厦门大学媒体分析与计算组 MAC-Media Analytics and Computing
厦大情人谷
五老峰的秀峰灵石为屏，奇花异草为锦，山光水色就美得恍若仙境
■ 研究方向一：移动视觉搜索
研究方向介绍:
移动视觉搜索是视觉搜索、模式识别、移动计算和音视频编解码压缩的融合方向。主要研究在移动端进行低功耗视觉特征的抽取与压缩，以及对应的MPEG国际标准的实施。相关的内容分析问题包括：场景识别、目标位置定位、以及基于视觉内容的城市环境建模和信息抽取。移动视觉搜索的应用主要关注面向手机等移动端的大规模视觉内容匹配和对应的移动端系统。在理论层面，主要关注视觉大数据内容匹配、信息表示、知识挖掘与推荐。在应用层面上，主要关注手机智能应用，如位置定位、产品搜索识别、增强现实等。
Baochang Zhang, Alessandro Perina, Zhigang Li, Vittorio Murino, Jianzhuang Liu, Rongrong Ji*.
Bounding Multiple Gaussians Uncertainty with Application to Object Tracking.
International Journal of Computer Vision (IJCV).2016
Luming Zhang, Richang Hong, Yue Gao, Rongrong Ji, Qionghai Dai, and Xuelong Li.
Image Categorization by Learning a Propagated Graphlet Path.
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNN).2016
■ Hong Liu, Rongrong Ji, Yongjian Wu, and Gang Hua.
Supervised Matrix Factorization for Cross-Modality Hashing.
Twitten-fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI).2016
Shaohui Lin, Rongrong Ji, Yongjian Wu, and Xuelong Li.
Towards Convolutional Neural Networks Compressing via Global Error Reconstruction.
Twitten-fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI).2016
Hong Liu, Rongrong Ji, Yongjian Wu, and Wei Liu.
Towards Optimal Binary Code Learning via Ordinal Embedding.
Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI).2016
报告时间：日 9:00-10:30
报告地点：海韵园科研2行政楼510
Title: Nonnegative Matrix Factorization on Multiple Maniflods
Nonnegative Matrix Factorization (NMF) is a widely used technique in many applications such as clustering. It approximates the nonnegative data in an original high dimensional space with a linear representation in a low dimensional space by using the product of two nonnegative matrices. In many applications with data such as human faces or digits, data often reside on multiple manifolds, which may overlap or intersect. But the traditional NMF method and other existing variants of NMF do not consider this. Shen will investigate a clustering algorithm that explicitly models the intrinsic geometrical structure of the data on multiple manifolds with NMF. The idea of the proposed algorithm is that a data point generated by several neighboring points on a specific manifold in the original space should be constructed in a similar way in the low dimensional subspace. A set of experimental results on two real world datasets demonstrate the advantage of the proposed algorithm.
He received B.S. and M.S. degree in Electronic Engineering in 2007 and 2009, both from Tsinghua University, Beijing, China. He received PHD degree in Computer Science, Purdue University, West Lafayette, IN, USA. He is interested in machine learning, data mining and computer vision. He obtained 2009 Ross Fellowship, Graduate School, Purdue University· He obtained 2009 Excellent Award for Master Thesis Application of Sparse Representation in Image Processing, Tsinghua University. He published some technical papers at premium international conferences, like AAAI Conference on Artificial Intelligenc, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing and so on. In the past few years, He has done Software Engineering Intern at Google Research, Intern at Microsoft Research India Intern at Idiap Research Institute, Intern at Microsoft Research Asia, Intern at Intel China Research Center, and Intern at Canon Beijing.
报告时间：日 10:00-10:30
报告地点：海韵园科研2二楼报告厅
Title: Compressed Sensing in Astronomy
Recent advances in signal processing have focused on the use of sparse representations in various applications.
A new field of interest based on sparsity has recently emerged: compressed sensing. This theory is a new sampling framework that provides an alternative to the well-known Shannon sampling theory. In this report, Xu will investigate how compressed sensing (CS) can provide new insights into astronomical data compression.
Long Xu is currently a research fellow of chinese Academy of Sciences. He was retained by "Hundred Talents Program of CAS” in 2014. He received his PHD degree from Institute of Computer Technology, Chinese Acadamy of Sciences. He then worked as a PostDoc in yhe Chinese University of Hong Kong from July 2009 to July 2011. He worked as a PostDoc in the Chinese University of Hong Kong from July 2011 to July 2012. Then he worked as research fellow in Nanyang Technological University from January 2013 to January 2014.
