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一、讲者简介

罗志明博士，男，现为厦门大学信息学院博士后。于2011年获厦门大学学士学位，2017获厦门大学与加拿大Sherbrooke大学联合培养博士学位。目前主持及参与国家自然科学基金、博士后基金、国家重点研发计划等多个科研项目。主要研究领域是人工智能、计算机视觉、医学影像处理等，在IEEE Transactions on Image Processing、CVPR、AAAI等学术期刊及学术会议上发表学术论文20余篇， Google学术引用560余次，1篇论文入选ESI高被引论文。

二、摘要 

 本次讲座主要介绍监控场景下的跨摄像头行人识别与检索任务。目前基于深度学习的模型在特定训练场景下已经取得非常高的性能，但由于不同场景之间的数据分布差异，导致模型在新的测试场景下性能明显下降。如何有效地利用新场景中的无标注数据，训练适用于新场景的行人再识别模型。针对这一问题，有2种基于半监督的行人再识别场景自适应方法与1种基于无监督的行人再识别模型训练方法。（1）利用新场景样本之间的相互关系，构建了基于不变性学习的半监督行人再识别模型场景迁移方法；（2）基于非对称Co-Training框架，构建了困难样本挖掘的半监督行人再识别模型场景迁移方法；（3）基于GAN样本生成与协同相似样本挖掘的无监督行人再识别模型训练方法。

三、主办单位 

计算机与控制工程学院

四、承办单位

福建省信息处理与智能控制重点实验室 

五、协办单位

数字福建智能化生产物联网实验室

电子信息与控制工程研究中心

工业机器人应用福建省高校工程研究中心

福州市机器人技术应用联合实验室

闽江学院互联网创新研究中心

闽江学院汇川科技物联网联合研究院

闽江学院计算机与控制技术研究所

闽江学院2011协同创新培育点“物联网技术与智能系统”