下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访者吧。

问题一：首先非常感谢您接受我们的采访，请先向大家介绍一下自己：

       大家好，我是王贯安，中科院自动化所博士，研究方向是计算机视觉、行人重识别、图像检索等。截至目前已发表学术论文20余篇，包括CVPR/ICCV/ECCV/AAAI/IJCAI/TPAMI/TNNLS/NN，累计学术引用约900，Github 开源项目累计 star 1.2k，其中发表在 Neural Network 期刊的文章荣获 2020 Neural Networks Best Paper Award。

问题二：下面请为大家简单的介绍一下您这篇论文的情况： 

       本文研究了在开放场景下的行人重识别问题。开放场景包含3个更加严格的假设：标注数据不充足、行人数据多模态、计算设备算力低。在此背景下，本文提出了三种算法：基于颜色引导的弱监督行人图像数据增广算法、基于图像风格迁移和特征解耦的跨模态对齐算法和基于半监督特征量化和层级检索策略的时空压缩算法。其中，颜色引导算法通过颜色转换生成式对抗网络和颜色敏感行人重识别模型实现对行人图像数据增广，解决了数据稀缺性问题。跨模态对齐算法利用对齐生成对抗网络和特征对齐策略缓解了多模态歧义性问题。时空压缩算法则采用哈希技术将实值特征量化成二值编码，并设计了基于半监督哈希的对抗二值相互学习模型和层级搜索策略，解决了时空复杂性问题。实验结果表明，本文提出的三种算法在多个数据集上都有显著的提升效果。

问题三：请问您在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

       每个人的科研方法和科研思路各有不同，我简单说一下我的一些科研思路吧：

       3. 积极深度广泛交流：积极参加各种学术会议、圆桌会议、论坛等，与同行甚至跨行业的专家进行深入的交流和信息交换，分享经验和见解，不断拓宽视野和提高思维深度。此外，与志同道合的研究者建立良好的学术合作关系，良好的合作可以起到事半功倍的效果。

       在论文撰写过程中，我遇到的最大挑战是如何清晰准确地表达研究成果。论文作为研究成果的体现，它的作用不仅是宣传研究工作，还是促进知识共享和交流的重要平台。我希望我的论文能给更多同行带来启发。因此，如何将研究内容条理清晰地总结出来，让读者易读、易懂、快速掌握最重要的信息，是一项非常困难的任务。为了克服这个挑战，我主要进行了如下努力。首先，详细规划和设计了论文结构，明确每个部分的内容和重点，并不断完善和调整。在确定论文框架合理并反复修改多次之后，我才开始动手填充论文主题部分。其次，我尽可能早地完成论文，并将论文初稿交给多位师兄和导师反复阅读修改，广泛收集更多的意见和建议，并基于这些信息进行反复调整和修改。总的来说，好的文章离不开充足的准备和认真的修改。希望这些能对正在写论文的其他小伙伴有所帮助。