“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了100余期，线下参会人数累计数万人，受到业界好评。本次“CSIG图像图形中国行”由广东省图象图形学会、CSIG数字媒体取证与安全专委会、深圳大学电子与信息工程学院、中山大学网络空间安全学院联合承办，交流主题为“大模型时代的媒体信息处理与安全”。
主办单位：中国图象图形学学会（CSIG）
承办单位：广东省图象图形学会（GD-SIG）、CSIG数字媒体取证与安全专委会、深圳大学电子与信息工程学院（广东省智能信息处理重点实验室，深圳市媒体信息内容安全重点实验室，深大-软牛人工智能联合创新中心）、中山大学网络空间安全学院
时间：2024年5月22日（周三）8:30
地点：深圳市南山区南海大道3688号深圳大学粤海校区校友广场多功能厅
部分参会专家（姓名拼音首字母排序）：
报名方式：扫描下方二维码进入参会群
陈昌盛 副教授
杨文元 助理教授
杨文元，中山大学“百人计划”引进人才，中山大学网络安全学院助理教授，长期从事隐私计算与人工智能安全领域的研究，在TIFS、TDSC等网络与信息安全领域期刊/会议上发表20余篇论文；于2022年获得北京大学博士学位，2016年获得电子科技大学学士学位；曾担任IJCAI 2022 China人工智能模型审计与监管研讨会联合主席，CSIG数字媒体取证与安全专委会委员；研究兴趣主要为数据与智能系统安全，着重研究密码技术应用于数据安全与人工智能安全。
李斌 教授
李斌，深圳大学教授，博导，广东省智能信息处理重点实验室主任，深圳市媒体信息内容安全重点实验室主任，广东省自然科学基金杰出青年基金获得者，深圳市高层次专业人才，深圳市优秀教师，IEEE/CCF/CSIG高级会员，入选斯坦福大学全球前2%科学家榜单。研究领域包括图像音视频信息内容安全，智能信息处理，机器学习等。发表包括国际权威刊物IEEE T-IFS、IEEE T-IP、IEEE T-CSVT等SCI/EI论文150多篇。获中国计算机学会科学技术奖自然科学一等奖、深圳市自然科学二等奖、广东省计算机学会自然科学二等奖等。担任广东省图象图形学会副理事长，CSIG数字媒体取证与安全专委会委员，IEEE Transactions on Information Forensics and Security AE/SAE等学术职务。
彭宇新（北京大学）
讲者简介：北京大学二级教授、博雅特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、863项目首席专家、中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任、中国工程院“人工智能2.0”规划专家委员会专家、中国电子学会会士、中国人工智能学会会士、中国图象图形学学会会士、副秘书长、提名与奖励委员会副主任、北京图象图形学学会副理事长。主要研究方向为跨媒体分析、计算机视觉、机器学习、人工智能。以第一完成人获2016年北京市科学技术奖一等奖和2020年中国电子学会科技进步奖一等奖，2008年获北京大学宝钢奖教金优秀奖，2017年获北京大学教学优秀奖。主持了863、国家自然科学基金重点等30多个项目，发表论文200多篇，包括ACM/IEEE Trans和CCF A类论文100多篇。多次参加由美国国家标准技术局NIST举办的国际评测TRECVID视频样例搜索比赛，均获第一名。主持研发的跨媒体互联网内容分析与识别系统已经应用于公安部、工信部、国家广播电视总局等单位。担任IEEE TMM、TCSVT等期刊编委。
报告题目：多维感知驱动的AIGC
报告摘要：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是指人工智能自动生成并创造新内容的生产方式。随着人工智能的迅速发展，AIGC从主要生成文本内容到如今已可以根据用户给定的文本描述，自动生成语义一致、内容真实、符合逻辑的图像、视频等视觉内容。这是人工智能从“感知智能”迈向“认知智能”的一项重要任务，在教育、设计、影视、创作等领域具有重要的应用价值。当前以扩散模型为代表的生成模型已经可以根据文本描述生成高质量的视觉内容，但在精细化控制和高维信息建模上仍存在不足。其关键科学问题是如何准确地感知和建模图像视频等视觉内容中的局部细节、空间布局和时序动作等多维时空信息，实现视觉内容的可控精细生成。本报告将介绍我们在文本到视觉内容生成的近期工作进展，包括细节可控的图像生成、时序运动连贯的视频生成等，并对未来发展方向及趋势进行简要讨论与展望。
