邀請函

尊敬的各界同仁：

第四屆中國模式識別與計(jì)算機(jī)視覺大會（The fourth Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2021）將于2021年10月29日至11月1日在北京國際會議中心舉行。PRCV2021由中國圖象圖形學(xué)學(xué)會（CSIG）、中國人工智能學(xué)會（CAAI）、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會（CCF）和中國自動(dòng)化學(xué)會（CAA）聯(lián)合主辦，由北京科技大學(xué)、北京交通大學(xué)和北京郵電大學(xué)共同承辦，中山大學(xué)、清華大學(xué)協(xié)辦，是國內(nèi)頂級的模式識別和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)W術(shù)盛會。

本屆會議將主要匯聚國內(nèi)國外模式識別和計(jì)算機(jī)視覺理論與應(yīng)用研究的廣大科研工作者及工業(yè)界同行，共同分享我國模式識別與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的最新理論和技術(shù)成果，提供精彩的學(xué)術(shù)盛宴。同時(shí)，PRCV2021邀請了北京大學(xué)人工智能研究院院長朱松純教授、中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所所長徐波研究員、美國馬里蘭大學(xué)Larry Davis教授、日本東京大學(xué)Yoichi Sato教授、德國馬克斯-普朗克研究所Michael Black等國際知名專家做大會主題報(bào)告。本屆會議同期將舉辦模式識別、計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿理論與方法論壇、講習(xí)班及博士生論壇，以及行業(yè)專業(yè)應(yīng)用競賽。歡迎各界同仁參會，感謝支持！

PRCV 2021組委會

2021年7月22日

PRCV2021大會官網(wǎng)

http://www.prcv.cn/

PRCV2021微網(wǎng)站

http://s.31url.cn/vC8N5c8j

一、注冊時(shí)間及繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

·?每篇錄取的論文當(dāng)且僅當(dāng)只能注冊一位作者，需于2021年8月10日前注冊；未注冊的論文將不能被發(fā)表；其他與會者按照類別注冊參會；

·?全日制在校學(xué)生不含在職研究生和博士后，學(xué)生注冊時(shí)須提供學(xué)生證的掃描件，否則需補(bǔ)齊全額注冊費(fèi)；

·?會議報(bào)到日期:2021年10月29日；報(bào)到地點(diǎn):北京國際會議中心，北京市朝陽區(qū)北辰東路8號院；

·?往返交通及食宿費(fèi)用自理。

二、注冊與繳費(fèi)方式

1、注冊方式支持大會官網(wǎng)注冊和微網(wǎng)站注冊兩種方式。

2、繳費(fèi)方式支持微信支付、支付寶支付以及線下轉(zhuǎn)賬匯款三種方式。

3、線下轉(zhuǎn)賬匯款賬戶信息:

賬戶名：馬上科普教育科技（北京）有限公司

賬? ?號：110061241013000738801

開戶行：交通銀行北京中關(guān)村園區(qū)支行?

備注：如選擇線下轉(zhuǎn)賬匯款注冊方式，請務(wù)必先辦理轉(zhuǎn)賬匯款后再進(jìn)行注冊，請務(wù)必在辦理匯款時(shí)附言里注明姓名和單位，務(wù)必在注冊完成后上傳付款憑證截圖（登錄個(gè)人中心-我的訂單-上傳付款憑證）。

