嘉宾进行了热烈的讨论。报告内容非常精彩，与会者从本次活动中从全局和技术细节上对计算机视觉的前沿技术如深度学习、稀疏学习以及相关的应用如场景文字识别有了更深的了解和认识。

图为：计算机学院青年教师培训活动交流论坛

供稿：计算机学院工会 张军平