2019年9月10日上午，北京大学刘家瑛副教授应吉林大学计算机科学与技术学院邀请，在计算机楼B108作了题为“智能影像计算”的学术报告。
刘家瑛，博士，北京大学副教授，研究领域为图像/视频编码、增强与理解，担任亚太信号与信息处理协会(APSIPA)杰出讲者，IEEE/CSIG/CCF高级会员，IEEE MSA/VSPC技术委员会委员，CCF多媒体技术专委会副秘书长，CSIG视觉大数据专委会常委、副秘书长。累计发表高水平学术论文100余篇，其中IEEE汇刊与CCF A类会议论文42篇；申请国家发明专利70项，其中已授权中国专利34项/美国专利4项。曾参与多个国际会议组织工作并担任ACM ICMR-2021、 IEEE VCIP-2019等会议程序主席和 ICCV-2019会议领域主席。曾获教育部科技进步二等奖、CSIG首届石青云女科学家奖-青年奖、北京大学首届教学卓越奖（40岁以下唯一获奖者）, IEEE MMSP-2014 Top10% Paper Award等。主讲的全球MOOC课程获教育部首批“国家精品在线开放课程”。
在本次报告中，刘家瑛副教授从传统最大后验概率框架出发，思考如何在数据驱动框架中嵌入学习先验的有效方法。在刘老师近期的研究工作中，利用多任务学习、对抗生成网络以及无监督学习等技术，构建side prior和learned prior，提升图像视频去雨痕与低光照增强的性能。更具体地，本次报告介绍了单张图像雨痕联合检测与去除、视频雨痕去除与背景帧重建、无监督视网膜表示低光照增强和一个关于低光照增强的包含底层视觉和高层视觉的benchmark。本次报告深入浅出的讲解让到场师生受益匪浅。
