2021年国际生物特征识别联合会议（2021 International Joint Conference on Biometrics, IJCB 2021）于8月4日至7日成功举办。IJCB是生物特征识别领域最有影响力的国际会议；IJCB 2021是第十四届会议，是最近十余年首次在中国举办此会议。本次会议由国际模式识别生物特征识别专委会（IAPRTC4）和IEEE生物特征识别专委会（IEEE Biometrics Council）联合主办，由南方科技大学计算机系承办。南科大计算机系张建国教授担任大会主席，于仕琪副教授担任程序主席。受国内疫情影响，会议由线上线下混合举办改为全线上举办。IJCB 2021共有230余人参加，参会人员来自中国、美国、日本、澳大利亚及欧洲各国。会议日程包括特邀报告、论文报告、讲习班、竞赛总结报告、最佳论文评奖、IAPR生物特征识别青年科学家奖等。南科大计算机系提供了全方面技术支持和人力支持，保证了会议的顺利举办。本次承办IJCB 2021会议，有效提升了南科大在本领域的展示度，让更多科研同行了解了南科大。图1：IJCB 2021会议提供技术支持的部分工作人员图2：IJCB 2021会议南科大会场及技术支持团队图3：IJCB 2021线上会议系统界面

2021年7月26日，由华为-南方科技大学计算机系人工智能RAMS技术创新实验室、南方科技大学人工智能研究院、南方科技大学计算机科学与工程系主办的华为-南方科技大学计算机系人工智能RAMS技术创新实验室2021年度年中会议顺利举办。会议采取线上和线下的方式同时进行，总计约50人参与会议。会议由实验室主任我校计算机系主任姚新教授和实验室副主任华为公司可靠性技术实验室陈华总共同主持。会议合影陈华致辞会议上午举行了一期子项目结题及优秀学生创新贡献奖颁发和二期子项目计划研讨等环节。南科大计算机系硕士生罗一淏（张锋巍副教授指导）、硕士生潘超（姚新教授指导）、南科大-伯明翰联合培养博士生侯诚彬（唐珂教授指导）、南科大计算机系硕士生丁刘辉（郝祁副教授指导）、博士生胡晨旭（张建国教授指导）分别获得优秀学生创新贡献奖，同时每生获5000元人民币奖金。聚焦嘉奖在项目开展中创新表现突出的优秀学生。获奖学生合影会议下午进行了学术研讨会，南科大计算机系教学教授程京德、伯明翰大学讲师王硕、研究副教授刘佳琳、研究助理教授丁宇龙、博士生师心铭、张涵进行了学术报告。丁宇龙（左上）、师心铭（右上）、程京德（左下）、刘佳琳（右下）作学术报告实验室介绍：华为-南方科技大学计算机系人工智能RAMS技术创新实验室于2019年由华为公司与南方科技大学计算机系共同创建，双方将依托联合创新实验室优化跨界合作创新发展模式，构建基础研究与应用创新齐头并重，协调发展的创新体系，不断提高科研成果转化水平和效率，加快形成以创新为主要引领和支撑的发展模式。优秀学生创新贡献奖介绍：激励对象为参与创新实验室项目的在读博士、硕士。周期为年度激励。评选方法为项目PI或华为项目经理提名、学生自荐、实验室技术管理委员会答辩通过。联合实验室颁发奖状、奖金。

