2025年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA 2025)

会议时间：
2025年5月16-18日

会议地点：
中国呼和浩特

检索机构：
EI,Scopus

关于 ICCPA 2025

2025第五届计算机视觉与模式分析国际会议

第五届计算机视觉与模式分析国际会议（ICCPA 2025）将于 2025 年 5 月 16-18 日在中国呼和浩特召开。ICCPA 2025 汇集了来自世界各地的计算机视觉和模式分析领域的学者、研究人员、工程师和企业家，旨在搭建一个促进学术交流和成果共享的重要平台，共同探讨该领域的最新研究成果和发展趋势。从其他研究人员的经验中得到启发和启发，以推动这些领域的技术发展并深化学术研究。

我们热忱欢迎从事相关技术研究的专家、学者和专业技术人员积极投稿并参加会议。

出版

提交给 ICCPA 2025 的所有论文将由来自会议委员会的两到三名专家评审员进行评审。经过仔细的评审过程，所有被录用的论文将在会议论文集中发表，并提交给 EI Compendex、Scopus 进行索引。

邀请嘉宾

韩光杰教授，IEEE Fellow、IET/IEE Fellow、AAIA Fellow

河海大学，中国

个人简介：Guangjie Han （IEEE会士）目前是中国常州河海大学物联网工程系的教授。他于 2004 年在中国沈阳的东北大学获得博士学位。2008 年 2 月，他完成了在韩国光州全南国立大学计算机科学系的博士后研究员工作。2010 年 10 月至 2011 年 10 月，他是日本吹田大阪大学的访问研究学者。2017 年 1 月至 2017 年 2 月，他是中国香港城市大学的访问教授。2017 年 7 月至 2020 年 7 月，他是中国大连理工大学的杰出教授。他目前的研究兴趣包括物联网、工业互联网、机器学习和人工智能、移动计算、安全和隐私。Han 博士拥有 500 多篇同行评审期刊和会议论文，此外还拥有 160 项已授权和正在申请的专利。目前，他的 H 指数为 59，i10 指数在 Google Citation （Google Scholar）中为 249。他的论文总引用次数超过 12900+ 次。

韩博士是英国工程技术学会（FIET）的会员。他曾在多达 10 种国际期刊的编辑委员会任职，包括 IEEE Systems、IEEE/CCA JAS、IEEE Network 等。他在 IEEE 期刊和杂志上担任了几期特刊的客座编辑，包括 IEEE JSAC、IEEE Communications、IEEE Wireless Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics、Computer Networks 等。韩博士还担任过许多国际会议的组织和技术委员会主席。他获得了 2020 年 IEEE 系统期刊年度最佳论文奖和 2017-2019 年 IEEE ACCESS 杰出副主编奖。他是 IEEE 的 Fellow

何祥健教授

University of Nottingham 宁波诺丁汉大学

个人简介： Professor Xiangjian （Sean）他于 1999 年在悉尼科技大学获得计算机科学博士学位。他目前是宁波诺丁汉大学计算机科学学院副院长和计算机视觉与智能感知实验室主任。

他在 2022 年斯坦福大学报告的“世界前 2% 科学家”名单中。

2011 年至 2022 年，他曾担任悉尼科技大学（UTS）全球大数据技术中心（GBDTC）的计算机科学教授和计算机视觉和模式识别实验室的负责人。他是 IEEE 信号处理学会学生委员会成员。他参与的团队在 2018 年获得了 UTS 校长合作卓越研究奖。他被国际技术研究所（ITI）授予“国际注册技术专家”称号。他带领悉尼科技大学和香港理工大学（PolyU）的联合研究项目团队获得了 2017 年 VIP 杯的亚军，以及 2019 年 VIP 杯的冠军，由 IEEE 信号处理学会颁发。2021 年，由理大林教授领导、悉尼科技大学何教授共同领导的理大团队再次获得 2021 年 VIP 杯亚军。

过去几年，他主要在计算机视觉、数据分析和机器学习领域进行研究。他最近带领他的研究团队进行基于深度学习的研究，包括人类行为识别、人体计数和密度估计、微小物体检测、生物医学应用、显著性检测、自然语言处理、网络安全、人脸和面部表情识别、路标检测、车牌识别等。他在许多国际会议上担任过各种主席职务，如 ACM MM、MMM、ICDAR、IEEE BigDataSE、IEEE BigDataService、IEEE TrustCom、IEEE CIT、IEEE AVSS、IEEE ICPR 和 IEEE ICARCV。

