计科系普适计算所于2014年12月11日下午7:00在移动互联网实验室（A7-217），召开了计科系普适计算所移动互联网实验室召开第七次学术交流会议专题讲座，计算机科学技术系网工团队的黄婧老师与13级软件测试专业的徐腾飞同学为此次讲座主讲人。移动互联网实验室指导老师担任此次讲座主持，并带领普适计算所移动互联网实验室的所有学生有幸聆听了此次学术讲座。

黄婧老师演讲的主题为《基于学习算法的微小颗粒标定系统设计》。黄婧老师围绕着理论知识和实际实验过程等进行了诠释和讲演，首先介绍该项目的背景及来源，然后通过实验得出当采用红色背光源时图像效果突出，紧接着基于颗粒投放方案阐述了自己的研究工作：1、为了更好地测量图像角点设计了一种更加精确的摄像机标定方案；2、为了矫正畸变图像提出了一种基于二元全区间灰度插值的解决方案；3、为了解决图像因旋转、平移等造成的对齐问题，提出了一种基于SVM的像素映射方法。黄婧老师说：“得到图像点后，可以根据预先设定好的三维点的世界坐标，直接进行标定计算，正如前面已经叙述，通过VC++的强大平台支持，就生成了一个使用方便、快捷的标定系统。”黄老师凭着自己在研究生时期的经验和丰富的阅历，给学生讲解及分析了许多图形图像学方面的实际操作案例，并完整地展示了提出问题-分析问题-通过算法解决问题的处理流程。

图1　黄婧老师正在讲解项目背景和课题意义

接下来来自计算机科学与技术系13级软测专业的徐腾飞同学为大家讲解了《使用级联深度卷积网实现面部特征点检测》，该文通过3个精心设计、依次连接的卷积网实现了人脸面部特征点的检测，然后综合考虑多个输出结果来提高整体精度。本文的主要贡献在于：1、使用整个脸的纹理信息来定位面部特征点；2、基于所有面部特征点训练网络，因此特征点的相互位置信息被隐含的进行提取。因此该方法可以有效地避免由于遮挡、姿态、极端光照等问题而导致的模糊，数据污损等问题。徐腾飞同学提到：“后两层的网络用于精化特征点位置，因此他们的输入被约束在第一层输出位置的附近。该文对决定检测精确性和鲁棒性的关键因素进行了分析，在精度和可靠性上都处于世界领先水平。”

图2　徐腾飞正在讲解人脸识别的困难之处

在听完两位主讲人丰富多彩，语言生动幽默且具有哲理的讲解，同学们均感到受益匪浅。本次讲座实验室为同学们提供了了解研究方法和项目开发的平台，为大家指明了发展方向。整个讲座在同学们热烈的掌声中结束了，同学们表示在此次讲座中收获颇丰，深刻领略到了两位主讲人的个人魅力，一定会牢记实验室指导老师的谆谆教导。最后实验室指导老师向同学提出两点建议：第一，希望同学们扩大知识面，提升专业技能；第二，希望同学们注意把自己的所学专业和社会需求相结合起来，注重实际技能的培养。为学院输出高素质，高要求的IT核心人才奠定了坚实的基础。