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信息安全国家重点实验室三项算法研究成果被ICCV 2015录用
文章来源:nocode:信息安全国家重点实验室  |  发布时间:2015-12-28  |  【 】 【打印】 【关闭】  |  浏览

  国际计算机视觉大会(International Conference on Computer Vision, 简称ICCV)是世界顶级的视觉会议,每2年举办一次,属于CCF A类会议。 201512月,ICCV 2015在智利圣地亚哥举办。信息安全国家重点实验室刘偲副研究员完成的三项工作被ICCV 2015 录用。  

  在多媒体(图像、视频)安全领域,对人像图片的分析至关重要。 在人像解析问题中,有多种上下文信息可以协同作用,包括图像识别,图像分割,以及卷积神经网络的跨层上下文。 围绕这个问题,"Human Parsing With Contextualized Convolutional Neural Network" 文章提出了一种基于上下文卷积神经网络的方法,很大提高了人像图像解析的性能。该工作获得了ICCV专家的一致认可,并被推荐做了大会口头报告(Oral Presentation接受率仅为3.3%)。物体检测这一科学问题的难点是如何减少繁重的数据标注。"Towards Computational Baby Learning: A Weakly-Supervised Approach for Object Detection" 首次提出了一种模拟人脑认知模式,利用大量无监督视频帧,辅助训练物体检测器的方案,在标准数据库上得到了非常好的检测性能。 "Low-Rank Tensor Constrained Multiview Subspace Clustering "通过张量约束来约束多特征下人脸聚类的一致性,达到了更好的聚类性能。 

 
 
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