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【会议出访】实验室山世光老师等携博士生参加ICCV2017

发表日期:2017-10-30      点击击数: 305

IEEE计算机学会国际计算机视觉会议(IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV2017)于2017年10月22日至10月29日在意大利威尼斯(Venice, Italy)召开。ICCV是计算机视觉三大顶级会议之一(另外两个是CVPR和ECCV),两年一届。本次会议共录用621篇文章,包含45篇Oral,56篇Spotlight,520篇Poster,其中Oral录用率为2.09%,总录取率为28.9%。会议有三千多人注册,参会华人三百余人,大会赞助商超过百家。在今年的ICCV上,实验室共有三篇文章被录用,分别是在人脸识别、零样本学习以及跨媒体关联学习方面的研究工作。智能信息处理重点实验室山世光研究员、柴秀娟副研究员和王树徽副研究员携博士生姜华杰、吴望龙参加了此次会议。
        

在10月27日上午十点半开始的poster session中,王树徽副研究员代表课题组作者口头为与会者讲解了课题组在非线性非参数跨模态关联学习方面的最新进展(Multimodal Gaussian Process Latent Variable Models with Harmonization),并与感兴趣的参会者进行了深入交流。柴秀娟副研究员代表课题组做了题为“Continuous Gesture Recognition with Hand-Oriented Spatiotemporal Feature”的报告,介绍了在ChaLearn Continuous Gesture Recognition Challenge中获得第一名的工作。姜华杰博士生代表其他合作者展示了关于零样本识别的文章“Learning Discriminative Latent Attributes for Zero-Shot Classification”,向众多来自世界各地的参会学者们详细介绍了我们的工作,并与学者们就文章内容进行了深入的交流和探讨。



在第五个Spotlight Session中,吴望龙博士生汇报了其在人脸识别方向上的论文Recursive Spatial Transformer(ReST) for Alignment-Free Face Recognition(基于循环空域变换的无对齐人脸识别),该文章使用深度卷积神经网络将人脸对齐与人脸识别任务端到端的解决,印证了端到端的无对齐人脸识别比传统的先对齐再是别的方法更加鲁棒。



通过参加本次会议,展示了计算所智能信息处理实验室最新的研究成果,通过听取大会报告以及与其他科研人员的广泛交流,了解了相关领域的最新动态以及未来发展趋势,建立了与计算机视觉与模式识别领域学者更为广泛的学术联系,为后续的国际交流合作创造了机会。


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