2025年IEEE第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议(IEEE PRMVAI 2025)

随着计算机硬件的快速发展和计算机领域的深入拓展，要求计算机更有效地感知人类用来发展自身和改善环境的信息，如声音、文本、图像、温度、振动等。因此，模式识别这一一门旨在拓宽计算机应用领域并提高计算机感知外部信息能力的学科如雨后春笋般增长。PRMVAI 致力于破解模式识别、机器视觉、人工智能等相关领域的最新科学研究，从而展示最新成果，为研究学者和商业从业者提供交流和分享先进技术成果的平台。我们真的希望尽一切努力推动计算机科学和技术的发展。我们热忱邀请所有专家和学者参与其中，并欢迎做出贡献。

 

出版

所有被 PRMVAI 2025 接受的文章都将提交到 IEEE Xplore 中，但必须满足 IEEE Xplore 的范围和质量要求

 

 

 

论文征集

PRMVAI 由三部分组成：

 

1.模式识别

2.机器视觉

3.人工智能

模式识别

 

人脸识别

信息隐藏

医学图像处理技术

情绪模式识别和建模研究

基于多生物识别技术的个人身份验证

自然环境中的文本认知与理解

统计模式识别

结构模式识别

模糊模式识别

人工神经网络模式识别

自动检测

图像分析和处理

字符识别

语音识别

指纹识别

特征提取和选择

贝叶斯决策理论

线性判别函数

聚类方法

人工神经网络

支持向量机

机器视觉

 

图片和视频

图像处理

图像分类

目标检测和分割

超分辨率图像重建

图像恢复和增强

图片 Q&A 和描述

图像和视频检索

视频内容分析

视觉目标跟踪

图神经网络

生成对抗网络

AutoML & NAS

网络压缩和轻量化

双眼视觉和多视觉

多源 Fusion Vision

医学影像分析

遥感和航空图像分析

智能无人车SLAM & Robotics

3D 点云和 3D 重建

人体技术相关

人脸技术相关

人工智能

 

人工智能的理论、应用与创造力

深度学习

进化计算

模糊系统

混合智能系统

智能与网络安全

智能用户界面

机器学习

自然语言处理

神经网络

生物特征识别

机器视觉和感知

可视化

医疗机器人和生物机器人

微型机器人

/智能控制

规划与调度

软计算

AI

中的不确定性 大数据分析和处理

数据挖掘 数据科学

 

进化计算

认知系统

 

 

 

 

主题演讲

胡清华

天津大学，中国

 

鞠任

中国

清华大学

 

 

 

清华胡，天津大学（中国）

 

生物：

胡庆华是人工智能学院院长，中国计算机学会天津分会副主任，中国人工智能学会SIG颗粒计算与知识发现副主任。他是 IEEE Transactions on Fuzzy Systems、ACTA AUTOMATICA SINICA、Engergies 的副主编。他现在得到国家自然科学基金重点项目的支持。他的研究重点是大数据中的不确定性建模、多模态数据的机器学习、智能无人系统。他发表了 200 多篇同行评审论文

 

 

 

Ju 任，清华大学，中国

 

生物：

他目前是中国北京清华大学计算机科学与技术系的副教授。他是国家杰出青年科学基金的获得者。在加入清华大学之前，他是中国长沙中南大学计算机科学与工程学院的教授。他的研究兴趣包括物联网、边缘计算、分布式和嵌入式人工智能以及作系统。他是 IEEE 的高级成员和 ACM 的成员。他在 2020-2022 年被科睿唯安评为高被引研究人员。

 

特邀演讲

谢晨

上海交通大学， 中国

 

戴海鹏

中国南京大学

 

刘军

英格兰兰卡斯特大学

 

 

 

谢晨，上海交通大学

 

演讲题目 ： 推进自我监督音频学习及其与大型语言模型的整合

 

最近，自我监督学习在语音和音频处理方面受到了广泛的研究兴趣。它展示了从大量未标记音频中学习底层结构信息的巨大潜力。在本次演讲中，我将介绍我们在音频和情感语音数据上的自我监督学习的最新进展，通过引入话语和帧级联合学习，我们可以在音频分类和语音情感识别方面实现显着的性能提升。接下来，我将介绍我们将强大的语音表示与大型语言模型集成，以扩展 LLM 在语音识别和空间音频理解方面的能力。我们证明了强大的音频表示起着至关重要的作用，音频表示之间的简单组合就足以产生有希望的性能。

 

