学术报告

信电号角系列学术报告:度量学习与视觉识别

发布日期:2021-10-18 浏览次数:

报告时间:11月4日上午10:10-12:00

报告地点:东区一教201

报告人:胡峻林,北京航空航天大学软件学院 副教授,博士生导师

报告人电话:15210634415

报告内容:度量学习旨在学习一个距离函数来度量数据之间的距离与相似性,其在机器学习、计算机视觉与模式识别领域起着非常重要的作用。如何设计一个有效的度量学习方法是视觉识别任务的关键问题之一。在过去十几年,各种类型的度量学习方法在多个视觉识别应用中取得较好的性能,比如人脸识别、图像分类、行人再识别、视觉跟踪和视觉搜索等。本次报告将首先介绍度量学习的基本概念、研究意义及相关研究进展,然后将重点介绍代表性的度量学习方法,包括判别深度度量学习方法、深度迁移度量学习方法、多视图深度度量学习方法、局部大边距多视图度量学习方法、共享的和私有的多视图度量学习方法、多视图几何平均度量学习方法、环形正则的余弦相似性学习方法和弱监督的组合度量学习方法等,以及它们在人脸识别、细粒度人脸认证、视觉跟踪和行人再识别等多个视觉识别任务中的应用。

报告人简介:胡峻林,北京航空航天大学软件学院副教授,博士生导师。2018年获南洋理工大学博士学位,之后在南洋理工大学、北京化工大学和北京航空航天大学工作,主要研究方向为计算机视觉与模式识别,特别是度量学习、特征学习、人体生物特征识别等。在计算机视觉与模式识别领域期刊和会议上发表学术论文40余篇。担任中国计算机学会计算机视觉专委会执行委员、中国人工智能学会模式识别专委会执行委员等,曾担任IEEE ICME 2020和2021领域主席。

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