报告题目：多模态视觉特征表达和学习

    报告人：李玺 浙江大学 教授

    报告时间：2025年5月15日 14:00

    报告地点：马鞍山市金鹰尚美酒店8楼A厅 腾讯会议：301-571-424

    报告对象：感兴趣的教师、研究生、本科生等

    主办单位：电力电子与运动控制安徽省高等学校省级重点实验室、海洋之神之线路检测中心

    报告人简介：

李玺，浙江大学求是特聘教授，国家级人才，IAPR/IET/AAIA Fellow，CCF杰出会员，国家青年特聘专家，浙江省特聘专家，浙江省杰青。从事人工智能和计算机视觉等领域的研究，发表高水平学术论文200余篇。担任国际期刊编委（如TMM）和会议的Area Chair（如ICCV）。主持科技部2030新一代人工智能重大项目，NSFC联合基金重点项目以及教育部重点规划研究项目。以第一完成人分别获得2023年中国发明协会发明创业奖创新奖一等奖，2024年和2022年华为公司“难题揭榜”火花价值奖，2023年陆增镛CAD&CG高科技奖一等奖，2021年华为公司优秀技术合作成果奖，2021年中国产学研合作创新与促进奖（个人奖）以及2021年中国图象图形学会自然科学奖二等奖。此外，获得2022年教育部科学技术进步奖一等奖（排名第2），2021年中国电子学会科技进步一等奖（排名第4）以及2012年北京市科学技术奖一等奖（排名第9）。荣获四项最佳学术论文奖。指导学生获得中国图象图形学会博士学位论文激励计划。

    报告摘要：互联网和物联网时代催生了海量多模态大数据，从这些海量数据中有效提取知识迫切需要各种人工智能的技术和手段。因此，如何进行人工智能驱动的多模态计算已经成为当今知识经济时代亟待解决的核心技术问题。本报告主要围绕数据驱动的人工智能学习方法，进行大规模图像/视频数据的视觉特征学习，从目标视觉感知特性、视觉特征表达、深度学习器构建机制、高层语义理解等多维度视角进行了深入剖析，并引入了大规模多模态特征学习所涉及的主要研究问题和技术方法。系统地回顾了多模态特征表达和学习领域的不同发展阶段，介绍了近年来我们利用特征学习进行视觉语义分析和理解所做的一系列代表性的研究工作及其实际应用。报告最后和大家一起探讨一下多模态特征学习面临的难题。

欢迎全校师生踊跃参加！