报告时间：12月12日 16:20-16:45

报告题目：指纹识别与交互

报告摘要：在人们的普遍印象中，指纹就等于身份识别。我们将指纹传感器视为人机交互设备，研制出自动测量手指状态的多项技术，发现了许多潜在的应用，包括控制三维物体、控制机械臂、文字输入等。手是人机交互的主要器官，指纹交互有望为人机交互带来新的思路，也为指纹识别技术打开一系列全新的应用场景。

报告时间：12月12日 16:45-17:10

报告题目：掌纹识别及研究进展

报告摘要：近年来，新冠疫情和个人隐私保护意识的提高让人们倾向于选择更加安全和高效的“非接触式”的生物特征识别技术。掌纹识别技术因其较好的非接触、非侵犯性、便利性以及掌纹半私密性而受到广泛关注，亚马逊在2020年推出了“刷手支付”Amazon One系统，进一步激发了人们对掌纹识别技术的兴趣。本报告首先介绍掌纹识别技术的主要发展历程，然后介绍一组基于掌纹多类型特征联合学习的掌纹识别方法，最后展望一下掌纹识别技术几个潜在的研究方向。

论文题目：TransFinger: Transformer based Finger Tri-modal Biometrics

报告时间：12月12日 17:10-17:20

论文题目：Texture-guided multiscale feature learning network for palmprint image quality assessment

报告时间：12月12日 17:20-17:30

报告时间：12月13日 13:00-13:25

报告题目：图像跨域重建与对抗学习

报告摘要：跨域图像是指同一目标通过不同传感器所形成的不同类型的图像，而图像跨域重建是指利用跨域图像之间内容的关联性和表达的互补性由一个域的图像生成另外一个域的图像或由一个域的图像识别另外一个图像的过程。本报告中的图像跨域重建主要指人脸画像-照片合成。此外，机器学习模型普遍会被一种称为对抗噪音的微小但恶意的扰动所误导而产生错误的输出，这对基于机器学习模型的系统造成了严重的潜在威胁。因此，深入了解、发掘产生对抗噪音的原因和方法，并研究有效对抗防御策略是具有重要意义的。为了减小对抗噪音对机器学习模型的恶意影响，本报告将展现多种形式的对抗防御策略，包括对抗训练、预处理对抗防御和联合对抗防御，以提升机器学习模型的鲁棒性，促进构建可信的机器学习系统。

报告时间：12月13日 13:25-13:50

报告题目：人脸属性编辑与生成

报告摘要：人脸属性编辑指的是编辑人脸图像，使其满足指定属性。人脸属性编辑与生成的研究可以加深对于人脸的深度理解。本次报告主要介绍报告人在人脸面部属性编辑与可控人脸生成方面的研究工作，包括语义级人脸属性编辑、实例级人脸属性迁移、可控人脸图像生成等内容。

论文题目：Synthesizing Talking Face Videos with a Spatial Attention Mechanism

报告时间：12月13日 13:50-14:00

论文题目：Pose-unconstrainted 3D Lip Behaviometrics via Unsupervised Symmetry Correction

报告时间：12月13日 14:00-14:10

简介：李岳尊，中国海洋大学，讲师，硕士生导师。于2020年在美国纽约州立大学奥尔巴尼分校获得博士学位。曾在美国纽约州立大学布法罗分校担任高级研究科学家。主要研究方向为人工智能安全和计算机视觉，研究成果发表于CVPR，ICCV等会议。担任TPAMI, TIP等期刊以及ICCV, CVPR, AAAI等多个会议审稿人。

报告时间：12月13日 14:10-14:35

报告题目：人工智能安全研究进展

报告摘要：近年来，人工智能正在逐渐替代传统机器学习在多种视觉任务上的应用，例如图像分类、物体检测和分割、图像生成等。然而，人工智能技术在提供优异性能的同时也会带来严峻的安全问题，例如衍生安全和内在安全问题。衍生安全是指人工智能技术的滥用所导致的安全问题，例如深度伪造、视频篡改等。内在安全是指深度学习模型所具有的脆弱性问题，例如对抗样本攻击、后门攻击等。本报告将针对人工智能中的衍生安全和内在安全问题，介绍近期的相关研究工作，探究人工智能安全中的攻与防。

