东江大讲堂之205讲：中山大学赖剑煌教授学术讲座

时间：2018年11月30日（星期五）上午9:00

地点：教学实验大楼306室

主题：自适应深度学习与行人再识别方法

主 讲 人： 赖剑煌教授

负责部门： 科研处 研究生处 教师发展中心

参加人员：信息科学技术学院、数学与大数据学院、电子信息与电气工程学院师生代表，欢迎其他二级学院师生和社会各界人士积极参加

讲座摘要：报告主要介绍自适应深度学习方法与行人再识别方法两方面的工作进展。自适应深度学习方法是一种新颖的半监督深度学习框架，称为深度生长网络（Deep Growing Learning，DGL），适用于视频监控等数据不断增长的对象识别问题。半监督学习的瓶颈是利用少量标签数据进行学习时会出现过拟合问题，尤其是在复杂的深度卷积神经网络中。为了解决这个问题，我们把半监督学习数学建模为一种EM算法，即自动生成网络和选择可靠的伪标签数据两步交替迭代。DGL保证了带标签的数据较少时，网络处于较浅的状态，而伪标签增多时，网络逐渐变深，从而缓解了过拟合问题。

行人再标识(person re-identification)问题是目前视频监控、模式识别与计算机视觉领域的一个重要问题。报告重点介绍本团队在行人再标识方向的若干研究进展，包括了基于时空线索的行人再标识、特别是跨视域的鉴别成分分析、基于深度学习的再标识等方法。相关理论可应用于现实监控系统，对于图像搜索与匹配领域也具备一定借鉴意义。

附：赖剑煌教授简介

赖剑煌，中山大学数据科学与计算机学院教授、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。中国图象图形学学会副理事长，广东省图像图形学会理事长（第四届、第五届）。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组副主任，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员、中国人工智能学会机器学习专业委员会委员。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。主要研究领域为生物特征识别、数字图像处理、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2项，科技部科技支撑课题1项，国家自然科学基金4项等。获得广州市科学技术奖励一等奖（2014）、广东省科学技术奖励二等奖（2015）。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。拥有多项国家发明专利。