题目：标注数据受限环境下视觉内容识别与推理

报告人：李泽超

时间：2023年06月07日（周三），上午9：40-10：20

地点：31-904

报告摘要：

图像视频大数据智能分析与识别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。然而实际应用中多媒体内容类别粒度多样，标注数据受限。为此，我们研究了标注数据受限环境下视觉内容识别与推理问题，主要是小样本环境和弱监督环境下视觉内容分析与推理工作，提出了基于知识迁移和数据增强的小样本识别、小样本细粒度分析、弱监督语义哈希、深度协同因子分解模型、以及基于奇异值微调的小样本语义分割模型等。最后介绍一些相关的实际应用。

报告人简介：

李泽超，南京理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院教授、博士生导师，“社会安全信息感知与系统”工信部重点实验室副主任，“万人计划”青年拔尖人才，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、计算机视觉等。发表ACM/IEEE Transactions或者CCF A类会议论文70余篇；入选2022年全球前2%顶尖科学家，连续3年入选爱思唯尔中国高被引学者；获得江苏省科学技术一等奖2项、中国电子学会自然科学一等奖1项、上海市科技进步一等奖1项等；主持科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题、国家自然科学基金联合基金重点项目、江苏省杰出青年基金等；担任IEEE TNNLS、Information Sciences等期刊编委。