简介：周文柏，中国科学技术大学网络空间安全学院特任副研究员， 中国科大“墨子杰出青年”。中国图像图形学会数字媒体取证与安全专委会委员，青年组组长。主要研究兴趣包括信息隐藏和人工智能安全，发表IEEE TIFS、TIP、CVPR、ICCV、AAAI等高水平论文三十余篇，担任TPAMI、AAAI、CVPR、ICCV、IJCV等多个期刊会议的PC member与审稿人。参与由Facebook发起的全球最高水准与最大规模人脸深度伪造检测挑战赛DFDC，获全球第二，入选2014年以来中国人工智能安全领域的8项代表性成果，参与阿里巴巴-IJCAI19人工智能算法对抗赛，获防御赛道第一。主持国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、安徽省重点研发、安徽省自然科学基金、CCF-蚂蚁金服科研基金等多项课题。

报告时间：12月13日 14:35-15:00

报告题目：生成能力决定防御能力

报告摘要：人脸深度伪造与防御技术的相关研究在过去几年发展飞速，随着技术思路的进步，深度伪造检测的准确性和迁移能力不断提升，在已有的数据中都取得了良好的效果。深度伪造技术正由1.0阶段向2.0阶段过渡，但深伪数据集的质量未能得到进一步提高，难以满足检测技术进一步发展的需要。为了提供更高质量的伪造数据，驱动检测能力的提升，需要获取更高质量、更精细的伪造数据。本报告从深伪2.0时代的特点出发，介绍团队在合成技术方面的一些进展，探讨生成与检测技术的发展趋势。

论文题目：A Survey of Domain Generalization-based Face Anti-spoofing

报告时间：12月13日 15:00-15:10

论文题目：Spoof Speech Detection Based on Raw Cross-dimension Interaction Attention Network

报告时间：12月13日 15:10-15:20

简介：厦门大学副教授，天聪智能创始人。主要研究方向为声纹识别、语音识别，先后主持国家自然基金3项，科技部创新基金2项，省杰出青年基金1项。参与制定公安部第一个声纹识别行业标准并于2014年获得颁布，研发的声纹识别技术应用到司法社区矫正、华为智能手机、电力调度等领域，带领厦门大学XMUSPEECH团队在第三届“东方语言语种识别竞赛”获得第一名。成功研发闽南语识别和合成系统，以及行业领先的8k语音识别系统。2020年6月，出版专著《语音识别：原理与应用》。发布声纹识别开源工具ASV-Subtools，助力国内外学术研究和产业落地。担任2020-2021年全国声纹识别研究与应用学术研讨会主席。

报告时间：12月13日 15:20-15:45

报告题目：声纹识别开源工具ASV-Subtools

报告摘要：ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。ASV-Subtools 自开源以来，就以卓越的性能和灵活便捷的框架受到国内外重点科研院所和研发人员的青睐，先后在东方语种、CNSRC等竞赛中提供基线系统，并且在VoxCeleb数据集上取得了SOTA的结果。报告将具体介绍ASV-Subtools的工程结构、训练框架和最新版本的改进，同时将展示基于Voxceleb等数据库的实验结果。

简介：长期从事语音语言相关技术研究，在领域主要期刊和会议上发表论文50余篇，专利10余项；著有《鲁棒性声纹识别》、《语音识别基本法》等著作；作为多复杂场景鲁棒性声纹识别竞赛的发起者之一。研究成果获2021年中国电子学会科学技术奖（技术发明）一等奖。

报告时间：12月13日 15:45-16:10

报告题目：声纹识别可信评测

报告摘要：当前声纹识别技术在主流评测中取得了令人瞩目的成绩，然而从业者发现其在实际应用中的性能表现却难言可靠，我们称之为“评测-实用鸿沟”问题。针对这一问题，本次报告分享了本团队在声纹识别可信评测上的最新研究进展。