近日，从第八届SHREC国际三维目标检索评测会务组传来喜讯，以信息学院纪荣嵘教授带领的厦门大学代表队在其中多视角三维检索评测比赛中取得了可喜的成绩。SHREC为ACM SigGraph专业委员会召集的国际三维目标检索领域的主要（核心）评测比赛，每年在EuroGraph上进行比较结果的汇报展示。SHREC比赛主要致力于多角度下3D物体的检索算法研究，长期吸引该研究领域主流研究组参赛。SHREC每年的评测结果大量发表在SigGraph, EuroGraph，和IEEE各类Trans.上。本次SHREC比赛组织参加队伍包括美国University of North Carolina at Chapel Hill、DePaul University、中科院计算所、自动化所、清华大学、天津大学等。厦门大学代表队由张岩(研究生)、陈福海(研究生)、纪荣嵘（指导教师）组成，自2015年2月以来参加SHREC比赛中一共7个评测系列的比赛，通过GS/GS-FB算法在多视角三维检索评测比赛中7个单项指标中，取得了2个评测第一名的成绩，并在两部分整体评测中，取得了第一组（79物体视角评测组）整体第一名的成绩。相关比赛结果将在2015年欧洲图形学年会上（EuroGraph）进行展示与报告。
题目一：Recent Progress in Discriminative Point Cloud Parsing
主讲人：纪荣嵘博士
厦门大学信息科学与技术学院教授，智能多媒体信息处理实验室主任
时间：号， 上午8:30-9:20
地点：教学楼504
报告摘要：In this talk, I will review some of our recent progress in 3D scene parsing. More specially, I will focus on the issue of semantic inference and segmentation of 3D point cloud data. This problem differs significantly from the traditional research on image-based semantic segmentation in three-fold, i.e., (1) the lack of sufficient training instances manually or collaboratively collected (such as LabelMe or ImageNet-Seg), (2) the lack of robust nearest neighborhood search technique for finding similar superverxels in the feature space, and (3) the lack of efficient and accurate inference model. In this talk, we will analyze and discuss some preliminary results on our solution to the above three challenges.
报告人简介：纪荣嵘博士是厦门大学信息学院智能科学系教授，智能多媒体信息处理实验室主任。1983年1月生，2010年至2013工作于美国哥伦比亚大学电子工程系数字视频与多媒体实验室，担任博士后研究员，（导师：Shih-Fu Chang教授，哥伦比亚大学工学院副院长），研究方向为移动视觉搜索与社交媒体舆情分析； 2010年工作于北京大学视频编码国家工程实验室，担任研究助理（导师：高文院士），致力于MPEGCDVS（CompactDescriptorforVisualSearch）标准工作; 2007年至2008年工作于微软亚洲研究院，担任访问学生（导师：谢幸主任研究员），开发Photo2Search移动视觉搜索系统； 2011年获得哈尔滨工业大学博士学位（计算机科学与技术专业），2007年获哈尔滨工业大学硕士学位（计算机科学与技术专业），2005年获得哈尔滨工程大学本科学位（计算机科学与技术专业）。目前为IEEE高级会员、中国计算机学会多媒体技术专业委员会委员、中国计算机学会计算机视觉专业组委员、中国计算机学会青年工作委员会厦门分论坛副主席、福建省人工智能
协会常务理事。
题目二：Person Identification / Re-identification in Surveillance Videos
主讲人：张兆翔 博士
北京航空航天大学计算机学院计算机应用技术系副主任
时间：号，上午9:20-10:10
地点：教学楼504
报告摘要：Person identification/re-identification is an important topic in the field of computer vision. With a brief survey of the state-of-the-art methods, we will introduce a list-wise constraint based discriminative projection framework for cross-view person identification. The formulation of the problem and the optimization procedure would be described in detail. Experimental results will be shown to demonstrate the effectiveness of our approach. Furthermore, we will introduce how to apply our approach to the problem of person re-identification. It will be shown that the framework makes sense in person re-identification with outstanding performance. Finally, we will discuss the relations between person identification and re-identification, and future trends in this field.
