阿联酋起源人工智能研究院 廖胜才 博士访问我院并做学术报告

报告地点：线上会议：会议链接: https://meeting.tencent.com/s/LO3QQ0gGvCFf
            会议 ID：414 395 943

计算机楼213会议室（可到线下参与）

报告题目：可泛化的行人再辨识：挑战、方法和数据

报告摘要：行人再辨识是近年来的热门研究领域，随着深度学习的发展取得了很大的进步。但是已有模型在不同场景下的泛化能力依然较差。虽然迁移学习被大量地研究用于增强模型在新场景下的适应性，但其代价是为了应用到处需要深度学习训练。为此，面向实际应用迫切需要研究开箱即用的行人再辨识——即可泛化的行人再辨识。本报告将从该问题所面临的挑战、我们提出的一些方法、及大规模虚拟数据对模型泛化性的提升等方面，全面阐述可泛化的行人再辨识这一前沿研究课题。

报告人简介：廖胜才，博士，阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）Lead Scientist，IEEE高级会员。2005年获中山大学数学与应用数学学士学位，2010年获中科院自动化所模式识别与智能系统博士学位，2010年至2012年任美国密歇根州立大学计算机系博士后研究员，2012-2018年间在中科院自动化所历任助理研究员、副研究员。廖博士主要从事模式识别和计算机视觉方面的研究工作，特别是人脸和行人检测与识别，和智能视频分析。在国际主流期刊和会议上发表论文100余篇，论文被引用超过13000次，H-Index 41。其中，发表在CVPR2015上的LOMO+XQDA是行人再辨识的代表性算法，被国内外学者引用1726次，为CVPR2015中602篇论文的Top10。曾担任ICPR、ICB等国际会议领域主席，IJCAI高级程序委员，Springer《生物特征识别百科全书》领域编辑。曾获得ICB 2006优秀学生论文奖，ICB 2007最佳论文奖，被2008北京奥运会安保部授予突出贡献荣誉（人脸识别电子票证系统），并荣获国家科技进步二等奖一项。此外，还获得IJCB 2014最佳审稿人奖和CVPR 2019杰出审稿人奖；指导学生获得ICB 2015和CCBR 2016最佳学生论文奖；荣获CVPR2017行人检测竞赛冠军和ICCV2019黑夜行人检测竞赛冠军。个人主页：https://liaosc.wordpress.com/