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数学学科现代分析及其应用研究所学术报告(李泽超 南京理工大学)

发布者:付慧娟   发布时间:2020-11-04  浏览次数:88

报告题目:受限条件下的智能图像内容理解

报 告 人:李泽超(南京理工大学)

会议时间:11月6日(周五),10:00:00-11:00

腾讯会议 ID:471 314 605

会议密码:202011

https://meeting.tencent.com/s/FxTyfgKP2Jn2

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。然后实际情况下训练数据往往是受限的。为此,我们研究了受限条件下智能图像内容理解问题,主要是半监督和弱监督条件下的图像内容分析,提出了半监督特征学习方法,提出了分析用户信息的张量分解模型以及基于锚体的张量分解模型,高效的融合社交网络图像的多源异质信息,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。


报告人简介:李泽超,南京理工大学计算机科学与工程学院、人工智能学院教授、博士生导师、院长助理,“社会安全信息感知与系统” 工信部重点实验室副主任,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。发表ACM/IEEE Transactions或者CCF A类会议论文60余篇;入选2018年度“万人计划”青年拔尖人才、第二届中国科协青年人才托举工程等;获得省部级一等奖2项、吴文俊人工智能优秀青年奖、CCF优秀博士论文奖、中科院优秀博士论文奖等;2017年获得江苏省杰出青年基金资助等。

邀请人:刘洋