一、讲座简介
中国图象图形学会主办，中山大学、中国图象图形学会取证专委会承办，广东图象图形学会协办的“CSIG中大行：多媒体内容安全前沿学术讲座”将于2021年1月16日上午8：40 至 12:00在中山大学东校区计算机学院楼A101报告厅举行。本次讲座以多媒体内容安全前沿为主题，邀请了来自中国科学院信息工程研究所、深圳大学、中国科学技术大学、澳门大学的国内顶级专家就多媒体内容安全的前沿研究作精彩报告。此次论坛旨在为计算机、人工智能、多媒体内容安全领域的研究者之间提供一个良好的沟通和交流平台,促进相关研究者之间的沟通交流。欢迎对人工智能和多媒体内容安全感兴趣的老师和同学们参加此次学术讲座！
本次讲座于线上线下同时开展。会议将于腾讯会议平台线上直播。
腾讯会议ID：
576754107
会议时间：
2021年1月16日 上午8:40 – 12:00
主持人：
倪江群教授（中山大学）
详细地址：
广州市番禺区广州大学城外环东路132号 中山大学计算机学院A101
二、讲座简介
08:40-08:50
进场签到
08:50-09:00
领导致辞
09:00-09:40
操晓春：对抗环境下的计算机视觉
09:40-10:20
李斌：基于深度学习的图像隐写与隐写分析—进展与挑战
10:20-10:40
茶歇
10:40-11:20
张卫明：AI知识产权保护关键技术
11:20-12:00
周建涛：GIID-Net: Generalizable Image Inpainting Detection via Neural Architecture Search and Attention
三、专家介绍
操晓春 中科院信息工程研究所研究员
个人介绍：
操晓春，中国科学院信息工程研究所研究员，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；国家杰出青年、优秀青年基金获得者，入选国家“万人计划”青年拔尖人才支持计划、中国科学院“百人计划”择优支持（结题优秀）；兼任IEEE TIP、IEEE TMM、IEEE TCSVT的编委（SAE或AE）、ICCV/CVPR/IJCAI /ICRR Area Chairs、英国工程技术学会（IET）Fellow、中国计算机学会杰出会员、中国电子学会青年科学家俱乐部会员；指导博士生获得CCF优博论文和中科院优博论文各1篇；获得省部级一等奖和二等奖各1项。
报告题目：
对抗环境下的计算机视觉
报告摘要：
计算机视觉算法常常假设“看得清”、“无扰动”、“标注好”、“足够多”的图像视频输入，其鲁棒性难以保证、应用场景相对有限。考虑对抗环境下上述假设不满足，报告人拟介绍信工所团队在该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：标注数据质量计算、低质视觉质量增强、对抗样本攻击与防御等。
李斌 深圳大学教授
个人介绍：
李斌，深圳大学教授，广东省自然科学基金杰出青年基金获得者，IEEE高级会员。研究领域包括图像音视频信息内容安全，机器学习等。发表国际权威刊物论文60多篇，编著教材一部。获中国计算机学会科学技术奖自然科学一等奖，获NCIG、IWDW等学术会议优秀论文奖。主持国家自然科学基金、深圳市学科布局等科研项目。担任TIFS技术委员会委员，中国图象图形学会数字媒体取证与安全专业委员为常务委员，IEEE OJSP期刊编委等学术兼职。
报告题目：
基于深度学习的图像隐写与隐写分析—进展与挑战
报告摘要：
深度学习技术已经在各个领域广泛“落地生根”，其在数字图像隐写领域能否“开花结果”值得关注。本报告将在回顾图像隐写与隐写分析的发展历程的基础上，分析深度学习兴起后对图像信息隐藏技术带来的发展变化趋势，介绍研究课题组近年来结合生成式对抗网络、对抗样本、深度强化学习、网络剪裁等热点技术所开展的隐写与隐写分析研究工作，探讨传统方法与深度学习技术在图像隐写与隐写分析中的融合趋势，总结当前该领域的研究热点、难点以及发展前景等问题。
张卫明 中国科学技术大学教授
个人介绍：
张卫明，中国科学技术大学教授，图象图形学学会多媒体取证与安全专家委员会副秘书长。主要研究兴趣包括信息隐藏和人工智能安全。已在国际著名学术期刊和会议TIT、TIFS、TIP、TMM、TDSC、CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI等发表论文100多篇。主持国家自然科学基金重点、国家重点研发课题、国家863等项目20余项。获得安徽省自然科学奖一等奖，军队科技进步一等奖、三等奖。带领团队2019年参加IJCAI“人工智能算法对抗赛”，获得防御赛冠军和非定向攻击亚军；2020年参加全球最大的深度伪造检测挑战赛（DFDC），获得亚军。
报告题目：
AI知识产权保护关键技术
报告摘要：
以深度学习为核心的人工智能技术已在很多领域得到了成功应用并产生了深刻影响。但是深度学习模型的作品、训练数据以及模型本身作为高价值的数字资产易被复制、破坏、窃取、非法使用和分发。因此保护深度学习模型及相关数据的知识产权成为了保障人工智能良性发展的迫切需求。2017年学术界开始研究保护深度学习模型版权的鲁棒水印，并迅速成为热点。此报告将介绍AI知识产权保护相关的模型版权追溯、完整性认证、相似性查询和模型加密等关键技术。
周建涛 澳门大学副教授
个人介绍：
周建涛，澳门大学科技学院副教授，人工智能与机器人中心代主任，智慧城市物联网国家重点实验室城市大数据与智能技术研究室核心成员。多年来一直从事多媒体信息取证与安全、图像处理、计算机视觉等领域的研究。在IEEE TIP、TSP、TIFS、CVPR、ACM Multimedia等国际顶级期刊和会议中发表论文140余篇。自2018年11月，担任IEEE Trans, Image Processing的副编辑。获得2016和2020年度IEEE ICME最佳论文奖。
报告题目：
GIID-Net: Generalizable Image Inpainting Detection via Neural Architecture Search and Attention
报告摘要：
The malicious use of advanced image inpainting tools (e.g., removing key objects to report fake news, erasing visible copyright watermarks, etc.) has led to increasing threats to the reliability of image data. To fight against the inpainting forgeries (not only DL based but also traditional ones), in this work, we propose a novel end-to-end Generalizable Image Inpainting Detection Network（GIID-Net）, to detect the inpainted regions at pixel accuracy.
四、参会指引
欢迎加入参会群咨询
五、协议酒店
酒店名称：广州南国会国际会议中心
酒店地址：广州市番禺区大学城外环东路280号（广州大学城，广东药学院正门）
酒店咨询网址：http://www.southern-club.com/map.html
注：需要住宿的老师同学可以登记协议酒店，标准间的协议价格为438元/天（参会人员食宿费用自理）。