嘉宾介绍

       王楠楠，男，教授，博士生导师，西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室智能信息处理中心主任。2011年9月至2013年9月在澳大利亚悉尼科技大学访问。2015年3月博士毕业于西安电子科技大学。近年来，一直从事计算机视觉和统计机器学习方面的研究，在异质图像变换与识别、图像跨域重建与识别方面进行了深入研究，内容包括了画像-照片合成与识别，图像/视频超分辨率重建、图像恢复，行为定位与识别，行人重识别等。在IEEE TPAMI、IJCV、NeurIPS等国际顶级期刊和会议上发表学术论文100余篇，获得国家自然科学基金委优秀青年基金，入选中国科协青年人才托举工程，获中国人工智能学会优秀博士学位论文、陕西省优秀博士学位论文奖、陕西省科学技术一等奖等奖项，主持国家自然科学基金优青项目、面上项目、装备发展部-教育部联合基金青年人才项目等十余项课题。

报告介绍

报告题目：异质人脸图像合成与识别

报告摘要：异质人脸图像主要是指处在不同模态或形态的人脸图像，例如线条画、素描画像，近红外、热红外图像与可见光图像，低分辨与高分辨图像，人脸动画以及不同的人脸面部表情等，正面人脸图像与侧面人脸图像。异质人脸图像合成主要是指可见光图像与这些不同模态和形态图像之间的相互转换。异质人脸图像合成的出发点是因为现实中经常存在缺少某一种图像的情况，例如刑侦破案等公共安全领域，急需重建出高清晰的人脸图像。本报告将介绍现有的异质人脸图像合成方法中的典型方法，特别地，将以人脸素描画像和照片的合成为例，对异质人脸合成的关键原理进行阐述。报告内容涉及计算机视觉、机器学习以及图形学等相关方向。

参考文献

[1] J. Zhu, T. Park, P. Isola, and A. Efros, “Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2017.

[2] N. Wang, D. Tao, X. Gao, X. Li, and J. Li, “A comprehensive survey to face hallucination,” International Journal of Computer Vision, vol. 106, no. 1, pp. 9–30, 2014.

[3] M. Zhu, J. Li, N. Wang and X. Gao, "A deep collaborative framework for face photo–sketch synthesis," in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 30, no. 10, pp. 3096-3108, 2019.

[4] M. Zhu, N. Wang, X. Gao, and J. Li, “Deep graphical feature learning for face sketch synthesis,” in Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-17, 2017, pp. 3574–3580.

[5] M. Zhu, N. Wang, X. Gao, J. Li, and Z. Li, “Face photo-sketch synthesis via knowledge transfer,” in Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-19, 2019.

[6] B. Cao, N. Wang, X. Gao and J. Li, “Asymmetric joint learning for heterogeneous face recognition,” in Proceedings of the 32th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2018.

[7] B. Cao, N. Wang, X. Gao, J. Li and Z. Li, “Multi-Margin based Decorrelation Learning for Heterogeneous Face Recognition,” in Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019.

[8] B. Cao, H. Zhang, N. Wang, X. Gao and D. Shen, “Auto-GAN: self-supervised collaborative learning for medical image synthesis,” in Proceedings of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2020.

直播信息

直播时间

6月16日（星期二）19:00-20:00

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