2018年12月28日下午2点30分，美国纽约州立大学布法罗分校袁浚菘副教授应曹治国教授邀请来我院做了计算机视觉和模式识别相关研究的学术报告，报告的题目是“Beyond Deep Recognition: Discovering Visual Patterns in Big Visual Data”。学术报告会由肖阳副教授主持，学院从事机器视觉和模式识别相关研究的老师和学生共20余人参加了报告会。

在报告中袁浚菘副教授提出，近年来随着深度学习技术的兴起和广泛使用，许多计算机视觉的任务被建模为了回归分析问题，包括如目标检测识别和图像语义分割在内的高层视觉任务、运动结构分析在内的中层视觉任务以及图像匹配与光流分析在内的低层视觉任务。在深度学习的理论框架下，为了成功地达到曲线拟合的目的，常常需要人工标注海量的训练样本。但是，实质上计算机视觉任务不仅仅是一个单纯的回归分析问题。进一步，袁浚菘副教授讨论了与视觉识别与回归互补，同时又具有更大理论挑战性的研究问题，即图像与视频中的视觉模式发现问题。他详细介绍了其所在课题组所提出的视觉模式发现理论，及其在视觉数据摘要、检索和解释方面的应用。同时，他对物体检索、目标检测识别、人体行为识别以及视频摘要等方面的未来发展趋势也进行了详细的讨论。袁浚菘副教授的报告精彩纷呈，会后交流环节也和同学们有很好的互动，与会师生获益良多。

袁浚菘副教授目前是美国纽约州立大学布法罗分校（University at Buffalo, State University of New York）计算机科学与工程系（CSE）视觉计算实验室的副教授和主任，国际模式识别协会（International Association of Pattern Recognition, IAPR）会士。他的主要研究方向包括计算机视觉，模式识别，视频分析，手势和动作分析，大规模视觉搜索和数据挖掘。他获得过IEEE Trans. on Multimedia颁发的年度最佳论文奖。他目前是视觉传播和图像表示期刊（Journal of Visual Communications and Image Representation, JVCI）的高级领域编辑，IEEE Trans. on Image Processing (T-IP) and IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology (T-CSVT)的副主编，并担任国际计算机视觉期刊（International Journal of Computer Vision, IJCV）的客座编辑。他还担任CVPR，ICIP，ICPR，ACCV，ACM MM，WACV等国际会议的领域主席。