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从表示到理解-浅谈智能媒体分析
Date:2018/5/17     Browse:108

Speaker:     Prof. Zechao Li. NJUST

Time:          15:30—16:30, May 17  

Location:    Room 1A-200, SIST Building

Host:          Prof. Shenghua Gao

Abstract:

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;提出了分析社交网络用户信息的三元张量分解模型,解决了超级稀疏以及计算量大的问题,提高社交网络图像的标签质量。

Bio:

李泽超,南京理工大学计算机科学与工程学院教授。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,社交媒体挖掘等。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、2015年CCF优秀博士论文奖等;主持或参与国家重点研发、青年973、863项目,国家自然科学基金等。目前担任CCF多媒体技术委员会副秘书长、江苏省人工智能学会机器学习专业委员会常务委员。

SIST-Seminar 18033