讲者简介：现任哈尔滨工业大学计算学部教授、哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院副院长、哈尔滨工业大学（深圳）计算与智能研究院常务副院长。担任广东省普通高校密码应用创新工程技术研究中心主任、哈工大（深圳）-证通电子联合实验室主任、哈工大（深圳）-深开鸿联合实验室执行主任。入选2017年度国家级青年人才，获：第十七届广东省丁颖科技奖(每两年举办一届，全省31名)，2023年深圳青年五四奖章（个人），2022年度广东省科学技术奖-青年科技创新奖（全省24名），第十届上海十大青年科技英才（成果转化类）。作为第一完成人，获2017年度教育部技术发明一等奖。作为第一完成人，获教育部提名2018年度国家技术发明二等奖。
报告题目：关于人工智能推动产业创新的一些实践
报告摘要：此次报告将会介绍团队近期和多家著名企事业单位一起合作开展的研发工作，包括：可信人工智能平台、大模型、加密恶意流量检测、人工智能与双碳融合发展等等。
陈厅（电子科技大学）
讲者简介：电子科技大学计算机学院教授、博士生导师、教育部青年长江学者、四川省杰青，成都市蓉城英才，获得2022阿里巴巴达摩院青橙奖、2022 CCF青年科学家奖、2012国家科技进步二等奖、2010四川省科技进步一等奖。从事软件安全，尤其是区块链软件、安卓软件与桌面系统软件的安全性研究工作，近五年在CCF A国际会议/期刊上发表论文40余篇，获得INFOCOM 2018最佳论文奖在内的15个学术/竞赛奖项。主持1项国家自然基金重点项目，2项科技部重点研发课题和多个省部级项目。
报告题目：区块链漏洞发现与攻防
报告摘要：就区块链漏洞发现以及围绕区块链漏洞开展的攻防工作予以介绍，重点介绍了3个最新的工作，分别是：Defi的MEV行为分析（CCS'23）、基于深度学习的智能合约漏洞发现（ICSE'24）和以太坊密码函数误用分析（ICSE'24）。
操晓春（中山大学）
讲者简介：中山大学信息学部副主任、网络空间安全学院院长，国家杰出青年青年科学基金获得者，主要从事计算机视觉基础研究和网络空间内容安全应用研究。担任TPAMI/TIP/电子学报的编委，NeurIPS/ICCV/CVPR/IJCAI/AAAI/ICPR的Area Chairs。获2019年中共中央办公厅技术进步一等奖（排名第1）。中国计算机学会优博、中国电子学会优博、中国科学院大学优博指导导师。
报告题目：AI驱动的网络空间内容安全
报告摘要：5/6G网络和AI技术的发展正持续改善网络空间的内容和服务质量，但同时也带来各种潜在内容安全问题：一方面，伪造、虚假、不良的媒体内容充斥于网络空间，影响社会稳定和个人声誉；另一方面，公开来源网络数据蕴含丰富的各种商业情报，但由于其价值密度极低，导致高价值信息挖掘如大海捞针。针对上述网络空间安全应用，报告人拟介绍本团队在网络空间视觉内容生成与识别方向学术探索的最新进展，以及搭建的一套视觉大数据价值挖掘系统。具体包括：开源数据的云弹性采集与强智能搜索、数据驱动的自底向上深度抽象归纳、知识驱动的自顶向下演绎推理、人工智能深度攻防对抗等。
吴小俊（江南大学）
讲者简介：国际模式识别协会会士（IAPR Fellow）、亚太人工智能协会会士（AAIA Fellow）、国际人工智能产业联盟产业研究院院士（AIIA Fellow）、江南大学至善教授、研究生院院长、Josef Kittler人工智能研究院院长、教育部装发创新团队负责人、科技部中英人工智能联合实验室主任、教育部/江苏省人工智能国际合作联合实验室主任、2006年教育部新世纪优秀人才、江苏省333工程第一层次人才。从事模式识别与人工智能的研究，在TPAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV、AAAI等期刊和会议上发表学术论文400余篇，出版学术著作5本。研究成果获得国内外学术奖励30余项，其中包括多项国际竞赛冠军、国际会议最佳论文奖、IETE Gowri Memorial Award、教育部科技进步一等奖；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、中国图象图形学学会理事和江苏省人工智能学会副理事长等职。
报告题目：基于信息融合的视觉内容生成：深度学习方法
报告摘要：通过信息融合的方式进行视觉内容的生成是视觉内容生成的重要研究方向。本报告主要介绍基于深度学习的融合方法生成视觉内容。首先对信息融合和深度学习进行简单回顾；然后介绍多模态信息融合的深度学习主要框架和方法。本报告将介绍多模态图像生成、图像质量增强、目标检测、跟踪与识别、行为识别等方面的应用。
