人臉、虹膜、指紋等生物特徵識別技術已經廣泛應用於智慧手機、金融支付、公安司法、邊檢通關、社保福利、交通旅遊、教育考試、智慧家居、智慧汽車等領域，成為人工智慧領域最接地氣的應用方向之一，也是新一代人工智慧、"網際網路＋"等國家戰略的重要內容。受益於“深度學習+大資料”技術路線，生物特徵識別得到突飛猛進的發展。如何提高現實複雜場景生物特徵識別的便捷性、魯棒性、精確性和安全性，並驅動模式識別、計算機視覺等學科方向的理論和方法創新，是該領域研究的熱點。
2018年4月14日-15日，中國圖象圖形學學會將圍繞“生物特徵識別”這一主題，在中科院自動化所舉辦第四期“CSIG影象圖形學科前沿講習班”。本期講習班由中國科學院自動化研究所孫哲南研究員擔任學術主任，邀請生物特徵識別領域的知名專家作報告，使學員在瞭解學科熱點、提高學術水平的同時，增加與生物特徵識別領域頂尖學者之間的學術交流。
特邀嘉賓
孫劍—曠視科技(Face++)首席科學家、曠視研究院院長
報告題目：《慧眼識人：讓機器像人一樣看懂人》
摘要：這個報告分作兩部分，第一部分是關於目前深度學習特別是深度神經網路在計算機視覺領域帶來的變革和挑戰。其中會介紹我先後在微軟和曠視科技所做的一些研究工作，包括ResNet，Faster-RCNN，ShuffleNet，和MegDet。我也會簡單介紹一些相關的最新產品應用。第二個部分聚焦在關於對人的理解上，包括人臉識別、人臉活體、人體姿態估計、動作識別和跨攝像頭的行人再識別。我會介紹一些我們的最近研究工作和應用。
孫哲南—中科院自動化所副總工程師、研究員
報告題目：《虹膜識別研究進展和發展趨勢》
摘要：虹膜紋理特徵因人而異、穩定不變、安全可靠，是理想的身份認證標識資訊。我們團隊從1998年起開始在國內開展虹膜識別的研究，在虹膜影象獲取、虹膜區域分割、虹膜特徵表達、虹膜影象分類等一系列關鍵問題上取得重要進展，系統發展了虹膜識別的計算理論和技術方法。本報告將介紹我們團隊在虹膜識別領域的創新成果和技術路線，提出虹膜識別學科發展需要重點突破的關鍵問題和研究思路。虹膜識別的發展趨勢是“以人為本”，我們需要創新虹膜成像和識別方法，增強虹膜識別系統對使用者和環境的自適應能力，實現遠距離、多模態、多目標使用者的自動身份識別。
赫然—中科院自動化所研究員，國家優青
報告題目：《大規模人臉影象編輯理論、方法及應用》
摘要：人臉影象編輯是通過對人臉影象的內容進行重組，進而創造出從內容或表觀上完全不同的人臉影象。它是機器學習和計算機視覺等領域的重要研究內容之一。通過編輯合成新的人臉影象，不但可以提高原有人臉影象的質量，同時還可以生成大規模的人臉資料來提高人臉識別系統對複雜環境的魯棒性。此外，無論是在影視、傳媒、文化和藝術等領域，還是在人們的日常生活中，人臉影象編輯都有著廣泛的應用。本報告將在生成式深度學習理論和方法綜述的基礎上，介紹我們近期開展的大規模人臉影象編輯理論和方法，具體報告內容包括對抗生成網路、人臉影象旋轉、人臉超分、表情生成和年齡合成等。
馮建江—清華大學自動化系副教授，國家優青
報告題目：《指紋識別現狀與研究進展》
摘要：儘管指紋識別已經取得了很多應用，但仍然存在對質量很敏感、大庫識別的精度和速度不理想、防偽能力弱、模板不安全、系統功耗高等問題。對這些問題的有效解決或者逐步改善，將會進一步擴充指紋識別的應用場景。報告還將重點介紹低質量指紋識別領域的研究進展。
王亮—中科院自動化所研究員，國家傑青
報告題目：《步態識別的進展、機遇和挑戰》
摘要：Human identification at a distance is avery challenging task, which has long been a popular research topic in thefield of computer vision. The gait sequences of different people can be verydistinctive, which makes gait an important body characteristic that can be usedfor human identification. In this lecture, I will first introduce the briefhistory of gait-based human identification and list out the challenges that liein this field, such as cross-view and cross walking condition gait recognition.Then I will share a comprehensive survey on the different modules of agait-based human identification system. Specifically, I will summarize both thetraditional approaches and the advanced deep learning based approaches forgait-based human identification. In particular, such novel deep learning modelscan achieve an average accuracy of 98% under identical view conditions and 91%for cross-view scenarios in the database with more than 4000 people, which aremuch better than the previously reported results. Afterwards, we discuss theapplications of gait recognition at a distance in different kinds of visualtasks. Finally, I will share some suggestions of employing gait recognition inpractice and indicate potential directions of this area for future work.
鄭偉詩—中山大學教授，國家優青
報告題目：《行人重識別及其若干難點問題》
摘要：為了在大範圍多攝像機網路下實現行人連續追蹤，過去多年以來，行人重識別得到了廣泛和深入的發展，現有方法已經在許多標誌性的資料庫上達到非常高的識別率效果。然而，行人重識別在實際中仍然面臨大量開放性難題，包括低解析度、遮擋、跨模態、少量類標問題等。這個報告將介紹行人重識別的發展，並特別關注這幾方面的研究發展，以及彙報我們在這幾方面的工作和進展。
徐明星—清華大學計算機系副教授
報告題目：《語音處理技術在無監督身份認證中的應用》
摘要：無線互聯及智慧終端的迅猛發展在給人們的生活帶來便利的同時也帶來了安全隱患，近期屢見報導的隱私洩露、財產損失等案件無不與無監督情況下的身份認證漏洞有關。本報告將從研、產、用幾個方面對語音處理技術尤其是聲紋識別技術用於無監督身份認證進行介紹。包括如下幾個方面的內容：語音及聲紋的基本概念，身份認證的應用需求，應用所面臨的理論挑戰，市場發展機遇，以及目前語音處理技術尤其是聲紋識別技術在理論和應用方面的進展情況。
山世光：中科院計算所研究員，國家優青
報告題目：《人臉識別新進展》
報名及註冊費
1、本期講習班限報200人，根據繳費先後順序錄取，報滿為止；
2、2018年4月13日（含）前註冊並繳費，註冊費包括講課資料和2天會議期間午餐，其它食宿、交通自理；
3、即日起至2018年4月13日，點選 “報名入口”進行報名，學會祕書處將及時與您聯絡確認繳費事宜。