报告题目：不确定性感知的弱监督人体动作定位研究

报告摘要：近年来，基于视频数据的人体动作定位成为了动作理解领域的一大研究热点。然而，传统的定位方法需要耗费大量的人力物力进行精细的时序标注，这限制了其在实际应用中的可行性。为此，研究者们提出了弱监督人体动作定位方法，其只需要一个粗略的视频级别标签就可以进行模型训练。然而，弱监督方法由于无法获取精细准确的监督信号，其学习过程面临着极大的不确定性。近期，证据深度学习作为一种高效的不确定估计方法，在各领域展现出了优秀的性能，其对提升弱监督人体动作定位具有很好的潜力。本报告将介绍团队近期在本领域中的研究进展，包括双级证据学习方法、向量化证据学习方法、存-缺证据感知的音视频协同定位方法等，相关成果发表在CVPR、IEEE TPAMI等会议和期刊上。

个人简介：徐常胜，中国科学院自动化所研究员，国家杰出青年基金获得者，国家万人计划领军人才，入选国家百千万人才工程和首都科技领军人才工程，科技部重点领域创新团队负责人，国家重点研发计划项目首席科学家，中国科学院王宽诚率先人才计划卢嘉锡国际团队负责人。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），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。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500多篇，其中IEEE和ACM汇刊论文150余篇，国际顶级会议论文150余篇。在多媒体国际顶级会议和期刊上获得最佳论文奖10余次。获得2018年中国电子学会自然科学一等奖，2009年中国计算机学会青年科学家奖，7次获得中国科学院优秀导师奖。

报告摘要：人体运动捕获与运动生成在数字人、4D内容生成、具身智能有重要的应用价值。本报告首先介绍当前无标记人体运动捕捉技术的最新进展，包括单相机和多相机条件下，面向人体运动和人手运动等捕捉需求。基于运动捕捉结果，介绍报告人在运动生成及人体数字化身方面的研究进展。最后，报告面向4D内容生成及具身智能研究，阐述人体运动生成的意义和价值。

个人简介：刘烨斌，清华大学长聘教授，国家基金委杰青基金获得者。研究方向为三维视觉与影像生成。发表CVPR/ICCV/ECCV/TPAMI/TOG论文百篇。多次担任CVPR、ICCV、ECCV领域主席，担任IEEE TVCG、CGF编委，中国图象图形学会三维视觉专委会副主任。获2012年国家技术发明一等奖（排名3），2019年中国电子学会技术发明一等奖（排名1）。

报告题目：多模态视频理解基础模型InternVideo

报告摘要：构建多模态基础模型已经成为计算机视觉领域的研究热点。视频理解面临着数据维度高、信息容量大、场景变化多等核心挑战，如何构建通用视频理解基础模型已经成为现阶段一项极具挑战的任务。本次报告将主要介绍多模态视频理解基础模InternVideo及其背后的关键技术，包括单模态视频自监督预训练方法VideoMAE, 多模态视频弱监督预训练方法UMT，和多模态视频交互对话模型VideoChat。同时还将介绍多模态视频数据集InternVid和多模态视频评测基准MVBench。最后将展望多模态视频基础模型发展趋势。

个人简介：王利民，南京大学教授，博士生导师，国家海外高层次青年人才计划入选者，科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目青年科学家。2011年在南京大学获得学士学位，2015年在香港中文获得博士学位，2015年至2018年在苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）从事博士后研究工作。主要研究领域为计算机视觉和深度学习，专注视频理解和动作识别，在IJCV、T-PAMI、CVPR、ICCV、NeurIPS等学术期刊和会议发表论文100余篇。根据Google Scholar统计，论文被引用 23000余次，两篇一作论文取得了单篇引用接近或超过4000的学术影响力。在视频分析领域做出了一系列有重要影响力的研究工作，例如：TSN网络架构，VideoMAE预训练方法，MixFormer跟踪器等。曾获得广东省技术发明一等奖，世界人工智能大会青年优秀论文奖，ACM MM 2023最佳论文荣誉提名奖。入选2022年度AI 2000人工智能全球最具影响力学者榜单，2022年度全球华人AI青年学者榜单，2021-2023年度爱思唯尔中国高被引学者榜单。担任CVPR/ICCV/NeurIPS等重要国际会议的领域主席和计算机视觉领域旗舰期刊IJCV的编委。

报告题目：基于神经表达的体积视频技术

报告摘要：沉浸式体积视频是未来媒体的重要形式，可广泛应用于实时通信、文化艺术、体育直播等领域。传统的三维表达方法在表达能力、重建鲁棒性、渲染质量等方面存在局限。近年来兴起的基于神经表达的重建与渲染方法为体积视频提供了新的技术途径，但在采集成本、渲染效率、存储空间等方面仍有局限。本报告将介绍我们在基于神经表达的体积视频重建与渲染等方面的工作，并简要探讨未来的发展方向。

个人简介：周晓巍，浙江大学研究员，国家级青年人才项目入选者。研究方向主要为三维视觉及其在混合现实、机器人等领域的应用。近五年在相关领域的顶级期刊与会议上发表论文70余篇，多次入选CVPR最佳论文候选。曾获得浙江省自然科学一等奖，陆增镛CAD&CG高科技奖一等奖，CCF优秀图形开源贡献奖，入选全球前2%顶尖科学家榜单、中国高被引学者。担任国际顶级期刊IJCV编委、顶级会议CVPR/ICCV领域主席，图形学与混合现实研讨会（GAMES）执行委员会主席，视觉与学习研讨会（VALSE）常务委员，CSIG三维视觉专委会常务委员。 

涂志刚研究员

报告题目：视频人体动作行为识别与生成

报告简介：视频理解作为计算机视觉领域的核心任务成为推动人工智能发展的主要力量，其中视频人体动作行为识别与生成作为视频理解的关键技术具有广泛应用而一直都备受关注。首先，报告将从人机交互的角度，介绍武汉大学行为理解与视觉感知研究组（HUVPRLab）在视频人体动作行为识别与生成方面的系列工作，主要包括人手姿态估计与重建、人体姿态估计与动作识别、人体动作生成与迁移，形成了从局部（人手）→整体（个体）→下游应用（生成）的研究范式。最后，报告将总结和展望视频人体动作行为识别与生成的发展趋势。

个人简介：涂志刚，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室研究员，博士生导师，湖北省杰出青年基金获得者。主要研究领域为计算机视觉与视频理解，聚焦视频人体行为识别、重建与生成。发表高水平论文70余篇，其中第一/通讯作者发表中科院1区Top SCI 期刊+CCF A类顶会论文30篇，国际会议“最佳学生论文”1篇。获省部级科技奖励3项，其中主持荣获2022年获湖北省自然科学二等奖（排名1）。主持湖北省杰出青年基金、教育部联合基金（青年人才）、国家自然科学基金、腾讯犀牛鸟基金（获技术创新奖）等科研项目。开发了视频人体行为智能识别系统，成功应用“第七届世界军人运动会开闭幕式”等多个领域，被央视新闻/体育频道采访报道。入选中科院1区Top期刊IEEE TCSVT 2022年度全球三位最佳审稿人。指导研究生获ICCV2021- MMVRAC挑战赛2个赛道亚军。担任多个国际期刊、专刊、会议的编委、领域主席。

徐婧林

北京科技大学副教授