报告题目：视觉检索中的重排序方法
报告时间：5月25日周四11:10
报告地点：B404
报告人：白翔教授
报告人单位：华中科技大学2.报告摘要：
报告内容：在标准的检索系统中，重排序往往是一个重要的组成部分，它的目的是在初始排序的基础上进一步提高检索精度。传统的基于内容的图像检索系统在排序和索引过程中只考虑了样本两两之间的相似性度量；与之不同的是，重排序过程则充分利用了样本的上下文信息及数据间潜在的流形结构，因此它常常能显著地提升检索性能。本报告将介绍本课题组近年来关于重排序算法及其在计算机视觉领域应用的研究工作。我们的工作可以分为两大类方法：基于扩散模型的算法和基于向量空间的算法。这些重排序方法在图像检索、3D形状检索、行人再识别等视觉任务中均获得了很好的应用效果。
报告专家简介：白翔，华中科技大学电子信息与通信学院教授，博导，国家防伪工程中心副主任。先后于华中科技大学获得学士、硕士、博士学位。他的主要研究领域为计算机视觉与模式识别、深度学习。尤其在形状的匹配与检索、相似性度量与融合、场景OCR取得了一系列重要研究成果，入选2014、2015、2016年Elsevier中国高被引学者。他的研究工作曾获微软学者，国家自然科学基金优秀青年基金的资助。他已在相关领域一流国际期刊和会议如PAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、NIPS、ICML、AAAI、IJCAI、ICDAR上发表论文30余篇。任国际期刊Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters, Neurocomputing, Frontier of Computer Science编委，及IEEE信号处理协会(SPS)武汉Chapter主席。
邀请人：胡瑞敏教授
