报告题目：视觉图像的自适应特征表达方法与应用

报告时间：2021年1月12日（周二）上午10:00

会议形式：腾讯会议（会议ID：357 634 983）

报告人：任传贤 教授

主持人：刘青山 教授

报告摘要：随着人工智能技术和其它信息技术的快速发展与不断进步，图像数据的收集来源越来越广泛，规模也越来越大，但是正确标注的成本始终居高不下。以医学影像为例，像素级别的标注任务十分耗时，并且需要一定的专业知识，即便从医多年的医生也不可能在短时间内做出精准的标注结果。这些客观因素导致正确标注的训练样本过少，类别之间的分布也不均衡，视觉图像的自适应特征表达难度很大。本次报告将向同行专家汇报相关研究的一些进展。

报告人简介：任传贤，中山大学数学学院副教授，博士生导师。长期关注高维异构图像数据的特征表达与判别分析，在多尺度判别分析、稀疏表示分类与自适应特征表达方面开展了较为系统的研究。已主持国家自然科学基金3项，参与国家自然科学基金重点项目2项。在国际重要学术期刊IEEE TPAMI, TIP, TNNLS, TCYB以及重要学术会议CVPR等发表论文四十余篇。获得2015年度自然科学研究优秀成果二等奖。担任科学计算与计算机应用系主任，广东省工业与应用数学学会秘书长，中国计算机学会计算机视觉专委会副秘书长。是中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专委会、中国人工智能学会模式识别专委会、中国图像图形学会视觉大数据专委会、机器视觉专委会委员。

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2021年1月11日