数学与统计学院学术报告[2021] 144号

(高水平大学建设系列报告644号)

报告题目: 从行人重识别到小股人群重识别若干新进展

报告人： 赖剑煌　 教授  （  中山大学）

报告时间：2021年12月6日 （星期一）19：00-20：00

腾讯会议号：143922121

报告内容：

行人重识别的研究已经开展十五年了，研究重点主要聚焦在如何与现实场景结合更好地应用方面，其中不仅包括研究行人重识别的跨模态、低分辨率、遮挡等应用难题，也包括研究跨场景非监督学习、迁移学习、图像生成方法等问题。近年来，小股人群重识别技术研究也在悄然展开。现实中行人是具有社会性质的，个人活动通常是小股人群活动的一个方面，小股人群重识别研究对现实中的团伙作案、疫情期间可疑群体追踪防控等问题具有重要的研究意义。

报告主要介绍小股人群重识别技术的科学问题和研究进展情况，包括本实验室小股人群重识别研究在跨视域场景中基于显著性关键点、孪生网络等方式的鲁棒群体特征提取、行人-群体距离度量方法，行人-群体关联性的跨域重识别技术和构建相应数据集基准的若干进展。同时也介绍本实验室行人重识别研究在跨场景非监督学习、迁移学习、时空信息关联、可见光-红外多模态等方面的若干新进展，对相关问题的进一步研究将有借鉴意义。

报告人简历：

中山大学计算机学院教授、博士生导师。广东省信息安全重点实验室主任，视频图像智能分析与应用公安部重点实验室副主任、学术委员会常务副主任。中国图象图形学会副理事长、会士，广东省图像图形学会理事长（第四、五届）。中国计算机学会杰出会员、理事，中国计算机学会计算机视觉专业委员会副主任（第一、二届）、广东省人工智能与机器人学会副理事长、广东省安防协会人工智能专委会主任。1986、1989年分别在中山大学获学士、硕士学位，并留校任教。1999年在中山大学获博士学位。主要研究领域为计算机视觉、模式识别和机器学习。已主持承担国家自然科学基金与广东联合重点项目、科技部科技支撑课题、国家自然科学基金等。获得广东省科学技术奖励自然科学类一等奖（2018排名1），广东省科学技术奖励科技进步类二等奖（2016，排名3）、广州市科学技术奖励一等奖（2014）。已发表了约200篇学术论文，主要发表在ICCV、 CVPR、 ICDM等专业重要学术会议以及IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、IEEE T-SMC(Part B)、Pattern Recognition等国际权威刊物上。

欢迎感兴趣的师生参加！

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 数学与统计学院

                                                2021年12月6日