报告人简介：
赵耀，国家杰出青年科学基金获得者、IEEE Fellow。现任北京交通大学信息科学研究所所长，“视觉智能交叉创新”教育部国际联合实验室主任、“现代信息科学与网络技术”北京市重点实验室主任。研究领域为数字媒体信息处理与智能分析，包括图像\视频压缩，数字媒体内容安全，媒体内容分析与理解，人工智能、无人驾驶等。主持了新一代人工项目、973计划、863计划等项目30余项。在包括IEEE Trans.等国内外期刊、会议上发表论文200余篇。作为第一完成人获北京市科学技术奖一等奖等省部级奖励5项、世界互联网大会领先科技奖1项。指导的博士生8人获北京市和中国计算机学会优秀博士论文奖。受邀担任了IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology等多个国际杂志编委。国务院学科评议组成员，科技部重点研发计划云计算与大数据专项总体组专家。
内容摘要：
随着网络化数字媒体时代的到来，图像视频的传输量已经达到网络信息传播总量的80%以上，对图像视频数据的高效压缩成为必然。经过几十年的发展，混合预测/变换编码方法已经取得良好的性能，许多编码标准已经被开发并广泛应用于各种场景，如MPEG1/2/4、H.261/2/3和H.264/AVC、AVS系列、H.265/HEVC、H.266/VVC等。
传统的编码技术主要服务于人类的视觉需求，然而，随着视频监控设备在世界各地（特别是我国）的广泛布设，越来越多的视频数据不仅要面向人类使用，更要面向机器使用。因此，重新定义和设计既能服务于人又有利于机器视觉任务的图像视频编解码技术迫在眉睫！
本报告将介绍课题组的最新科研课题《人机共友好的深度视频编码》的研究目标、研究思路和技术方案，并介绍实验室在基于深度学习的图像视频编码与分析方面的部分进展。
欢迎广大师生参加！
信息科学与工程学院（软件学院）
2024年5月6日
