报告题目：多媒体数据表示、分析与理解

报告人：李泽超 教授

邀请人：严骏驰/张伟

报告地点：中北校区理科楼B1002

报告时间：2017年7月19日周三15:00—16:00

报告摘要：

随着大数据时代的来临，我们生活在一个高维度数据的海洋之中，尤其是图像视频数据。为了提高数据处理的效率和性能，有效的数据表示以及度量变得尤为重要。为此，我们重点研究了多媒体数据的特征表示、分析与理解，提出了多种特征选择方法以及特征抽取方法，从原始特征中选择有效的特征子集以及学习到一个有效的特征表示；提出了深度度量学习方法，挖掘社交网络的上下文信息，建立底层特征与高层语义之间的语义映射；提出了分析用户信息的三元张量分解模型，提高社交网络图像的标签质量。

报告人简介：

李泽超，南京理工大学计算机科学与工程学院教授。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。研究兴趣主要是多媒体内容分析与理解，社交媒体挖掘等。相关研究成果在国际期刊和会议发表论文60余篇，如国际知名期刊IEEE TPAMI、IEEE TIP、TMM、TKDE等，以及CCF A类国际会议ACM Multimedia、AAAI、CVPR等。2017年获得江苏省杰出青年基金资助，入选中国科协青年人才托举工程和江苏省“双创团队”核心人才，获得2016年江苏省计算机学会青年科技奖、2015年中国科学院优秀博士论文奖、2015年中国计算机学会优秀博士论文奖、2013年中国科学院院长奖等多项荣誉称号。