新加坡国立大学博士生赵健：基于深度学习的任务图像理解—人脸识别与人物解析

北京时间8月30日（周四）下午1点，在将门技术社群，我们很开心邀请到新加坡国立大学博士生赵健，他将为大家带来“基于深度学习的任务图像理解：人脸识别与人物解析”的主题分享，介绍博士期间在这个领域的几个代表工作。

【温馨提示】本次分享由于时间问题，临时调整至北京时间8月30日（周四）下午1点。

活动信息

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主题：Deep Learning for Human-Centric Image Understanding: Face Recognition & Human Parsing

嘉宾：新加坡国立大学博士生 赵健

地点：将门创投斗鱼直播间

分享提纲

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近年来，深度学习算法和技术已经在学术界与工业界的众多领域取得了诸多突破性进展。在计算机视觉领域，深度学习算法和技术在很多基准数据集都极大改善并提升了人物图像理解的性能。然而，在涉及到视频监控、安防、电子商务、群体行为分析以及自动驾驶等现实场景下，人物图像理解的性能还是不尽如人意。有关问题还需不断付出努力、投入研究，不断做出改进与完善，寻求更优解决方案。

讲者博士期间的课题主要专注于基于深度学习的人物图像理解研究，主要分为两个层面展开：人脸识别，用于探索人物的身份信息；人物解析，用于探索人物的细粒度语义信息。本次报告将介绍讲者在人脸识别与人物解析方面的几个有代表性的工作，主要包括：

• DA-GAN，发表于IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence 2018，获得2017年美国国家标准技术研究所（NIST）组织的IJB-A人脸确认与人脸鉴别两项竞赛冠军；

• PIM和3D-PIM，分别发表于CVPR 2018和IJCAI 2018，在Multi-PIE, CFP, IJB-A, LFW等数据集取得当前已发表工作中的最优姿态鲁棒人脸识别性能；

• ICCV 2017 MS-Celeb-1M大规模人脸识别Hard Set竞赛、Random Set竞赛与Low-Shot Learning竞赛三项冠军的获奖工作；

• CVPR 2017 LIP人物解析竞赛的获奖工作；

• MHP v1.0与MHP v2.0，讲者及联合作者首次提出多人解析任务、相应的数据集、评测标准与参考方法，并组织了CVPR 2018群体场景下人物图像理解Workshop以及相应的细粒度多人解析与姿态估计竞赛，为业界相关技术的发展与进步做出了突出贡献。

嘉宾介绍

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赵健

新加坡国立大学博士生

2012年获得北京航空航天大学自动化专业学士学位，2014年获得国防科技大学计算机科学与技术专业硕士学位，目前受中国留学基金委资助在新加坡国立大学工程学院电子与计算机工程系LV组攻读博士学位，师从冯佳时、颜水成。迄今已发表学术论文20余篇，包括以下顶级期刊/会议：T-PAMI，T-IP，NIPS，CVPR，IJCAI，ECCV，ACM MM，BMVC。

曾获得ICCV 2017 MS-Celeb-1M大规模人脸识别Hard Set竞赛、Random Set竞赛与Low-Shot Learning竞赛三项冠军，CVPR 2017 LIP人物解析竞赛与人物姿态估计竞赛两项亚军，美国国家标准技术研究所（NIST）2017 IJB-A人脸确认与人脸鉴别两项竞赛冠军。曾担任T-MM，T-IFS，NIPS，ACM MM，AAAI，ICLR等本领域主流期刊/会议的审稿人。曾组织CVPR 2018群体场景下人物图像理解Workshop以及相应的细粒度多人解析与姿态估计竞赛。曾担任ECCV 2018计算机视觉紧致、高效特征表示学习Workshop程序委员会成员。

其研究领域涉及深度学习、模式识别、计算机视觉与多媒体分析，研究课题主要专注于基于深度学习的人物图像理解的模型与算法研发，应用于人脸识别、图像生成与人物解析。

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-The End-

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