报告题目：基于深度学习的图像视频处理以及医学影像分析

报告人：方超伟（西安电子科技大学准聘副教授）

主持人：

报告时间：2020年12月10日                     报告地点：教6-1204 

腾讯会议ID:  555 276 574 

摘要：

报告内容主要包括报告人近期在图像视频处理和医学影像等领域发表的研究成果。为了更好地利用图像中不同尺度的纹理之间的相关性，以及减小计算非局部相关性带来的时间和资源消耗，报告人提出了一种金字塔非局部结构，其有效性在多种图像处理任务（包括图像滤波、超分、去噪）中得到验证。在视频处理方面，结合帧循环传播以及时域卷积长短时记忆，报告人提出了一种新型卷积网络框架，在视频超分任务中取得优于以往方法的性能。报告人在医学影像分析领域的研究集中在语义分割，包括全局和局部信息的上下文信息融合，以及不完美标签下的模型学习。

 

报告人简介：

 

方超伟，现为西安电子科技大学人工智能学院准聘副教授，2019年获得香港大学计算机系博士学位，2009年获得西安电子科技大学学士学位（个人主页: https://chaoweifang.github.io/）。一直从事计算机视觉、图像视频处理、医学影像智能分析等方面的研究工作，针对图像分割提出的稀疏特征嵌入模型被列为香港大学计算机系的Research Highlights之一。在著名学术期刊或会议，如TPAMI、TIP、ICCV、MICCAI等，发表过十余篇论文，并担任过T-Cybernetics,CVPR,AAAI,MICCAI等多个期刊或会议的审稿人。