报告人简介：张兆翔，博士，副教授，硕士生导师，IEEE会员，计算机学会会员，YOCSEF委员，计算机学会计算机视觉专委会委员，人工智能学会模式识别专委会委员。2004年毕业于中国科学技术大学，获得电路与系统专业学士学位；2004年进入中国科学院自动化研究所硕博连读，于2009年获得工学博士学位；2009年入职北京航空航天大学计算机学院，现任北京航空航天大学计算机学院计算机应用技术系副主任，其间在2011年6月至10月在英国伦敦大学开展访问研究。自2004年以来一直从事模式识别与计算机视觉领域的研究工作，近五年来在国际主流学术期刊与会议上发表论文95篇，SCI收录期刊论文27篇（IEEE Transactions系列会刊12篇），担任了ICPR、AVSS、CCBR等多个国际会议的程序委员会委员，SCI期刊《Frontiers of Computer Science》青年副主编和TPAMI、TIP、TCSVT、PR等20余个本领域主流期刊的审稿人，2012年入选北京航空航天大学“蓝天新星人才计划”；2013年入选“北京市青年英才计划”；2013年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”，2014年入选“微软铸星计划”。
题目三：图像稀疏表示及重建
主讲人：董伟生博士
西安电子科技大学副教授
时间：号， 上午10:10-11:00
地点：教学楼504
报告摘要：如何将高维的图像和信号在一个低维的子空间上进行稀疏分解，是图像、信号处理中的核心关键问题，也是压缩感知理论的核心内容。广泛应用的传统傅立叶、小波等变换基适于刻画理想的数学函数，但通常难以刻画现实世界中的复杂的图像信号，近年来发展的字典学习技术和大规模凸优化技术，为图像信号稀疏表示及重建提供了新的机遇。本次报告将从图像信号稀疏表示理论、优化算法、图像信号感知重建等三个方面展开，同时也将对当前图像信号稀疏表示的前沿问题进行探讨。
报告人简介：男，西安电子科技大学副教授，陕西省青年科技新星称号获得者。2004年本科毕业于华中科技大学，2010年博士毕业于西安电子科技大学，0.6在香港理工大学进行合作研究。主要研究方向为:图像稀疏和低秩表示，图像逆问题等。在包括IEEE Trans. Image Processing等图像信号处理领域的权威国际期刊和会议上发表论文30余篇，论文被引用960余次，单篇最高引用250余次。曾获IEEE VCIP国际会议最佳论文奖，陕西省科学技术一等奖(排名第二)。具体详见个人主页：http://see./faculty/wsdong
题目四：高分辨率光谱视频获取
主讲人：曹汛 博士
Associate Professor of the EE Department, Nanjing University
时间：号， 上午11:00-11:50
地点：教学楼504
报告摘要：Spectral capture technique collects information with more color channels than traditional trichromatic sensing. Therefore, it provides more detailed properties of the light source and the scene. Possible applications span across lots of fields such as remote sensing, materials science, bio-photonics, environmental monitoring, and so on. Spectral capture technique needs to record massive data in spatial, temporal and spectral domains, traditional spectral capture systems suffer from temporal and spatial scanning, thus is not suitable for video capture. Nowadays, with rapid development in sampling theory and electronic techniques, spectral video acquisition is becoming tractable. In this talk, we present recent progresses on the high resolution spectral video acquisition. Prism-Mask Image Spectrometer (PMIS) is proposed which accomplishes high quality video capture in three domains: spectral (1nm), spatial (one mega-pixels) and temporal (real-time) resolution. Both the optical principle and the prototype setup of the PMIS are introduced. In the end, a bunch ofmachine vision applications (object tracking, skin detection, automatic white balance, etc) based on PMIS are also discussed.
报告人简介：Xun Cao received his ME and Ph.D. degrees from Tsinghua University, Beijing, China and he is now an Associate Professor of the EE Department, Nanjing University.Hehas been a visiting researcher at Philips Research,Aachen, Germany in 2008 and Microsoft ResearchAsia, in 2009 and 2010, and a visiting scholar at The University of Texas at Austin. His researchinterests include Image Based Rendering, 2D-to-3D Conversion and Computational Photography.
