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2019年11月22日，在杭州國際博覽中心舉辦的2019中國自動化大會衛星會議“模式識別理論前沿”圓滿落幕。本次會議由中國自動化學會模式識別與機器智能專業委員會（CAA-PRMI）主辦。共有80余位專家、學者和學生參加了本次研討會。

當前，人工智能技術與應用的飛速發展為模式識別提供了廣闊空間，模式識別迎來了新的發展機遇。在全球智能化需求不斷迭代更新的過程中，面向開放環境的類人模式識別理論與方法必將成為下一代前瞻性核心研究方向。在2019中國自動化大會“智能自動化承載未來”的主題下，面向模式識別基礎理論與方法，本次會議邀請了本領域部分資深專家與參會者分享最新研究成果和觀點，通過對模式識別的基礎理論前沿與未來發展的研討，喚起業界對相關基礎理論研究的進一步重視，推動模式識別理論與方法在中國的研究與應用。

 

大會現場一角

 

北京大學林宙辰教授主持會議

本次大會由中國自動化學會模式識別與機器智能專委會副主任、北京大學林宙辰教授主持。在會議中，首位分享嘉賓為清華大學的朱軍教授，他的報告題目是“深度學習的對抗攻擊與防御”。研究表明，深度學習模型易于被對抗噪聲誤導進而發生錯誤，這一缺陷往往會給深度學習在關鍵領域的應用帶來風險；另外，深度學習模型通常很難被理解。針對這些挑戰性問題，朱軍教授分享了深度神經網絡的對抗攻擊與防守方法，展示了相關研究成果在人臉識別等重要問題上的應用效果。

 

清華大學朱軍教授做報告

第二位分享嘉賓為中國自動化學會模式識別與機器智能專業委員會副秘書長、清華大學的魯繼文副教授，他的報告題目是“深度度量學習與視覺內容理解”。報告介紹了清華大學自動化系智能視覺實驗室近年來提出的面向視覺內容理解的多個深度度量學習方法，主要包括小樣本深度度量學習、多視圖深度度量學習、對抗性深度度量學習、和非均衡深度度量學習等，及其在人臉與物體識別、行人跟蹤與再識別、圖像與視頻檢索等多個視覺內容理解任務中的應用。

 

清華大學魯繼文副教授做報告

第三位分享嘉賓為南開大學的程明明教授，他的報告題目是“開放環境下的自適應視覺感知”。現有機器視覺學習方法依賴大規模精確標注的訓練樣本。實踐表明，在典型實驗室環境下設計和訓練的人工智能模型，在行業應用場景變換時，容易導致系統性能急劇下降。面向智能系統的自主發育，程明明教授從弱監督視覺理解的角度分享了如何降低深度學習模型對特定應用場景數據依賴的研究進展，集中展示了高效視覺特征提取與魯棒深度學習模型集成方法、基礎通用視覺屬性學習方法、基礎通用視覺知識引導的弱監督學習模型構建方法、以及基于互聯網數據的自主知識學習方法。

 

南開大學程明明教授做報告

第四位分享嘉賓為中國自動化學會模式識別與機器智能專業委員會副主任、北京大學的林宙辰教授，他的報告題目是“深度神經網絡和優化之間的相互促進”。優化是機器學習中不可缺少的一部分。在此報告中，林宙辰教授展示了優化對深度神經網絡訓練以及網絡架構設計的至關重要性，并在此基礎上進一步揭示了優化和深度神經網絡之間的密切聯系。林宙辰教授還分享了其團隊在該方向上的最新研究成果。

 

北京大學林宙辰教授做報告

現場參加研討會的聽眾被四位嘉賓生動的報告深深吸引，互動提問與討論熱烈。本次模式識別理論前沿研討會在掌聲陣陣和收獲滿滿中獲得了圓滿成功。

 

與會者提問