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嘉宾简介：李辉，江南大学讲师。2015年获江南大学计算机科学与技术专业学士学位，2022年1月获江南大学控制科学与工程专业博士学位，2020年被评为江南大学第十六届十佳研究生。现为江南大学人工智能与计算机学院讲师，主要研究方向为多模态视觉信息处理，谷歌学术被引次数1700+。在国际著名期刊和会议上发表多篇高水平论文，包括 IEEE TIP（两篇ESI高被引），Information Fusion，IEEE TCYB，IEEE TIM，ICPR等。获得多项国际学术竞赛奖项，包括2020年国际视觉目标跟踪竞赛RGBT组冠军，2021年国际反无人机竞赛季军。

报告题目：多模态视觉信息融合概述

报告摘要：在多模态视觉信息处理领域，视觉信息融合就是一项重要研究课题。视觉信息融合试图将同一场景下采集到的不同类型图像的特征，通过融合算法生成一幅图像，突出显著性特征的同时保持原本的细节信息。多传感器获取的多模态数据（例如RGB、红外、热、深度、高光谱、激光雷达）目前已广泛应用于学术界和工业界，这些传感设备通过测量环境或目标的不同物理特性来获取有助于提升不同任务性能的特征信息。由此就产生了如何有效融合多个信息源数据（视觉）的问题。本次报告将围绕多模态视觉信息融合这一主题进行展开，首先介绍视觉信息融合的基本概念和相关知识，然后介绍该领域的最新进展。主要内容包括：（1）多模态视觉信息融合基础（1.图像融合问题的介绍，2.问题的提出和术语，3.视觉融合的基本原理4.预备知识）；（2）多模态视觉信息融合框架（1.视觉融合框架，2.数据融合机制和模型，3.融合性能评估）；（3）多模态图像融合技术（1.经典融合方法，2.深度表示方法，(a)预训练网络的方法, (b)自编码器,(c)端到端的融合网络）

嘉宾简介：徐天阳，江南大学副教授。获中国图象图形学学会2021年优秀博士论文奖，在研究领域内的国内外期刊和会议上发表论文30余篇，如IJCV、TIP、TKDE、TNNLS、TCSVT、TMM、ICCV等。已发表论文5年内在谷歌学术统计中被引超过1700次，发表于IEEE TIP的论文获ESI高被引，相关成果紧密围绕计算机视觉与模式识别研究。主持一项国家自然科学基金项目，以骨干成员参与两项国家自然科学基金重点项目，IEEE国际智慧城市试点项目。获ECCV2018举办的VOT2018公开数据库第一名，获CVPR2020举办的Anti-UAV竞赛冠军，获在ECCV2020举办的VOT2020中RGB-T项目竞赛的冠军，获ICCV2021举办的MMVRAC多模态视频理解竞赛中骨架行为识别和鱼眼信号行为识别两项比赛冠军。

报告题目：多模态视觉目标跟踪

报告摘要：在多模态视觉信息处理领域，除了最常见的可见光RGB信号外，越来越多的研究领域关注融合了包含红外信号和深度信号在内的多模态协同推断技术。其中，红外信号提供相较于可见光RGB信号更为显著的热辐射信息，可以有效侦测出生物和激动目标；而深度（depth）信号可以提供图象各区域关于摄像机位置的距离信息，能够建模目标的三维关系，为后续推理提供更为有效的特征。本次报告将围绕多模态视觉目标跟踪这一主题进行展开，介绍可见光-红外（RGB-T）和可见光-深度（RGB-D）视觉目标跟踪的基本概念、数据集状态、相关知识、研究难点和发展情况，同时阐述课题组关于此问题的相关研究进展。

嘉宾简介：吴小俊，江南大学博导、二级教授、至善教授。IAPR Fellow、江苏省人工智能国际合作联合实验室主任、江苏省模式识别与计算智能工程实验室主任，长期从事模式识别与人工智能的研究。2006年入选教育部新世纪优秀人才、江苏省333工程第一层次人才。在国内外表学术论文400余篇，其中SCI论文130余篇、EI论文100余篇，出版学术著作5本。研究成果获得省部级以上奖励6项，其中包括AMDO国际会议最佳论文奖、IETE Gowri Memorial Award 、教育部科技进步一等奖、合作者Josef Kittler院士获2015江苏省国际科技合作奖和2016中国政府友谊奖；主持中国大学MOOC全英文课程、国家精品课程《人工智能概论》和国家双语示范课程《人工智能》。曾在英国、法国和港澳台地区留学和学术访问。曾担任多个国际和国内学术会议主席、程序主席和大会报告人。现任IEEE智慧城市指导委员会委员、多本国际期刊主编或编委、教育部计算机类教学指导委员会委员、中国图象图形学会理事和江苏省人工智能学会副理事长等职。