報告題目：基于深度學(xué)習(xí)的人臉正交特征提取方法
主講嘉賓：孫文赟博士 深圳大學(xué)媒體內(nèi)容安全實驗室
邀請人：陳昌盛老師
時間：2018年11月15日（周四）下午4:00
地點(diǎn)：深圳大學(xué)南區(qū)信息工程學(xué)院N710會議室
報告摘要：
深度學(xué)習(xí)在人臉驗證任務(wù)中獲得了較大的發(fā)展。這些方法嘗試通過最大化類間散度、最小化類內(nèi)散度學(xué)得較好的人臉表示，特征空間中的距離則是較好的人臉相似度度量，可用于人臉驗證。另一個相關(guān)的研究是基于深度學(xué)習(xí)的人臉表情識別。大多數(shù)方法通過訓(xùn)練判別式深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將對齊后的人臉映射為情感標(biāo)簽，在以往工作中，人臉的身份和表情是作為兩個獨(dú)立的問題來研究的，很少有工作將其融合在一個統(tǒng)一框架中。我們的研究針對三個問題：其一，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)非常靈活，使用何種網(wǎng)絡(luò)來對人臉的多個正交的屬性進(jìn)行建模？其二，深度學(xué)習(xí)方法的效果很大程度上依賴數(shù)據(jù)的規(guī)模，如何獲取具有情感標(biāo)簽與身份標(biāo)簽的大規(guī)模的高質(zhì)量的人臉數(shù)據(jù)集？其三，人臉身份驗證和人臉表情識別任務(wù)是否可以互相促進(jìn)？
所提出的方法在一個統(tǒng)一框架中對兩種人臉屬性建模，使用一個網(wǎng)絡(luò)同時完成了兩種人臉特征的提取，并分別將其用于人臉身份驗證和人臉表情識別。從多任務(wù)學(xué)習(xí)的角度看，聯(lián)合學(xué)習(xí)會帶來性能上的提升。
嘉賓簡介：
孫文赟于2018年在南京理工大學(xué)獲得控制科學(xué)與工程博士學(xué)位，2012年在江蘇科技大學(xué)獲得博士識別與智能系統(tǒng)碩士學(xué)位，2009年在江蘇科技大學(xué)獲得計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)士學(xué)位，目前在深圳大學(xué)媒體信息安全實驗室擔(dān)任博士后研究員。
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