论文题目：Online Neural Speaker Diarization with Core Samples

报告时间：12月13日 16:10-16:20

论文题目：ATRemix: An Auto-Tune Remix Dataset for Singer Recognition

报告时间：12月13日 16:20-16:30

简介：刘澄玉，东南大学仪器科学与工程学院院长、教授、博士生导师。东南大学青年首席教授，教育部长江青年学者，江苏省杰青，江苏省双创人才，联想青年科学家，东大-联想穿戴式智能监控联合实验室主任，中国生物医学工程学会第十届理事会理事，第十届理事会期刊委员会副主委、学术委员会委员、外事委员会委员，国际医学生物工程联合会期刊委员会委员，担任《Medical & Biological Engineering & Computing》期刊Deputy Editor、《Physiological Measurement》期刊Executive Editorial Board成员、《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》编委、《Journal of Medical and Biological Engineering》编委、《生物医学工程研究》副主编、《生物医学工程学杂志》编委、《北京生物医学工程》编委等。发表SCI论文150余篇，出版动态心电英文专著1部，研究方向穿戴式医疗与智能监护、心脏-睡眠-情绪健康状态辨识。

报告时间：12月13日 16:30-16:55

报告题目：穿戴式医疗与人工智能助力临床诊疗

报告摘要：院内、院外一体化、连续性生理信号监测对于实现心脑血管疾病早期筛查和慢病有效管理至关重要，穿戴式心电监测是其中重要内容，AI技术发展为构建有效穿戴式临床监测提供了条件，但目前仍面临诸多挑战。本报告系统分析了穿戴式医疗技术挑战及潜在解决思路，重点从传感、设备、强噪声背景下可信特征计算、长程监测数据隐含信息挖掘、海量数据标注、AI模型可泛化性和可解释性研究、特定监测场景建模等方面进行了剖析。该报告可视为穿戴式心电智能监测系统构建过程中存在的技术挑战的系统梳理，它揭示了当前研究中存在的问题和拟解决方案。

简介：张远，博士，西南大学电子信息工程学院教授、博士生导师。IEEE/ACM/中国生物医学工程学会/中国人工智能学会的高级会员，中国人工智能学会CAAI智慧医疗专委会常委，IEEE EMBS Wearable Biomedical Sensors and Systems Technical Committee委员，IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、IEEE Reviews in Biomedical Engineering、IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology、Internet of Things等期刊编辑。2021年3月作为发起人和执行主席召开了香山科学会议“面向睡眠健康的智能感知与计算”，2022中国生物医学工程大会主动睡眠健康分会场主席（首届），国家重点研发计划、NSFC项目等函评会评专家。目前研究领域是医学数据分析和智能感知计算，主要研究方向是“主动睡眠健康”和“无创血糖监测”，主持NSFC、科技部、JG项目等10+项。

报告时间：12月13日 16:55-17:20

报告题目：智能睡眠结构识别

报告摘要：人一夜中有4～6个睡眠周期出现，它们互相连接，周而复始，形成个体的睡眠结构。睡眠结构是睡眠质量的核心体现，睡眠质量则是影响人们身心健康的关键性因素。睡眠结构在睡眠医学上被定义为“睡眠分期”，通常依赖睡眠技师人工划分，智能睡眠结构识别则借助了机器学习到深度学习的思想，实现自动化睡眠分期。本报告介绍本团队面向智能睡眠结构识别的工作，并分享近两年我国在智能睡眠分期方向上的进展。

论文题目：Noninvasive blood pressure waveform measurement method based on CNN-LSTM

报告时间：12月13日 17:20-17:30

论文题目：A Deformable Convolution Encoder with Multi-Scale Attention Fusion Mechanism for Classification of Brain Tumor MRI Images