题目五：场景文字识别关键技术及前景分析
主讲人：白翔博士
华中科技大学电子与信息工程系教授，国家防伪工程中心副主任
时间：号， 上午8：30-9:20
地点：行政C 505
报告摘要：摘要：随着智能终端的普及和移动互联网的飞速发展，场景文字识别（Photo OCR）越来越引起学术界和工业界的重视。图片中的文字包含丰富的高层语义，因此如何去检测和识别自然场景中的文字具有广泛的技术应用前景。在这次报告中，我将首先介绍场景文字检测和识别的基本方法、前沿技术以及相关应用。然后，我将介绍我们在此领域的最新研究成果。与传统的方法不同，我们提出基于学习的文字多尺度表示方法，避免了预分割、边缘提取不稳定这一关键问题，并且对场景文字的背景干扰和类间变化十分稳定。最后，我将对移动互联网中场景文字识别相关应用前景作出预测与分析。
报告人简介：白翔博士现为华中科技大学电子与信息工程系教授，博士生导师，担任国家防伪工程中心副主任。他的研究领域为计算机视觉与模式识别，具体包括目标识别、形状分析、自然场景文字识别及智能系统。他的研究工作曾获得微软学者2007，首届国家自然科学基金优秀青年基金的资助。他的博士论文获得2012年全国优秀博士论文提名。担任湖北省武汉市洪山区青联会委员，计算机学会计算机视觉专业组委员，计算机学会人工智能与模式识别专业委员会通讯委员，计算机学会YOCSEF委员，人工智能学会模式识别专委会委员，图形图像学会视频与通讯专委会秘书长。担任包括权威杂志IJCV、TIP、TSMC、TNN、TMM、PR、CVIU、PRL、IVC等评审和顶级会议CVPR ,ICCV, NIPS, ECCV等Program Committee，曾多次到国内外重要学术机构做特邀报告及讲学。担任国际会议IEEE SPAC14 Program Co-chair, 视觉与学习青年研讨会（VALSE16）Local Chair, 担任Frontier of Computer Science，Young Associate Editor。
题目六：Robust 3D Reconstruction for Seamless Augmented Reality
主讲人：章国锋博士
浙江大学计算机学院的副教授
时间：号， 上午9：20-10:10
地点：行政C 505
报告摘要：随着智能手机、平板电脑、谷歌眼镜、Oculus Rift等移动终端或穿戴式设备的普及，增强现实正变得异常火热。要实现高融合度的增强现实效果，首先需要解决虚实场景融合的几何一致性问题，这需要实时地恢复摄像机的运动姿态并精确地重建物体或场景的三维模型。本报告主要讲述我们过去几年在这方面的研究成果，并展示基于这方面技术所做的增强现实应用。
报告人简介：2003年本科毕业于浙江大学计算机系，2009年获浙江大学计算机应用专业博士学位，现为浙江大学计算机学院的副教授。主要从事摄像机跟踪、三维重建、增强现实、视频分割与编缉等方面的研究工作，已在国际顶级期刊和计算机视觉顶级会议上发表了十几篇高水平论文。尤其在摄像机跟踪与深度恢复方面的研究取得了一系列重要成果，已经在国内外有较大影响力。获2010年度计算机学会优秀博士学位论文奖，2011年度全国百篇优秀博士学位论文奖，以及2011年度教育部高等学校科学研究优秀成果奖科学技术进步奖一等奖（排名第4）。搭建的摄像机自动跟踪与深度恢复系统ACTS 2.0（http://www.zjucvg.net/acts/acts.html）以及摄像实时自动跟踪系统RDSLAM1.0（http://www.zjucvg.net/rdslam/rdslam.html）在网上发布以来，受到了国内外同行的广泛关注和好评。
题目七：标记分布学习及其在计算机视觉中的应用
主讲人：耿新博士
东南大学计算机科学与工程学院教授，软件学院副院长
时间：号， 上午10：10-11:00
地点：行政C 505