4、大會官網(wǎng)注冊請通過鏈接：http://s.31url.cn/vC8N5c8j。

5、微網(wǎng)注冊請掃描以下二維碼：

溫馨提示：請?jiān)诰W(wǎng)上注冊界面，準(zhǔn)確填寫姓名、單位、電子郵箱、手機(jī)號等信息。

三、發(fā)票開具

1、會議發(fā)票由PRCV2021會務(wù)公司：馬上科普教育科技（北京）有限公司開具。

2、參會人員預(yù)定的酒店，由酒店開具發(fā)票。

四、聯(lián)系方式

1、會務(wù)組聯(lián)系人：

殷君君 13260015764

明悅 15110206295

肖繼民 17605127961

趙毅 18910476625

2、注冊繳費(fèi)/發(fā)票：李超 13439275509

3、Mail：prCV2021@163.com

五、Questions & Answers

Q 1.論文注冊是指論文有收錄在proceedings中？

A 是的。

Q 2.論文注冊了，就不需要作者注冊？

A 需要至少一位作者論文注冊，論文注冊只綁定一位參會者，其他與會

者按照類別注冊參會。

Q 3.如果沒有論文，可以選擇‘全文’、‘會員’、‘學(xué)生’注冊？

A 沒有論文的與會者按照類別注冊參會。

Q 4.一個(gè)論文只能注冊一個(gè)參會人員？

A 需要至少一位作者論文注冊，其他與會者按照類別注冊參會。

Q 5.每個(gè)參會人員都要注冊？

A 是的。

Q 6.每個(gè)論文都要有‘論文注冊’，是嗎？

A 是的。

PRCV2021期待您的蒞臨，共享模式識別與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的國內(nèi)頂級學(xué)術(shù)盛會！

附：PRCV2021主旨報(bào)告人

主旨報(bào)告人簡介：朱松純教授出生于湖北省鄂州，全球著名計(jì)算機(jī)視覺專家，統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)家、人工智能專家。1991年畢業(yè)于中國科技大學(xué)，1992年赴美留學(xué)，1996年獲得美國哈佛大學(xué)計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。2002年至2020年，在美國加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）擔(dān)任統(tǒng)計(jì)系與計(jì)算機(jī)系教授，UCLA視覺、認(rèn)知、學(xué)習(xí)與自主機(jī)器人中心主任。在國際頂級期刊和會議上發(fā)表論文300余篇，獲得計(jì)算機(jī)視覺、模式識別、認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域多個(gè)國際獎(jiǎng)項(xiàng)，包括3次問鼎計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域國際最高獎(jiǎng)項(xiàng)--馬爾獎(jiǎng)，赫爾姆霍茨獎(jiǎng)等，2次擔(dān)任國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識別大會主席（CVPR2012、CVPR2019），2010-2020年 2次擔(dān)任美國視覺、認(rèn)知科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域多大學(xué)、跨學(xué)科合作項(xiàng)目MURI負(fù)責(zé)人。朱松純教授長期致力于構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺、認(rèn)知科學(xué)、乃至人工智能科學(xué)的統(tǒng)一數(shù)理框架。在留美28年后， 朱教授于2020年9月回國，擔(dān)任北京通用人工智能研究院院長，并任北京大學(xué)講席教授、清華大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)講席教授。

報(bào)告題目：Computer Vision: A Task-oriented and Agent-based Perspective

主旨報(bào)告人簡介：現(xiàn)任中科院自動(dòng)化研究所所長，中國科學(xué)院大學(xué)人工智能學(xué)院院長，兼任國家新一代人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會委員等職。長期從事智能語音處理和人工智能技術(shù)研究和應(yīng)用。曾獲 “中國科學(xué)院杰出青年獎(jiǎng)”、 “王選新聞科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)”等獎(jiǎng)項(xiàng)；主持多項(xiàng)國家支撐、863、973以及自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目和課題。研究成果在教育、廣電、安全等領(lǐng)域獲得規(guī)?；瘧?yīng)用。近年了重點(diǎn)圍繞聽覺模型、類腦智能、認(rèn)知計(jì)算及博弈智能等進(jìn)行研究探索。

