报告题目：视觉搜索与识别系统中的紧凑性问题
报告人：纪荣嵘
报告时间：2017年9月23日晚19:00-21:00
报告地点：太阳成集团tyc234cc二楼副203会议室
报告人介绍：
纪荣嵘，博士，教授，致力于视觉内容检索与分析的研究。相关工作发表于SCI源期刊论文93篇，包括国际计算机视觉期刊（IJCV）、ACM 汇刊与IEEE汇刊43篇、其中JCR一区期刊11篇，中国计算机学会推荐A类国际期刊12篇，A类国际会议长文40篇。申请人所发表论文的Google Scholar引用次数3900余次，H-因子为29，SCI他引合计近1200次，9篇论文入选ESI高被引/热点论文；获2007年微软学者奖，2011年ACM Multimedia最佳论文奖，2012年哈尔滨工业大学优秀博士论文奖，2015年黑龙江省高校自然科学一等奖（第二完成人），2015年黑龙江省自然科学二等奖（第二完成人），2016年教育部技术发明一等奖（第四完成人）；申请人获批美国专利3项，中国专利8项，提出面向视觉搜索的视觉描述子压缩模型，被集成于百度腾讯等公司产品中；获2014年国家优秀青年科学基金支持，入选2015年福建省“闽江学者”特聘教授；主持中央军委科技委前沿创新重大项目，总参谋部十三五预研项目，国家自然科学基金面上项目、科技部行业专项、十三五科技部重点研发计划子课题、总装备部十二五预研子课题等。
报告摘要：
报告将汇报厦门大学媒体分析与计算研究组（mac.xmu.edu.cn）近两年来在面向视觉应用的视觉特征紧凑表示和深度网络压缩中所做的一些工作与成果。首先将介绍2015-2017在ICCV、CVPR、AAAI、IJCAI和TIP上发表的一系列排序敏感特征哈希算法。这些算法旨在通过引入大规模无监督排序信息，学习排序敏感的哈希码，以保持原始高维特征空间中的检索信息。其次将介绍在2016年IJCAI上发表的面向人脸和视觉场景解析的深度网络模型应用，以及2017年AAAI上发表的深度模型压缩研究。
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2017年9月21日