甲骨文，又称“契文”、“龟甲兽骨文”、“甲骨卜辞”或“殷墟文字”，指中国商朝晚期王室用于占卜记事而在龟甲或兽骨上契刻的文字，是现存中国王朝时期最古老的一种成熟文字，最早出土于距今三千多年前的河南省安阳市殷墟遗址。甲骨文因年代久远、字形变化多样、无传世文献可供对照等因素，对其的识别一直是考古学面临的重要难题。针对甲骨文识别这一学术难题，南方科技大学6位本科生（18级曾鸣、杨睦圳、鲁昊天、汪炜、席睿翎和17级张舒煜）在人文社科唐际根老师、计算机系刘江老师以及研究团队章晓庆、胡玙璠、钟雯的指导下，以CS330《多媒体信息处理》课程学到的知识和技能为基础，运用图像和文本处理、深度学习算法、开发创新的神经网络算法和生成对抗算法（Generative Adversarial Network，GAN），结合甲骨文的形态、语义、上下文关联等知识，实现甲骨文文字的自动识别、生成和检索目标。图1.张舒昱、席睿翎、汪炜、鲁昊天、杨睦圳、曾鸣 (从左到右)第一步是建立甲骨文数据库，将已识别的甲骨文图像及其对应汉字收入库中，目前已完成558个单字、1.8万多张图像的录入。第二步，采用经典的深度残差神经网络（ResNet）模型实现手写甲骨文图像识别的任务。第三步，选择pix2pix生成对抗网络（GAN）作为生成甲骨文的自动方法，用于增加样本多样性和生成一些未知甲骨文，其中基本网络采用U-Net结构；第四步，利用检索算法将未知甲骨文图像与已有的甲骨文对比，从数据库检索出未知甲骨文图像。合作团队已经着手开发可用于展示和互动的微信小程序，希望将甲骨文的识读面向大众，增加大众对甲骨文的理解。 图2. 基于人工智能算法的甲骨文识别 图3. 微信甲骨文小程序项目小组组长曾鸣说：“在甲骨文识别项目中，我们小组学习了甲骨文相关历史和研究现状，并把人工智能技术应用到甲骨文。这次人文研究和计算机技术的结合，让我们体会到交叉学科研究的魅力！”项目成员杨睦圳说：“从本学期参加的智能甲骨文识别项目中，我不仅学习了神经网络等计算机方面的专业技能，还得到了一次真正与甲骨文接触的机会。在构建甲骨文识别与检索系统的过程中，我们自己动手去收集与处理数据，认识了各种各样有趣的甲骨文字，收获颇丰。虽然将人工智能应用于甲骨文领域的各个任务取得了不错的效果，但仍然存在着包括数据量不足在内的诸多挑战，希望未来还能有机会参加到这种既有趣又充满意义的项目中。”本项目创新地开发多媒体信息处理和人工智能技术应用于甲骨文的识别和生成，以考古学研究需求为导向，以多媒体信息处理和人工智能创新算法为核心，充分融合南方科技大学考古研究与多媒体人工智能算法创新的科研实力，体现了跨学科交叉融合的魅力与力量，实现了跨越学科边界的思维碰撞与技术共享。此次合作，进一步推动南科大考古研究与多媒体信息处理高科技结合的步伐，为探索南科大跨学科合作和教与学实践提供范本，也为《多媒体信息处理》课程教授提供了创新思路。最新的教学成果论文“Multimedia Meets Archaeology: A Novel Interdisciplinary Teaching Approach”已经被国际教育会议2021 Frontiers in Education (FIE) Conference长文接受。非常感谢南科大图书馆对交叉合作的帮助与支持。