报告人简介：分别于2001年和2004年在南京大学计算机科学与技术系获得学士和硕士学位，于2008年获得澳大利亚Deakin大学博士学位。2008年、2014年历任东南大学计算机科学与工程学院副研究员、教授，2011年起任东南大学计算机科学与工程学院、软件学院副院长。目前主要从事模式识别、机器学习、计算机视觉等方面的研究。主持国家自然科学基金和江苏省自然科学基金等多项科研项目，江苏省杰出青年基金获得者，在重要国际学术期刊和会议发表论文近40篇，编撰学术文集一部、撰写专著章节2章、申请国家发明专利8项，其中4项已获授权。现为CCF青年工作委员会委员、秘书、CCF人工智能与模式识别专委会委员、CCF计算机视觉专业组委员、中国人工智能学会机器学习专委会委员、江苏省计算机学会青年工作委员会主任、江苏省计算机学会/微型电脑应用协会人工智能专委会常委、澳大利亚科学与工业捐赠基金（SIEF）项目评阅人、《Frontiers of Computer Science》青年编委。（曾）任《Pattern Recognition Letters》和《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》客座编辑，2018年泛太平洋人工智能国际会议（PRICAI’18）程序委员会主席、2013年视觉与学习研讨会（VALSE’13）共同主席，2014年江苏省人工智能学术会议（JSAI’14）程序委员会主席、PRICAI’14、ICDM’13 Workshop、CIT’08等国际会议分会主席、IJCAI、CVPR、AAAI、ACMMM、ECCV等重要国际会议的程序委员会委员、《TPAMI》、《TIP》、《TMM》、《TKDE》、《TNNLS》、《中国科学》等重要国内外期刊审稿人。
题目八：基于机器学习的脑连接网络分析及应用
主讲人：张道强博士
南京航空航天大学教授
时间：号，上午11:00-11:50
地点：行政C 505
报告摘要：最近一系列的研究表明很多脑疾病不仅仅与大脑的某些区域相关，而且也和一个大规模的脑连接网络相关联。本报告介绍利用机器学习技术开展基于图的大脑连接网络及其在老年痴呆症（AD）早期诊断中的应用。主要内容包括：1）介绍一种基于图核的脑网络相似性度量技术以及相应脑网络分类方法，2）介绍一种基于超网络（hyper-network）的新型脑网络构建及特征提取和分类方法，3）介绍一种基于频繁子网络挖掘的脑网络判别模式发现及其脑网络分类方法。
报告人简介：张道强，工学博士，南京航空航天大学教授，博士生导师。分别于1999年和 2004年在南京航空航天大学计算机科学与工程系获学士和博士学位。2004年起留校任教， 2008年破格晋升为教授，主要研究方向为机器学习和模式识别技术及应用。2010年至2012年在北卡大学教堂山分校（UNC-Chapel Hill）从事脑影像分析及脑疾病早期诊断研究。先后主持多项国家和省部级基金，已在国内外核心期刊和会议上发表100余篇论文，论文累计被他引3000余次，研究成果获得多次国际奖项，包括国际期刊《Pattern Recognition》 年高引用论文奖、国际会议PRICAI'06及STMI'12最佳论文奖等。目前担任《PLOS ONE》等期刊编委， 《Neuroimage》等几十种学术期刊的审稿专家，及 IJCAI等十几个国际会议的程序委员会委员。任中国人工智能学会机器学习专委会常委、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员。曾获2006年全国优秀博士学位论文提名奖，2012年霍英东基金会第十三届高等院校青年教师奖，2013年江苏省杰出青年基金及2014年国家自然科学基金优秀青年基金。
VALSE年度研讨会的主要目的是为计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者（70后和80后为主）提供一个深层次学术交流的舞台。
在这个舞台上，我们恪守并倡导理性批判、勇于探索、实证、创新等科学精神；在这个舞台上，我们倡导自由平等原则下、理性而纯学术的百家争鸣和思想交锋；这个舞台上，我们期望欣赏到国内青年学者越来越优美的学术华尔兹（VALSE）。通过这个舞台，我们期望促进国内青年学者的思想交流和学术合作，从而在相关领域做出重量级学术贡献，提升中国学者在国际学术舞台上的学术影响力。
截至目前，VALSE已成功举办5届，分别为VALSE2011（杭州），VALSE2012（西安），VALSE2013（南京），VALSE2014（青岛）和 VALSE2015（成都）。经 VALSE2015全体参会者投票，组委会决定VALSE2017将于2017年5月在厦门举行，由厦门大学纪荣嵘教授等承办。
日，Frontiers of Computer Science（简称FCS）华南区青年AE研讨会在厦门大学科学艺术中心6号会议室召开。FCS执行主编熊璋教授和编委山世光、张敏灵、东道主纪荣嵘以及青年AE黄惠、江贺、李进、王甲海、王伟、吴维刚、郑伟诗、周德宇、以及来自中科院计算机网络信息中心的贺海武、FCS编辑部成员出席了本次研讨会。
