随着信息技术、多媒体应用的崛起，视频应用相关产业飞速发展，呈指数增长的视频数据使得视频压缩技术至关重要,特别是高清和超高清视频的普及，对视频编码技术提出了更高的要求。最近深度学习的兴起，显现出了深度学习技术与视频编码技术融合的趋势。本次报告围绕视频编码“空间相关性、时间相关性和广泛灵活性”三个关键科学问题，回顾了包括深度学习增强的视频帧内编码、深度学习增强的视频帧间编码、以及端到端全网络视频编码相关技术的研究，以及在多元类型视频编码的扩展应用成果，如高动态范围视频、屏幕内容视频、360全景视频和监控视频等。

报告人介绍：

        叶茂，电子科技大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师。叶茂教授于2002年毕业于香港中文大学并获得计算数学哲学博士学位，同年加入电子科技大学并任职至今。叶茂教授担任计算机学会计算机视觉专委会委员、多媒体计算专委会委员、自动化学会混合智能专委会委员。他曾入选教育部新世纪优秀人才支持计划, 四川省杰出青年学科带头人支持计划。叶茂教授曾发表论文国际一流学术论文100余篇。主持如国家重点研发计划、国家自然科学基金、四川省科技厅等各个国家、省部级项目。曾担任期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence编委，中兴通讯技术编委。作为主研获得四川省科技进步一等奖1项，中国图象图形学学会科学技术奖二等奖1项，四川省自然科学奖二等奖1项。叶教授曾荣获2012年华为-电子科技大学优秀合作团队, 以及2017 ICME国际会议优秀学生论文奖。

        叶教授主要研究领域为机器学习与计算机视觉。