在职研究生关注相关热点新闻，第七届全国模式识别学术会议在电子科技大学举行?11月3-7日，第七届全国模式识别学术会议(CCPR 2016)在我校清水河校区举行。来自全国各高校、科研单位的100余位学者针对目前模式识别领域的科技研究和产业发展现状，以及相关研究热点和学科前沿交叉研究等展开研讨，带来一场学术交流及成果展示盛会。

中科院自动化所模式识别国家重点实验副主任王亮博士、北京大学数字媒体研究所副所长王亦洲博士、中山大学郑伟诗教授及北京大学林宙辰教授受邀做客我校“学者论坛”暨第七届全国模式识别学术会议讲习班，与我校师生探讨深度学习与计算机视觉等热点问题。报告由我校自动化工程学院、机器人研究中心杨路副教授主持。

王亮博士在报告中对深度学习产生的背景做了系统介绍，并对深度学习的一些常用算法，比如卷积神经网络等进行了阐述分析。他重点介绍了他近些年来利用深度学习在视觉数据分析和理解方面所做的研究工作成果。

王亦洲博士从人体姿态估计和行为识别入手，介绍了自己团队提出的一种能够表示人体动作的模型。他表示利用这个模型，能够高效地完成人体的姿态估计和行为识别，并且通过现实案例，向现场听众形象展示了他的团队提出的这种模型的具体应用。

郑伟诗教授的报告围绕多摄像机网络下实现跨视域行人追踪的关键支撑技术展开。针对目前行人重识别在残缺行人图像情况和开集测试下会遇到重大困难的问题，郑伟诗教授提出了局部相对比较度量学习模型，给出了克服这类问题的新思路，并就这些新思路与听众进行互动，现场讨论十分热烈。

林宙辰教授带来题为“空间回收问题”的主题报告。在报告中，他提出了一种基于低秩模型的低秩子空间聚类方法，利用这种方法进行子空间聚类，可取得非常良好的鲁棒性和稳定性。基于目前的研究点，他提出了对今后研究方向和前景的展望。

四位专家分别结合自己团队近年来的研究，围绕当下热门的深度学习、计算机视觉及模式识别等进行了详尽阐述，并提出了若干亟待解决的问题，并与参会学者进行了深入交流和探讨。本次论坛极大地促进了我校在深度学习等热点领域的科研工作，进一步推动了我校机器人与人工智能系统与深度学习技术的结合。

第七届全国模式识别学术会议由电子科技大学主办，我校机器人研究中心和自动化工程学院承办，会议论文集将由Springer出版，电子版将在Springer CCIS系列发布并被EI数据库检索。本次学者论坛由我校教师发展中心主办。

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全国模式识别学术会议(Chinese Conference on Pattern Recognition, CCPR)，是一个提供机器视觉、模式识别、机器学习、深度学习及机器人技术学术交流和成果展示的平台，旨在促进国内模式识别研究和应用的交流，促进国内模式识别领域技术又好又快发展。该会议先后在北京(2007和2008年)、南京(2009年)、重庆(2010年)、北京(2012年)、长沙(2014年)多次成功举行，得到了国内同行的积极响应。

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