报告时间：12月13日 17:30-17:40

简介：郭立君教授：宁波大学教授，博士，博士生导师。现任宁波大学计算机科学与技术研究所所长、卫星与大数据应用浙江省工程研究中心学术委员会委员、计算机技术专业硕士学位点负责人、浙江省新世纪151人才工程培养对象，主要从事智能计算、计算机视觉以及机器学习等领域的研究。具体包括：行人再识别、基于3D重构的姿态估计、生物医学图像分析以及稀疏表示与图模型等。主持国家自然科学基金（面上项目）、浙江省自然科学基金项目、省科技厅创新团队自主设计项目以及宁波市公益（重点）项目多项。在《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》、《Biomedical Signal Processing and Control》、《自动化学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》等期刊和ICCVw等国际会议发表50余篇学术论文，获国家发明专利（授权）7项，转让3项。指导研究生获得计算机视觉国际顶级会议的国际竞赛冠军1项，全国首届研究生人工智能大赛二等奖，首届研究生人工智能大赛优秀指导教师奖。

报告时间：12月13日 13:00-13:25

报告题目：ReID（重识别）技术在野生动物保护中的应用研究

报告摘要：大型猫科动物（东北虎、雪豹等）身体上的条纹和人类指纹一样具有唯一性特点，且不随生长而变化，因此，该类动物身体不同区域条纹可被视为一种生物特征。基于此类生物特征进行动物个体识别需要经验丰富的专业人员才能完成，耗时费力，且识别结果受主观因素影响较大，大规模动物个体的人工识别可行性较低。大型猫科动物的生物特征识别的主要应用场景就是通过个体识别确定其在野外的活动轨迹，进而分析动物数量与分布等种群生态指标，从而制定针对性的保护措施。ReID技术源自人体、车辆的重识别，是一种基于表观特征的自然场景下跨摄像头对象搜索技术，与大型猫科动物的生物特征识别目标一致。本报告主要介绍ReID技术在野生动物个体识别中的一些新问题，提出了两种针对东北虎、雪豹类动物个体识别的ReID网络，展示了基于身体条纹生物特征的动物个体识别性能及其在野生动物保护中的应用前景。

简介：宁纪锋，西北农林科技大学教授,工学博士，教授，博士生导师。中国计算机学会计算机视觉和数字农业专委会执行委员。2009年获西安电子科技大学信息与通信工程专业博士学位。香港理工大学计算机系（2007年）和美国加州大学Merced分校电子工程和计算机科学系（2014年）访问学者。主持国家自然基金面上项目和国家重点研发计划子课题等国家级和省部级项目。作为主要人员，获教育部高等学校科学研究优秀成果奖（自然科学奖）二等奖。以第1作者和通讯作者在IEEE CVPR、ACM MM，IEEE TCSVT和Pattern Recognition等顶会和期刊发表论文30余篇，获IET Computer Vision2013年度最佳论文奖，引用率在该期刊所有论文排名第1。

报告时间：12月13日 13:25-13:50

报告题目：农业生物影像智能处理与分析进展

报告摘要：主要内容为课题组近年来在农业生物影像方面的科研成果。具体包括：基于深度实例分割的反刍动物瘤胃原虫显微图像识别、基于果实和果梗整体性先验约束的植物工厂圣女果果实识别、基于重叠度和几何结构保护的大规模无人机遥感影像拼接理论及方法。这些研究成果分别发表在IEEE CVPR、IEEE JSTARS、Biosystems Engineering和Computers and Electronics in Agriculture等国内外专业期刊和学术会议上。

论文题目：Salient Foreground-Aware Network for Person Search

报告时间：12月13日 13:50-14:00

论文题目：Self-Attention based Cross-level Fusion Network for Camouflaged Object Detection

报告时间：12月13日 14:00-14:10

简介：Associate Professor Yang Wenming, 杨文明

Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University.  

IEEE Senior Member

Chinese Association for Artificial Intelligence Member

China Computer Federation Member

China Society of Image and Graphics Member

Professor Yang has published more than 10 invention patents and more than 100 academic papers on international journals including of IEEE Signal Processing Magazine、IEEE Trans. on Image Processing、IEEE Trans. on Neural Networks & Learning Systems、IEEE Trans. on Information, Forensics & Security、IEEE Trans. on Multimedia、IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、IEEE Trans. on Circuit Systems and Video Technology, IEEE Signal Processing Letters、Information Sciences、Pattern Recognition and Neurocomputing and international conferences including of ACM Multimedia、IEEE/CVF ICCV、CVPR、ECCV、AAAI、ICML、ICLR、ICASSP、ICME、ICIP、IJCNN、VCIP、MACCAI、EMBC、ISBI and so on. There is one journal paper has been ESI highly cited and hot paper. As guest editor, professor Yang has co-published two special issue on international journals such as Neurocomputing and SPIC.

