上班打卡、會議簽到、人臉解鎖、車牌識別等應用讓生活越來越便利。在這些“黑科技”的背后，是科學家耕耘十余年的計算機視覺領域。而如何讓計算機在復雜場景中提升圖像識別速度以及精準度，則是當下業界關注的重點。

      應視源股份中央研究院（CVTE Research）邀請，微軟亞洲研究院走進視源股份（CVTE），圍繞計算機視覺領域進行學術交流。微軟學者們分享了他們在該領域的研究成果和前沿洞見。現場，中央研究院就科研及應用等相關議題與微軟展開探討。

      交流會上，微軟亞洲研究院副院長潘天佑博士作了開場致詞，展示微軟亞洲研究院在計算機視覺領域走過的歷程、取得的科研創新成果，以及產學研多方合作的最新進展。同時他認為，計算機視覺未來的發展趨勢不僅要在圖像識別上做到超人的精準度，還要能夠理解它所看到的事物。

      本次學術交流會的分享學者之一，微軟亞洲研究院視覺計算組資深研究員、美國計算機協會杰出會員（ACM Distinguished Member）、國際模式識別學會會士王井東博士，以《基于交錯組卷積的高效深度神經網絡》為主題展開演講。

      而在深度神經網絡中的幾何形變建模技術上，微軟亞洲研究院視覺計算組資深研究員代季峰博士介紹了《深度神經網絡中的幾何形變建模》的相關內容。其后，微軟亞洲研究院視覺計算組研究員楊蛟龍博士進行題為《深度神經網絡的量化函數學習》的演講。

      在學術交流會中，中央研究院的研究員與分享學者就計算機視覺算法優化等問題展開系列的學術探討，研究員們在交錯組卷積算法、參數量化等議題上闡述了自己的見解。

      自視源股份成為微軟亞洲研究院創新匯首家簽約成員后，視源股份中央研究院已經與微軟亞洲研究院就雙方感興趣的課題進行了數次學術交流。

      2014年，視源股份中央研究院（CVTE Research）正式成立，是企業科技創新研究機構。在成立之初，視覺計算團隊就已開始組建，聚集國內外前沿學者進行研發創新和應用探索。團隊主要專注于人臉感知和工業三維視覺兩個研究課題。

      在人臉感知課題上，團隊主要研究以人臉為核心、基于公司主要產品應用場景的落地解決方案，其中包括圖像獲取、圖像處理、圖像分析和系統集成四個模塊。目前正聚焦在新零售、會議簽到和未來教室等場景中。

      在工業視覺領域，團隊自研自動光檢測技術，并將相關科研成果應用到工業生產線上，對電路元件、焊錫面等進行外觀檢測、識別和測量，提高良品率。

      未來，團隊將會以視覺計算精度作為切入點，在算法終身學習以及強化學習領域深入研究。同時進一步探索視覺計算對事物關聯性的理解，基于視源股份在教育、企業服務、自動化工業等領域的行業積累及技術優勢，快速實現技術成果轉化，創造價值。

      本次學術交流會旨在通過與前沿學者的交流，了解當下研究趨勢，開闊探索視野，促進科學研究與學術界合作。

      視源股份（CVTE）會責無旁貸地肩負起探索未來的使命，專注科研創新、人才培養，繼續保持開放互通的學術探索態度，賦予中央研究院聚集頂尖人才的巨大磁場和恒久生命力。