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“从传统方法到深度学习,人脸算法和应用的演变”学术报告

作者:时间:2020/09/22 18:11:02点击数:

报告题目:从传统方法到深度学习,人脸算法和应用的演变

人:龙鹏

报告时间:20209月24日(星期四)晚上19:00

报告地点:3307

报告人简介:

龙鹏,2012华中科技大学获得本科学位,2015年中国科学院半导体研究所获得硕士学位,先后在北京奇虎360公司人工智能研究院,陌陌信息技术有限公司深度学习实验室工作,现为有三AI等技术社区负责人,北京有三教育科技有限公司创始人,有超过6年的图像处理与计算机视觉从业经验。研究兴趣包括神经网络与深度学习理论,深度学习模型设计与优化,计算机视觉的基础领域,二维与三维人脸图像算法,计算机美学,生成对抗网络等领域。出版书籍《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019年4月),《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020年6月),《深度学习之人脸图像处理:核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020年7月) 。

报告摘要:

人脸图像是被研究最早,工业界应用最广泛的图像类型之一,其研究和应用领域包括人脸检测、特征点定位、人脸识别、人脸属性估计、人脸部件分割、3D人脸重建、人脸美颜与美妆,人脸风格化等领域,覆盖了计算机视觉领域中的底层图像特征,目标检测与跟踪,图像分类和检索,图像滤波,图像分割,三维重建,风格迁移等方向。早期的人脸图像算法研究由于模型的性能有限,使其无法大规模实用,随着深度学习技术的进步以及移动互联网的全面发展,以人脸识别为代表的技术成为了计算机视觉领域最成功、最落地的技术之一,同时人脸美颜美妆也随着直播社交平台的发展成为了国民级应用之一,如今人脸编辑与三维重建成为了时下最流行的人脸研究和应用方向,进一步吸引研究人员将最新技术在人脸方向进行应用。本次报告会介绍从传统的人脸算法到深度学习算法的过渡,近10年来深度学习技术在人脸各个研究领域中的应用,展望未来工业界和学术界的发展方向。

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