报告时间：12月13日 14:10-14:35

报告题目：Two Deep learning Methods for Finger Vein Verification

报告摘要：The finger vein trait has attracted widespread attention for personal authentication in recent years. In finger vein verification, the most challenging issue is to robustly extract finger vein patterns from low-contrast infrared finger images with limited a priori knowledge. Although recent convolutional neural network (CNN)-based methods for finger vein verification have shown powerful capacity for feature representation and promising perspective in this area, the capacity of CNN for feature representation generally suffers from the low quality of finger vein ground-truth pattern maps for training, particularly due to outliers and vessel breaks. To address these issues, in this report, we will first introduce a novel approach based on GAN for single image finger vein verification. Nevertheless, the finger vein distributes in, not 2D, topological 3D structure essentially, finger vein images captured from different viewpoints should be considered and we will introduce our 3D finger vein verification research in this report. We first design a low-cost multi-perspective based dorsal finger vein imaging device for data collection. A deep neural network named Hierarchical Content-Aware Network (HCAN) is then proposed to extract the discriminative hierarchical features of the finger vein. Specifically, HCAN is compound of a Global Stem Network (GSN) and a Local Perception Module (LPM). The experimental results demonstrate the superiority of the proposed methods.

简介：王云龙，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室、智能感知与计算研究中心副研究员。2014年获得中国科学技术大学自动化专业学士学位，2019年获得中国科学技术大学模式识别与智能系统方向博士学位。主要从事计算成像、生物特征识别与计算机视觉等方面的研究，目前已在IEEE TIP、IEEE TCI、IEEE TIFS、IEEE TBIOM、IEEE TCSVT、自动化学报、中国图象图形学报和ICML、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI等国际国内主流学术期刊和会议发表过40多篇论文，其中第一作者和通讯作者15篇，获得IJCB2020最佳论文提名奖和中国知网高影响力论文（2011-2022），申请22项国内发明专利，PCT国际专利1项，其中已授权10项，已公开12项，获得2项软件著作权，参与制定4项国家标准，主持国家自然科学基金青年基金1项、国家重点研发计划项目子课题1项、与华为等企业横向合作课题4项，同时作为项目骨干参与包括国家重大科研仪器研制项目1项、中国科学院科研仪器设备研制项目1项和多项面上项目。现为IEEE TIP、IEEE TCI、IEEE TIFS、IEEE TCVG、IEEE JSTSP、Neurocomputing、自动化学报和CVPR、AAAI、ICCV等期刊和会议的审稿人，中国图象图形学会视觉大数据专业委员会（CSIG-BVD）委员、中国人工智能学会模式识别专委会（CCAI-PR）委员、北京图象图形学会（BSIG）青工委委员，入选北京市科协青年人才托举工程、曾获中国图象图形学学会科技进步奖二等奖。

报告时间：12月13日 14:35-15:00

报告题目：虹膜识别研究前景浅析

报告摘要：虹膜识别的研究仍然面临一些挑战，特别是在非受控的复杂户外场景、用户非配合场景、中远距离虹膜识别领域。虹膜识别研究也在逐步从“高配合、严筛选”（需要用户高度配合、严格筛选图像质量）到“低配合、高通量”（低用户配合度、高通量识别）转变。本报告将带来本人所在课题组在虹膜识别领域最新的研究进展，包括高通量虹膜获取设备、虹膜数据库的综述、面向识别的虹膜图像质量评价、分割和定位一体化的虹膜预处理方法、跨设备鲁棒虹膜识别、多人种公平虹膜识别、基于计算光场混合成像的虹膜活体检测、数据隐私和模型保护下的生物特征多方联合学习等研究工作，最后对“远距离、少约束、高通量、够安全”的虹膜识别研究前景进行展望。

