报告一：以用户为中心的社会多媒体计算

徐常胜，中国科学院自动化研究所    

报告摘要：

社会多媒体的两个基本要素是多媒体和用户，社会多媒体计算扮演着连接多媒体内容和用户需求的角色，对应的两个主要研究问题是多媒体内容理解和用户需求分析。

本报告首先介绍以用户为中心的社会多媒体计算框架：（1）用户是基本的信息采集单元。Web 2.0背景下，用户已经从信息的被动接受者转变为信息的主动贡献者。海量的用户贡献数据（User-Generated Content，UGC）为多媒体内容理解提供了廉价的标注样本。（2）用户是最终的信息服务对象。社会媒体时代的信息服务需要“以人为本”，分析用户兴趣、理解和满足用户的个性化需求是信息服务的主要目的。接下来具体介绍围绕这一计算框架下的研究工作实例，主要包括四个方面：（1）用户感知的多媒体内容理解；（2）基于网络行为的用户建模；（3）社会多媒体网络关系分析；以及（4）跨网络用户关联和信息协同。最后，给出以用户为中心的社会多媒体计算发展趋势。随着移动互联网和可穿戴式智能设备的发展，计算模式将从以设备为中心转向以用户为中心，用户将成为社会多媒体的基本计算单元。

专家简介：

徐常胜，中国科学院自动化所特聘研究员，合肥工业大学计算机与信息学院院长，国家杰出青年基金获得者，国家重点研发计划项目“大数据多模态交互协同关键技术”首席科学家，中国科学院王宽诚率先人才计划卢嘉锡国际团队“多媒体计算国际团队”负责人。目前是国际电子电气工程师学会会士（IEEE Fellow)，国际模式识别学会会士（IAPR Fellow）和国际计算机学会杰出科学家（ACM Distinguished Scientist），担任国际计算机学会多媒体专委会中国区（ACM SIGMM China Chapter）主席和中国计算机学会多媒体专委会副主任。担任过国际刊物“IEEE Transactions on Multimedia”和“ACM Transactions on Multimedia Computing, Communication and Applications”编委，担任过国际顶级多媒体会议“2009 ACM Multimedia Conference”程序委员会主席和2010年全国多媒体会议程序委员会主席。主持过国家自然科学基金重点项目和国际合作重点项目、973课题、中科院前沿重点项目和国际合作重点项目等，在多媒体分析，计算机视觉，模式识别，图像处理等领域发表论文300多篇，其中IEEE和ACM汇刊论文80篇，国际顶级会议会议论文30余篇。谷歌学术引用超过10000次，H-Index：53。在多媒体国际顶级会议和期刊上获得最佳论文奖10余次，包括2016年国际多媒体顶级会议ACM Multimedia的唯一最佳论文奖、2016年ACM Trans. on Multimedia Computing, Communications and Applications的唯一最佳论文奖、2016年IEEE Trans. on Multimedia的最佳论文荣誉奖、2017年IEEE Multimedia的唯一最佳论文奖等。获得过2009年中国计算机学会青年科学家奖，2012/2013/2016/2017年中国科学院优秀导师奖。

报告二：视觉场景理解

蒋树强，中国科学院计算计算研究所研究员

报告摘要：

视觉场景的全面理解是实现视觉内容高效关联和准确搜索的重要基础，由于视觉场景中的信息涉及不同层次、不同粒度和不同角度，视觉场景理解包含场景识别、物体检测、视觉关系检测、语言描述等多项研究内容，具有多样性。近期视觉场景理解发展较快，但各项研究内容大多是独立开展研究，并未充分考虑场景内信息间的关联。本报告将讨论视觉场景理解的研究现状，分析物体关系这种深层次的视觉关联关系对视觉场景理解与搜索的作用，并介绍场景识别和视觉关系检测等两项研究工作。

专家简介：

蒋树强，中科院计算所研究员，博士生导师，IEEE和CCF高级会员，国际期刊IEEE Multimedia、Multimedia Tools and Applications的Associate Editor，任ACM SIGMM中国分会副主席、CCF专委工委委员、CCF多媒体专委会常委、IEEE CASS北京分会副主席，研究方向为图像/视频等多媒体信息的分析、理解与检索技术，共在国内外刊物和会议上发表论文100多篇，获授权专利10项，获得2008年度北京市科技新星计划支持，2012年度中国科学院卢嘉锡青年人才奖，2012年度中国计算机学会科学技术奖，2013年度中国科学院青年科学家国际合作奖，获2013年度国家自然科学基金优秀青年科学基金支持。