报告标题：显著目标检测

摘要：显著目标检测旨在模拟人类的视觉系统和认知机制来识别和分割显著目标。然而，由于这些机制的复杂性，目前的方法并不完美。准确性和稳健性需要进一步提高，尤其是在具有多个对象和背景杂波的复杂场景中。在本次演讲中，介绍了两种方法。第一种方法估计来自单目 RGB 图像的深度信息，并利用中间深度特征来提高深度神经网络框架中的显著性检测性能。虽然也提出了许多其他 RGB-D 显著性模型，但它们需要获取深度数据，这成本高昂且不容易获得。第二种方法采用边界敏感性、内容完整性、迭代细化和频率分解机制。多级混合损失旨在指导网络学习像素级、区域级和对象级特征。对具有挑战性的基准数据集的全面评估表明了所提出的方法取得了最先进结果的成就。

陈春义教授

中国长春理工大学

个人简介： Chunyi Chen 是长春理工大学计算机科学与技术学院的教授、博士和博士生导师。他的主要研究兴趣包括全景立体建模与处理、无线光通信、信息安全、新型胶片成像与显示。承担了多项国家自然科学基金资助的研究项目;国家科技支撑计划;国家重点研发计划;863 计划;973 计划;中国博士后科学基金;吉林省科技发展计划;和重庆市自然科学基金。他的多项研究成果已应用于文化主题公园、虚拟博物馆展览、远距离光信息传输等领域。中国图像图形学会虚拟现实专业委员会委员、图像图形学会理事、吉林省机器人学会理事。

报告标题：利用人类视觉感知的限制消除 3D 场景渲染中的冗余计算

摘要：渲染逼真的 3D 场景对于电影制作、虚拟现实、计算机游戏等应用至关重要。真实感和速度是在设计逼真 3D 场景的渲染系统时需要仔细考虑的两个重要因素。通常，对高真实感的要求会导致渲染速度变慢，而对高渲染速度的要求会导致低真实感。人类视觉系统是逼真 3D 场景渲染生成的大多数图像的最终使用者。事实上，没有必要渲染人类视觉系统无法感知的 3D 场景的视觉细节。通过删除不必要的操作，可以加速 3D 场景的渲染，这些操作只会产生难以察觉的视觉细节，同时 3D 场景的视觉感知真实感不会恶化。在本次演讲中，首先将简要介绍人类视觉感知的理论;然后，将提供在 3D 场景渲染中消除不必要的冗余计算的方法;最后，将介绍和讨论演讲者小组获得的实验结果。

赵亮教授

中国沈阳航空航天大学

个人简介：赵亮，沈阳航空航天大学计算机科学学院院长、教授。CCF 高级会员。2022 年被选为斯坦福大学全球前 2% 科学家之一，并成为日本学术进步促进会（JSPS）的特邀研究员。发表学术论文150余篇（第一作者40篇，通信42篇），其中中科院一级论文28篇（第一作者/通信26篇），CCF-A论文14篇，IEEE期刊论文47篇，ESI热门/高被引论文5篇，5次获得国际会议最佳论文奖。承担国家和省部重点研发项目。担任 IEEE TrustCom 2021 和 IEEE IUCC 2019/2020 等国际会议/项目的通用/项目联合主席，并担任 JSCS 和 IEEE TNSE 的编辑。他获得了 Digital Expo、省科技进步奖和 IEEE 杰出领导奖等 10 多个奖项。参与 IEEE Future Network 和 IMT-2020 （5G）等标准化工作。

报告标题：智能赋能的车联网与边缘计算

摘要：车辆网络和边缘计算（VMC）已经被广泛研究，旨在提供车辆和基础设施之间的高效连接，以访问各种应用程序，其中此类网络可以支持车联网（IoV）中的所有类型的服务。在过去的二十年里，人们一直在研究 VANET（车辆自组网）通过其多跳连接连接广域车辆。然而，传统的 VANET 仍然面临实现智能联网和通信的挑战，其分散性使单个车辆缺乏收集和计算如此大量数据的能力。因此，应应用学习算法和专用网络架构来提高网络质量。在本次演讲中，演讲者将介绍支持 AI 的车载网络技术和相关架构。此外，本次演讲还将全面介绍车载网络、边缘计算、软件化网络、智能缓存和卸载。

征文

2025 年第 5 届计算机视觉与模式分析国际会议（ICCPA 2025）将汇集来自世界各地的相关领域的领先研究人员、工程师和科学家。

提交的主题包括但不限于：

◕ 专题 1：计算机视觉和应用

·高分辨率光电成像系统

·多光谱和高光谱成像技术

·实时光电跟踪定位系统

·用于光电传感器的先进材料和设计

·太空和深海的光电成像

·光电成像在机器人技术中的应用

·量子光电技术与量子成像

·纳米级光电成像技术