论文题目：Multi-view Finger Vein Recognition using Attention-based MVCNN

报告时间：12月13日 15:00-15:10

论文题目：DUAL MODE NEAR-INFRARED SCANNER FOR IMAGING DORSAL HAND VEINS

报告时间：12月13日 15:10-15:20

简介：复旦大学计算机科学技术学院，教授、博士生导师，中国自动化学会普及工作委员会主任、混合智能专委会副主任。主要研究方向包括人工智能、机器学习、图像处理、生物认证、智能交通及气象预测。至今发表论文100余篇，其中IEEE Transactions系列28篇，包括IEEE TPAMI, TNNLS, ToC, TITS, TAC, TIP等。学术谷歌引用6000余次，H指数37。著有科普书《爱犯错的智能体》，该书获得2020年中国科普创作领域最高奖。

报告时间：12月13日 15:20-15:45

报告题目：深度步态识别

报告摘要：步态识别是唯一可远距离识别的生物认证特征，可以通过外在轮廓和运动进行有效识别。除了识别，它也能用于人体疾病、运动姿态的分析和预测。在本报告中，我们将简要回顾步态的历史，并介绍深度学习下，步态识别的一些基本思路和方法。最后，我们将讨论其中存在的不足和潜在应用。

简介：曹春水，2013年毕业于中国科学技术大学，获工学学士学位；2013-2018年由中国科学技术大学与中国科学院自动化研究所联合培养，并于2018年6月获工学博士学位；2018-2020年加入清华大学五道口金融学院任博士后助理研究员。在模式识别与计算机视觉领域的国际知名期刊和会议（IEEE TPAMI、ICCV、CVPR、ECCV、AAAI、IEEE TNNLS、IEEE TBIOM等）发表学术论文9篇。2016年-至今作为联合创始人之一创办了银河水滴科技（北京）有限公司，担任首席算法官负责将步态识别技术落地产业化应用。

报告时间：12月13日 15:45-16:10

报告题目：步态技术的应用现状与挑战

报告摘要：本报告主要分享步态技术在安防身份识别和医疗康养两个领域的应用状况，以及目前遇到的诸多挑战，为学术界带来一些有关步态技术新的研究点。

论文题目：Multi-Level Temporal-Guided Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

报告时间：12月13日 16:10-16:20

论文题目：Gait Recognition in Sensing Insoles: a study based on a Hybrid CNN-Attention-LSTM Network

报告时间：12月13日 16:20-16:30

简介：山世光，中科院计算所研究员、博导，中国科学院大学岗位教授，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任，IEEE Fellow。研究领域为计算机视觉、模式识别、机器学习，在国内外刊物和学术会议上发表论文350余篇，论文被国内外同行引用29000余次。现/曾任IEEE TIP, CVIU, PRL, Neurocomputing等多个国际学术刊物的编委(AE)，曾任CVPR，ICCV，AAAI和IJCAI等20余次国际学术会议的Area Chair。研究成果获2015年度国家自然科学二等奖，2005年度国家科技进步二等奖。他是国家基金委优青，国家万人计划计划领军人才，国务院特殊津贴专家，CCF青年科学家奖获得者，腾讯科学探索奖获得者。

报告时间：12月13日 16:30-16:55

报告题目：基于计算机视觉的的情感分析

报告摘要：得益于深度卷积神经网络的复兴和发展，以人为中心的视觉感知计算，特别是人脸识别在过去10年取得了显著的进步。本报告将介绍“后人脸识别时代”，计算机视觉为测量或评估人类生理信号、心理状态和精神状况等情感感知任务带来的新机会。报告将重点介绍报告人团队在遥测PPG信号及心率估计、表情识别、面部动作（AU）检测、视线估计和跟踪等方面的最新研究进展。特别是针对该领域标注数据严重不足的问题，如何借鉴各类先验知识设计自监督学习损失函数以利用更大规模无标注数据的方法，并讨论相关领域面临的挑战和未来发展趋势。

论文题目：Dynamic Hand Gesture Authentication Based on Improved Two-stream CNN

报告时间：12月13日 17:20-17:30

论文题目：Hemispheric Asymmetry Measurement Network for Emotion Classification

报告时间：12月13日 17:30-17:40