会议由研讨会东道主、FCS青年AE纪荣嵘主持。FCS执行主编熊璋教授代表编委会对研讨会致辞，责任编辑王静远向各位编委和青年AE汇报了FCS期刊运行情况和青年AE计划的相关工作。编委山世光老师做了题为“FG15视频人脸识别竞赛中的深度学习实践”的报告；来自深圳先进技术研究院的黄惠老师，做了题为“点云驱动的计算机图形学”的报告；大连理工大学软件学院的江贺老师做了题为“基于搜索的软件工程介绍”的报告；来自中山大学的吴维刚老师，以及东南大学的周德宇老师分别作了题为Distributed Mutual Exclusion Algorithms for Intersection Traffic Control与Exploring Events on Twitter：Filtering, Extraction and Categorization的精彩报告。大家就期刊工作和报告中感兴趣的问题展开了热烈的讨论。
Frontiers of Computer Science是教育部发起、由高等教育出版社主办的计算机类全英文学术期刊。刊物由李未院士担任主编，南京大学周志华教授、北京航空航天大学熊璋教授担任执行主编。刊物自2007年创刊，已经被SCI、EI等国际重要检索收录，并入选CCF推荐刊物列表，获得中国期刊国际影响力提升计划等重要计划支持。“FCS青年AE计划”是FCS期刊旨在邀请国内学术界青年人才参与推动我国期刊的提升与发展而发起的一项活动计划。目前已经有来自国内外各重点大学和科研机构的130余名青年学者参与该计划。青年AE计划定期召开研讨会以及年会，以促进青年学者之间的学术交流。FCS青年AE计划将于5月30日在华中科技大学举行华中区青年AE研讨会。
纪荣嵘教授博士期间工作“视觉底层特征与高层语义对应性研究”获黑龙江省高校科学技术一等奖（自然发明类，排名第二）。
今年1月份厦门大学媒体分析与计算组在纪荣嵘教授带领下与腾讯优图合作开展哼唱识别系统研发。
经过3个月的技术攻关，厦大和优图共同提出多种改进和优化方案，最终提出了一种基于序列嵌入的哈希算法思想，
使得哼唱能够快速过滤不相关的歌曲。而今在经过九个月的共同努力后，
腾讯优图与厦门大学纪荣嵘团队合作的哼唱识别不仅在QQ音乐项目中成功上线，取得令人瞩目的成绩。
现在又在国际权威的音频比赛2015年MIREX的哼唱比赛中取得两个世界第一，两个世界第二的成绩，
其中在数据集IOACAS上TOP10的命中率达到88.86%，超过了历届参赛的强队：搜狗、音乐雷达、清华大学、网易云音乐、台湾大学等，
下表是优图2015的成绩和历届比赛的冠亚军的结果对比。
徐研究员参观了本实验室，了解了实验室的研究队伍和科研状况。实验室师生们向徐研究员介绍了各自的研究方向与阶段性研究成果，并就做科研方法和相关领域的研究现状进行了交流。
Yu博士参观了本实验室，了解了实验室的研究队伍和科研状况。实验室师生们向Yu 博士介绍了各自的研究方向与阶段性研究成果，并就做科研方法和相关领域的研究现状进行了交流。
林教授参观了本实验室，了解了实验室的研究队伍和科研状况。实验室师生们向林教授介绍了各自的研究方向与阶段性研究成果，并就做科研方法和相关领域的研究现状进行了交流。
陈教授参观了本实验室，了解了实验室的研究队伍和科研状况。实验室师生们向陈教授介绍了各自的研究方向与阶段性研究成果，并就做科研方法和相关领域的研究现状进行了交流。
近日从教育部获悉，实验室纪荣嵘教授在北大期间参与的工作“视觉特征紧凑表示方法及高性能图像搜索技术”获2015年教育部技术发明二等奖。
&&&&&&&趁着五月初厦门明媚的阳光，MAC实验室在美丽的海边举办了沙滩烧烤活动。放下手头的科研工作，老师和同学们纷纷变身“烤场”达人，趁着舒适的海风一同烧烤、交流。在迷人的夕阳背景下，同学们还举行了沙滩足球活动，为这次沙滩烧烤之旅画上了圆满的句号。
&&&&&&&本周六下午，程教授到访本实验室并以自己近期的工作与研究方向为主题做了一场精彩的报告。报告之后，程教授与实验室师生们交流了各自的研究兴趣与阶段性研究成果，并就做科研方法和相关领域的研究现状进行了讨论。经过一个下午的沟通，程教授与我实验室成员相互交流了想法，为今后的深度合作打下了基础。
实验室教师工作获省自然科学二等奖
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