報(bào)告題目：三模態(tài)大模型-通用人工智能路徑探索

摘要：隨著文本模型GPT3/BERT等提出，預(yù)訓(xùn)練模型呈現(xiàn)高速發(fā)展的趨勢，圖像-文本聯(lián)合學(xué)習(xí)的雙模態(tài)模型也不斷涌現(xiàn)，顯示出在無監(jiān)督情況下自動(dòng)學(xué)習(xí)不同任務(wù)和快速遷移到不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)的強(qiáng)大能力。然而，當(dāng)前的預(yù)訓(xùn)練模型忽略了聲音信息。在我們周邊還包含大量的聲音，其中語音不僅是人類之間交流的手段，還蘊(yùn)藏著情緒和感情。本報(bào)告將介紹引入語音以后的首個(gè)圖-文-音三模態(tài)大模型 “紫東太初”。模型將視覺、文本、語音不同模態(tài)通過各自編碼器映射到統(tǒng)一語義空間，然后通過多頭自注意力機(jī)制（Multi-head Self-attention）學(xué)習(xí)模態(tài)之間的語義關(guān)聯(lián)以及特征對齊，形成多模態(tài)統(tǒng)一知識表示；既可以實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)理解，還能實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)生成，同時(shí)做到理解和生成認(rèn)知能力的平衡；我們提出了一個(gè)基于詞條級別(Token-level)、模態(tài)級別(Modality-level)以及樣本級別(Sample-level)的多層次、多任務(wù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)統(tǒng)一框架，對更廣泛、更多樣的下游任務(wù)提供模型基礎(chǔ)支撐，并特別地實(shí)現(xiàn)了通過語義網(wǎng)絡(luò)以圖生音、以音生圖的功能。三模態(tài)大模型是邁向具有藝術(shù)創(chuàng)作能力、強(qiáng)大交互能力和任務(wù)泛化能力的通用型人工智能的一次重要的嘗試。

主旨報(bào)告人簡介：Larry S. Davis is a Distinguished University Professor in the Department of Computer Science and director of the Center for Automation Research (CfAR). His research focuses on object/action recognition/scene Analysis, event and modeling recognition, image and video databases, tracking, human movement modeling, 3-D human motion capture, and camera networks. Davis is also affiliated with the Computer Vision Laboratory in CfAR. He served as chair of the Department of Computer Science from 1999 to 2012. He received his doctorate from the University of Maryland in 1976. He was named an IAPR Fellow, an IEEE Fellow, and ACM Fellow.

主旨報(bào)告人簡介：Yoichi Sato is a professor at Institute of Industrial Science, the University of Tokyo. He received his B.S. degree from the University of Tokyo in 1990, and his MS and PhD degrees in robotics from School of Computer Science, Carnegie Mellon University in 1993 and 1997. His research interests include first-person vision, and gaze sensing and Analysis, physics-based vision, and reflectance Analysis. He served/is serving in several conference organization and journal editorial roles including IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, International Journal of Computer Vision, Computer Vision and Image Understanding, CVPR 2023 General Co-Chair, ICCV 2021 Program Co-Chair, ACCV 2018 General Co-Chair, ACCV 2016 Program Co-Chair and ECCV 2012 Program Co-Chair.

報(bào)告題目：Understanding Human Activities from First-Person Perspectives

摘要：Wearable cameras have become widely available as off-the-shelf products. First-person videos captured by wearable cameras provide close-up views of fine-grained human behavior, such as interaction with objects using hands, interaction with people, and interaction with the environment. First-person videos also provide an important clue to the intention of the person wearing the camera, such as what they are trying to do or what they are attended to. These advantages are unique to first-person videos, which are different from videos captured by fixed cameras like surveillance cameras. As a result, they attracted increasing interest to develop various computer vision methods using first-person videos as input. On the other hand, first-person videos pose a major challenge to computer vision due to multiple factors such as continuous and often violent camera movements, a limited field of view, and rapid illumination changes. In this talk, I will talk about our attempts to develop first-person vision methods for different tasks, including action recognition, future person localization, and gaze estimation.

主旨報(bào)告人簡介：Michael Black received his B.Sc. from the University of British Columbia (1985), his M.S. from Stanford (1989), and his Ph.D. from Yale University (1992). After post-doctoral research at the University of Toronto, he worked at Xerox PARC as a member of research staff and area manager. From 2000 to 2010 he was on the faculty of Brown University in the Department of Computer Science (Assoc. Prof. 2000-2004, Prof. 2004-2010). He is one of the founding directors at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tübingen, Germany, where he leads the Perceiving Systems department. He is also a Distinguished Amazon Scholar (VP), an Honorarprofessor at the University of Tuebingen, and Adjunct Professor at Brown University. His work has won several awards including the IEEE Computer Society Outstanding Paper Award (1991), Honorable Mention for the Marr Prize (1999 and 2005), and all three major test-of-time awards including the 2010 Koenderink Prize, the 2013 Helmholtz Prize, and the 2020 Longuet-Higgins Prize. He is a foreign member of the Royal Swedish Academy of Sciences. In 2013 he co-founded Body Labs Inc., which was acquired by Amazon in 2017.