简介
以人为本的多媒体分析是多媒体理解中的一个关键领域，涵盖了包括面部识别、人体解析、姿态估计、动作检测等在内的各种挑战。随着无处不在的多媒体传感器的出现, 大规模计算基础设施的扩展，以及大规模生成式AI的出现（GPT4o, StableDiffusion，SORA）针对人类中心的大规模多模态数据分析取得了前所未有的增长，提供了对复杂人类行为的深刻见解。
本次研讨会旨在汇集最前沿的研究成果，促进合作，深入探讨以人为本的多媒体分析中的新兴机遇和挑战。研讨会将评估最先进的方法，介绍突破性的方法，并重点介绍从智能监控到时尚设计的现实应用。此外，研讨会还致力于展示新颖的数据集，激发对未来研究方向的讨论，并鼓励提交包括但不限于面部和人体检测、姿态估计、人机交互和异常检测等广泛主题的论文。
通过原创研究和综述论文，本次研讨会将为当前的研究格局提供全面更新，从而造福于多媒体广阔领域的学者和从业者。于此同时本次研讨会也将设置最佳论文，学生论文，工业展示论文等奖项，以表彰高质量的工作。
重要时间节点
Paper Submission: July 19, 2024 (AoE)
Notification of Acceptance: August 5, 2024 (AoE)
Camera-ready Submission: August 19, 2024 (AoE) [Firm Deadline]
Workshop Dates: 28 October - 1 November, 2024 (AoE)
论文主题
• Face generation, detection and recognition, face anti-spoofing, face landmark detection and parsing.
• Human generation, detection, pose estimation, human parsing, and pose tracking.
• Human 3D shape estimation and reconstruction.
• Human gait recognition, person re-identification, and person tracking.
• Human action recognition and detection.
• Human activity recognition using non-visual sensors.
• Human-computer interaction / Human object interaction.
• Multimedia event detection.
• Anomaly event detection.
• Human crowd analysis.
提交类型
1. Position or Perspective Papers: Original ideas, perspectives, research visions, and open challenges in the workshop topics. (4 pages + 1-page reference or 8 pages + 2-page reference)
2. Featured Papers: Already published papers or papers summarizing existing publications relevant to the workshop topics.
3. Demonstration Papers: Original or already published prototypes and operational evaluation approaches. (Up to 2 pages + unlimited references)
提交方式
Submissions should be written in English and formatted according to the current ACM two-column conference format. Authors must anonymize their submissions. Suitable LaTeX, Word, and Overleaf templates are available on the ACM website. Submissions can be made through OpenReview.
审稿过程
All submissions will be peer-reviewed by at least two experts in the field. The review process will be two-way anonymized. Accepted papers will be published in the ACM Digital Library.
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