金连文（华南理工大学）
讲者简介：华南理工大学二级教授，兼任广东省图象图形学会理事长、中国图象图形学学会（CSIG）常务理事、CSIG文档图像分析与识别专委会主任等职。主要研究领域为文字识别、文档图像理解、计算机视觉等，在重要学术期刊及国际会议上发表论文200余篇（其中SCI Q1区+CCF A类论文100余篇），Google Scholar论文被引用数14000余次，H-Index 63。获省部级科技奖5项（其中一等奖2项，二等奖3项）；荣获CSIG、CAAI、CIE等全国性学会科技进步二等奖3项；指导学生参加CVPR、ICDAR、ICPR、ICFHR、PRCV等国际国内知名会议上的学术竞赛并荣获冠军20余次。
报告题目：视觉基础模型与OCR垂直大模型的一些思考
报告摘要：随着大语言模型（LLMs）的兴起，面向自然语言处理领域的通用人工智能（AGI）取得了重大突破，近年来视觉基础模型、多模态大模型也引起了广泛的研究关注并取得了快速发展，但针对光学文字识别（OCR）垂直领域的大模型研究工作报道还不多。本报告将简要回顾近年来多模态大模型、视觉基础模型和OCR垂直领域基础模型等相关代表性技术进展，介绍面向OCR的一些最新的基础大模型构建方法和技术路线，并对大模型时代OCR等垂直领域的发展趋势与未来研究方向进行讨论和展望。
何新磊（香港科技大学）
讲者简介：香港科技大学（广州）助理教授、博士生导师。博士毕业于德国CISPA亥姆霍兹信息安全中心（萨尔大学），主要研究方向为可信机器学习和社交网络分析。在高水平国际会议、期刊上发表了超过20篇论文。获得了2022年度的诺顿奖学金。担任IEEE S&P、ACSAC、ACM ASIACCS、IEEE ICDCS、ESORICS等国际知名学术会议的程序委员会成员，并在NeurIPS、CVPR、ICLR、IEEE TDSC, ACM TOPS担任审稿人。
报告题目：生成式人工智能时代下的内容安全机遇与挑战
报告摘要：随着生成式人工智能技术的快速发展，诸如ChatGPT、文新一言、Stable Diffusion等模型的出现带来了高质量生成内容的同时，也引发了内容安全领域的一系列挑战与机遇。本报告将主要围绕有害内容生成的安全风险、生成内容的鉴定和溯源，以及利用生成式人工智能来保护内容安全等三个方面展开。
张健（北京大学）
讲者简介：北京大学深圳研究生院信息工程学院助理教授/研究员、博士生导师，视觉信息智能学习实验室(VILLA)负责人。主要研究方向为视觉智能内容生成与安全，以第一/通讯作者在TPAMI、IJCV、TIP、CVPR、NeurIPS、ICCV等ACM/IEEE汇刊和CCF-A类期刊/会议上发表论文60余篇，谷歌学术引用7500余次，h-index值为43，连续四年入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单，获得北京大学青年教师教学基本功比赛一等奖、CAAI—华为MindSpore学术奖励基金项目优秀奖、国际期刊/会议最佳论文奖三次、全球挑战赛冠军一次。致力于产学研相结合，研究成果应用于Stability Al、Hugging Face、免展等知名公司AIGC产品中。担任深圳市人工智能学会青年工作委员会主任、广东省图象图形学会理事、CSIG青年工作委员会委员/数字媒体取证与安全专业委员会委员、VALSE执行委员等；担任Journal of Visual Communication and Image Representation等国际期刊编委。
报告题目：面向AIGC的多功能数字水印与版权保护研究
报告摘要：随着人工智能生成内容（AIGC）技术的飞速发展，其在伪造和篡改领域的滥用已引起广泛关注。在此背景下，保护图像内容的安全性显得尤为迫切。本报告将介绍团队在面向AIGC的多功能数字水印方面的最新进展，分享在图像内容版权保护与数字取证方面的探索，尝试探讨当前所面临的挑战，并对未来的发展趋势做一点展望。
论坛开幕式
主持人：深圳大学李斌教授
主题报告
主持人：深圳大学李斌教授、深圳大学陈昌盛副教授、中山大学杨文元助理教授、大湾区大学余梓彤助理教授
刘老师，liuwanqi@szu.edu.cn, 17876998165
杨老师，yangwy56@mail.sysu.edu.cn，15631809618
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