生物：

Xie Chen 目前是中国上海交通大学计算机科学与工程系的终身副教授。他于 2017 年在英国剑桥大学信息工程系获得博士学位。在加入上海交通大学之前，他于 2017 年至 2018 年在剑桥大学担任研究助理，并于 2018 年至 2021 年在Microsoft 语音与语言研究小组担任高级研究员和首席研究员。他的主要研究兴趣在于深度学习，尤其是深度学习在语音处理中的应用，包括语音识别和合成。

 

 

 

戴海鹏，南京大学

 

演讲题目 ： 基于超声的智能无源感知技术研究

 

随着物联网 （IoT）、AR/VR 等技术的不断发展，传统的传感方法受到接触式方法和高成本的限制，已无法满足人类进步的需求。无源传感作为一项新兴技术，由于其非接触式传感方式、灵活性和低成本而受到学术界和工业界的广泛关注。本报告将介绍我们研究小组近年来在基于超声的智能被动传感领域的代表性工作，具体涵盖了人机交互、家庭健康、软件定义设备等领域的典型应用。

 

生物：

戴海鹏先生于 2010 年获得上海交通大学电子工程系学士学位，并于 2014 年获得南京大学计算机科学与技术系博士学位。他目前是南京大学计算机科学与技术系的副教授。他于 2018 年获得 ACM China 新星奖（中国 2 名获奖者），并于 2022 年获得 IEEE TCSC 中期职业研究员奖（全球 4 名获奖者）。他发表了 260 多篇论文（包括 110+ 篇 CCF A 论文），包括在 NSDI、UbiComp、INFOCOM、SIGMOD、VLDB、ICDE、KDD、WWW、EuroSys、ATC、JSAC、TON、TMC、TPDS 和 TKDE 等著名会议和期刊上的论文。他的研究兴趣包括物联网、边缘计算和数据挖掘。他是 CCF 杰出会员、IEEE 高级会员和 ACM 会员。他曾担任 ISPA'22-23 的项目主席和 HPCC'21 的联合副主席。他曾获得 ICNP'15 最佳论文奖、INFOCOM'17 最佳论文候选奖、SECON'18 最佳论文奖亚军和 UbiComp'22 杰出论文奖。他曾担任 ACM SIGCOMM China 秘书长、CCF 物联网技术委员会常务委员和 CCF 网络与数据通信技术委员会常务委员。他担任 CCF B 期刊 Elsevier Computer Networks 的区域编辑。

 

 

 

Jun Liu，兰卡斯特大学

 

演讲题目 ： 人体建模与行为分析

 

人体建模和行为分析对于机器人、数字健康和 AR/VR 等广泛应用都非常重要。在本次讲座中，Jun Liu 博士将介绍他的团队在人类动作识别、姿势估计、运动分析和数字人（3D 网格和虚拟形象）方面的研究。他将介绍他的团队创建的一些代表性数据集（例如 NTU RGB+D 和 UAV-Human）、他的团队提出的算法（例如，Spatio-Temporal LSTM 和 DiffPose），以及他的团队开发的应用程序（例如，元宇宙和基于人类步态的心力衰竭检测）。

 

生物：

Jun Liu 是兰卡斯特大学计算机与通信学院数字健康教授兼主席。他于 2019 年获得南洋理工大学博士学位。他于 2016 年和 2019 年获得 PREMIA 最佳论文奖，2020 年获得南洋理工大学 EEE 最佳论文奖，2024 年获得 IEEE VSPC 新星荣誉奖，并被斯坦福大学列为职业生涯和单年类别的前 2% 科学家。他是 IEEE Transactions on Image Processing 的高级区域编辑，也是 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Biometrics、Behavior and Identity Science、ACM Computing Surveys 和 Pattern Recognition 的副主编。他曾担任 CVPR、ECCV、ICML、NeurIPS、ICLR、IJCAI 和 MM 的领域主席。他的研究兴趣包括计算机视觉、机器学习和数字健康。

 

会议日程

 

2025年6月20日

9:00—20:00 会议报到、注册

2025年6月21日

8:30—9:00 开幕式，嘉宾致辞

9:00—12:00 主讲嘉宾主旨报告

12:00—13:30 自助餐、午休

14:00—18:00 分会场专题论坛

18:00—20:00 晚宴暨颁奖典礼

2025年6月22日

全天 参会者自行安排

出版信息

 

IEEE PRMVAI 2025投稿的论文，都必须经过2-3位组委会专家审稿。经过严格的审稿之后，录用并完成注册的文章，将以会议论文集形式提交出版，收录至IEEE Xplore，并被 EI Compendex 和 Scopus 检索。PRMVIA 2023、PRMVIA 2024录用文章已成功检索。

 

联系我们

如果您对论文提交或注册有任何疑问，请随时与我们联系。

 

prmvai@163.com

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