6月28日，OpenCV.org官方新闻报道了三名大四本科生所做的关于条形码识别的贡献，内容详见http://opencv.org/news。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，已有20余年的历史，在学术界和工业界有广泛影响力。OpenCV为计算机视觉应用提供一个通用的基础库，并加快机器视觉算法在商业产品中的使用。OpenCV以Apache开源许可证授权，OpenCV将优秀的计算机视觉算法提供给全世界使用。在南方科技大学的计算机系本科课程“创新实践”上，三位大四本科生梁峻豪、王天麒、孙中夏在于仕琪副教授的指导下选择了为OpenCV开发算法。条形码被广泛采用，生活中的每件商品都有条形码，但OpenCV一直没有支持条形码。这三位同学计划弥补OpenCV的这一不足。图：孙中夏、梁峻豪、王天麒刚开始的时候，这三位同学没有任何计算机视觉基础。他们开始阅读论文、查阅资料、学习最知名的条形码识别软件ZXing。他们发现， ZXing有三个缺陷：（1）ZXing只能按照水平和垂直方向扫码，如果条形码是倾斜的，ZXing就很容易失败；（2）条形码比较小且模糊的时候，ZXing解码容易失败；（3）ZXing采用Java语言实现算法，算法速度比较慢。如下图中的条形码就无法被ZXing软件解码。图：红线：ZXing识别方式；绿线：小组实现的定位算法检测框 问题清晰之后，大家的目标也就明确了。同学们通过查阅论文，与导师讨论，开发出了一种基于目标检测的条形码识别算法。该算法首先将条码区域定位，再对区域内沿条码垂直方向取线识别。通过这种方式，同时解决了尺寸很小的条形码以及条形码倾斜的问题，具体方法详见OpenCV官方主页上的描述https://opencv.org/recognizing-one-dimensional-barcode-using-opencv/。然而，仅仅实现了算法并不算完成项目，代码需要被OpenCV官方仓库接纳方可。同学们又花了几个月时间，按照OpenCV的规范对代码进行整理，编写测试样例和文档，使成果达到工业级应用。经过几个月不断在OpenCV社区之间的交流、提出问题、得到反馈、修改代码、CI系统测试等，最终代码被成功合并。最终版的算法对复杂场景下条码识别的准确率比ZXing要高出50%。由于采用了C++语言，虽然算法比ZXing算法复杂很多，但是算法速度是ZXing的4倍多。准确率和速度对比图如下。 在这次创新实践的课程中，同学们相互合作，不仅培养了团队开发的能力，还需学习计算机视觉相关的算法知识。三位本科生同学完成了一次完整的开源代码贡献，他们贡献的代码，未来将通过OpenCV被世界上很多开发者和科研人员使用，为社会做出了一点小小的贡献。

6月19日，2021年计算机视觉领域国际顶级学术会议CVPR下的ActivityNet竞赛落下帷幕。由南方科技大学计算机科学与工程系的博士生王腾、硕士生刘柱与陆智超博士组成的参赛队伍表现突出，在密集事件描述赛道获得了全球亚军的佳绩，指导老师为郑锋助理教授以及程然副教授。从左到右：刘柱、王腾、陆智超大规模视频行为识别竞赛ActivityNet竞赛自2016年开始已成功举办六届，是视频理解领域中数据规模最大，最具影响力的赛事，组办方来自KAUST、DeepMind、Stanford University等机构，历届参赛者多来自于全球知名结构，包括Stanford、MSRA、POSTECH、上交、人大、腾讯、阿里、百度等。ActivityNet密集事件描述赛道要求参赛队伍使用大规模视频数据集ActivityNet Captions，准确定位长视频中存在的所有事件，并生成自然语言对其中的人类行为进行描述。SUSTech&HKU队员在郑锋与程然老师的带领下，攻克多项挑战，最终以10.00的分数获得亚军。据悉，2020年团队成员也在该项赛事上也获得亚军，并受邀在大会workshop上进行报告。

炎炎六月，百花争艳，云雀欢唱，2021年6月26日，我校隆重举行2021届毕业典礼以及工学院学位授予仪式，为即将奔赴人生新征程的南科学子们加油。“南科励志求学，一朝鲲鹏展翅。”计算机系学位授予仪式由计算机系刘江教授主持，工学院院长徐政和，党委书记、副院长汪宏，副院长张璧身穿导师服为计算机系毕业生拨穗并颁发学位证书。那一年，怀着青春的热血来到九山一水。你曾经暗自立下的flag，如今实现了吗？四年光阴流逝，同学们将踏上人生新的征程，计算机系祝愿2021届毕业生天高任鸟飞，海阔凭鱼跃！毕业快乐！前程似锦！