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图像智能分析:从表示到理解
发布时间:2018-12-06 文章发布人: 浏览2491次 [返回前页]

学术报告

时间:2018年12月9日(星期日)  下午2:00

地点:石湖校区电子学院三楼会议室


 

摘要:

   图像视频大数据智能分析与理解在多种实际应用中具有至关重要的作用,比如无人驾驶、网络空间内容安全以及社会公共安全等。针对图像视频大数据智能理解,从底层特征表示到高层语义理解展开研究。提出了多种面向语义理解的特征选择方法以及特征抽取方法,从原始特征中选择有效的特征子集以及学习到一个有效的特征表示;提出了渐进式度量学习方法,挖掘社交网络的上下文信息,建立底层特征与高层语义之间的语义映射;提出了深度协同因子分解模型,将图像和标签映射到统一空间,同时解决图像标注、标签优化、基于内容的图像检索以及标签扩展等多种任务。

 

个人简介:

  李泽超,南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师,分别于2008年和2013年毕业于中国科学技术大学和中国科学院自动化研究所。研究兴趣主要是媒体智能分析,计算机视觉等。相关研究成果发表ACM/IEEE Transactions或者CCF A类会议论文30余篇;2017年获得江苏省杰出青年基金资助,入选中国科协青年人才托举工程,获得2018年吴文俊人工智能优秀青年奖、2017年江苏省科学技术一等奖(排名第三)、2015年中科院优秀博士论文奖、2015CCF优秀博士论文奖,ICIMCS 2018最佳学生论文奖等。

 

                                                                 电子与信息工程学院

 
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