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2017年10月17日学术报告:深度度量学习及其应用


添加时间:2017-10-10 21:24:02



 

报告题目:深度度量学习及其应用
报告时间:2017年10月17日(星期二) 下午3点
报告时间:研究生楼410
报告人:鲁继文
 
 
报告摘要:报告将介绍清华大学自动化系智能视觉实验室近年来所提出基于深度模型的度量学习系列方法,包括判别深度度量学习、深度迁移度量学习、深度耦合度量学习、深度局部度量学习、多视图深度度量学习、深度哈希度量学习和多流形深度度量学习等方法,以及它们在人脸和属性识别、行人跟踪与识别、跨模态识别与检索多个视觉内容理解任务中的应用。
 
 
个人简介:鲁继文,清华大学自动化系副教授,博士生导师,主要研究方向为计算机视觉、模式识别和机器学习,具体研究内容包括深度学习、度量学习、人脸识别和视频分析等,发表IEEE汇刊论文51篇(其中PAMI论文8篇),ICCV/CVPR/ICCV/NIPS论文27篇,ESI高被引论文和热点论文6篇,SCI他引1000余次,Google Scholar引用3900余次。担任IEEE电路与系统学会多媒体系统与应用技术委员会委员、IEEE信号处理学会信息取证与安全技术委员会委员、Pattern Recognition、Pattern Recognition Letters、Journal of Visual Communication and Image Representation、Neurocomputing和IEEE Access 等国际期刊的编委、ICME、ICIP等16个国际会议的领域主席/专题主席/研讨会主席/宣传主席等,2015年入选中组部青年千人计划。


作者:姜玮