2018年08月20日
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关于举办视频处理与信息安全学术研讨会的通知

时间:2018-08-20 09:44:14  

         我院于2018年8月29日在通信与信息工程学院106室举办视频处理与信息安全学术研讨会,欢迎感兴趣的老师参加!

 
主题视频处理与信息安全

组织举办:西安邮电大学图像与信息处理研究所;

电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室 

时间:2018829日下午 2:30-6:00

地点:通院106会议室

 

日程安排:

时间

人物

 内容

2:30-240

刘颖

Prof. Nam Ling 西邮特聘教授续约仪式;

来访美国专家介绍

2:40-3:20

Prof. Nam Ling

 

Intra Prediction in Versatile Video Coding (VVC)

多功能视频编码的帧内预测

3:20-3:30

公衍超

视频编码中的量化参数选择方法

Selection of Quantization Parameter in Video Coding

3:30-3:40

艾达

360度全景视频编码方法研究

Study on 360-degree Panorama Video Coding

3:40-3:50

来毅

监控视频中的镜头分割

Shot Segmentation in Surveillance Video

3:50-4:00

休息

4:10-4:50

A.P. Yuhong Liu

Trust and Privacy Attacks in Online Social Networks

网络社交媒体中的信任与隐私攻击

4:50-5:00

朱婷鸽

基于正交设计的现场勘查图像数据认证研究

Study of Crime Scene Investigation Image Authentication based on Orthogonal Design

5:00-5:10

雷博

群体智能优化驱动的刑侦图像目标快速提取算法研究

Fast Objects Extraction in Forensic Image Driven by Swarm Intelligence Optimization

5:10-5:40

自由讨论

 

Seminar主持:王富平博士

 

 

附:来访专家级报告内容简介

 

林楠,毕业于新加坡国立大学电气工程系并在美国考获碩士及博士学位。从2010年开始, 他是美国圣塔克拉拉大学圣菲利波家族(Sanfilippo Family)讲席教授及该校电脑工程系系主任。在20022010年期间, 他是该校工程学院副院长(主管研究生课程, 研究, 及师资发展)。当前, 西安邮电大学特聘,新加坡国立大学咨询教授。基于林教授在视频编码算法和体系结构所作出的贡献, 他受封为IEEE Fellow。他也同时是IET Fellow

Abstract (摘要): For this talk, we first briefly address the latest Versatile Video Coding (VVC) and the corresponding VTM test model. We then focus on intra prediction. High Efficiency Video Coding (HEVC) standard introduced 35 intra prediction modes in order to improve intra prediction performance. To signal mode of the current block to the decoder a list of three most probable modes (MPM) is derived based on the modes of the two neighboring blocks. Similarly, six MPMs are used in the recent Joint Exploration Model (JEM) for Versatile Video Coding (VVC) to accommodate the increased number to 67 intra prediction modes. One method to achieve this is to use an extension of HEVC approach. The other one employs the modes of the five neighboring blocks, together with their derived modes and default modes, in an ordered MPM candidate list. Our contribution is to use case-based multiple candidate lists considering neighbor’s modes, prediction unit’s shape, and depth. For each defined case, the corresponding list is sorted based on the probability of each candidate. The index of a case is computed based on the defined status values. Experimental results show BD rate savings. In this talk, we also highlight some of the current research projects in our lab.

 

 

刘宇宏博士,于中国北京邮电大学取得信息工程学士学位(2004年)、及信号处理专业硕士学位(2007年),于美国罗德岛大学取得计算机工程博士学位(2012 年)。现任职于Santa Clara University计算机工程系助理教授。她的研究方向主要包括计算机及网络安全,信任机制模型及应用。目前,主要进行的项目研究包括社交网络以及云计算的安全、隐私及信任机制。

报告中文摘要:随着我们逐步踏入大数据时代,人们可以越来越便捷的通过各种方式主动的生成,共享以及交换各式各样的数字化信息。一方面这些海量的数据一方面帮助人们更好的做出决策,然而另一方面也带来了很多挑战。比如,伴随着大数据而来的丰厚的经济效益常常给恶意用户更大的动力去生成虚假信息,进而去误导普通用户的决策。另一方面,大量获取丰富的用户隐私信息也成为恶意攻击者的目标。这个报告将从攻击方的角度,以两个具体的工作为例来讨论网络社交媒体中的安全、信任与隐私问题。

This talk will discuss the security, trust and privacy issues in online social networks through two sample projects from the attack perspective, as (1) Efficiently Promoting Product Online Outcome: An Iterative Rating Attack Utilizing Product and Market Property; and (2) Retrieving Hidden Friends: A Collusion Privacy Attack Against Online Friend Search Engine.

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