12月13日 金連文:Path Signature:一種新的序列特征表達方法及其在圖文識別中的應用


主講人簡介:


  金連文,男, 1991年畢業于中國科技大學無線電系獲學士學位,1996年于華南理工大學獲博士學位,2006入選教育部新世紀優秀人才。目前為華南理工大學二級教授,博士生導師,兼任中國圖像圖形學學會(CSIG)常務理事、廣東省圖像圖形學會副理事長、CSIG文檔圖像分析與識別專委會主任、CCF計算機視覺專委會委員、CSIG機器視覺專委會常務委員、CAAI模式識別專委會常務委員等職。主要研究領域為深度學習、機器學習、文字識別、計算機視覺等,在IEEE TPAMI、TNNLS、TIP.、IEEE TCYB、IEEE TSMC、IEEE TMM、IEEE TII、IEEE TCSVT、IEEE TITS、IEEE IS、IEEE TIFS、PR、 IS、PRL、NC、IJDAR等SCI國際期刊上發表學術論文60余篇(其中ESI高引論文4篇),主流國際會議論文100余篇,獲得發明專利授權53項,先后主持國家及省部級以上項目20余項,榮獲省部級科技獎勵5次,榮獲國際學術競賽第一名11次。


內容簡介

  Path Signature是近年來在隨機分析領域發展起來的一種新的數學理論及方法,可唯一確定任意非樹狀路徑(Tree-like path)的解析特性?,F實生活中很多數據(如視頻、語音、人體運動行為、手寫筆跡、金融數據等)均可以看成是一種時間序列路徑數據,路徑重積分為分析及理解這些數據提供了一種全新的視野。在此報告中,我將從機器學習與模式識別的視角,簡要介紹路徑重積分的基本概念、理論及方法,并介紹如何將之與深度學習結合起來解決計算機視覺及模式識別中的一些典型實際應用問題,包括大類別無約束聯機手寫體文字識別、筆跡鑒別、人體運動行為分析與識別、手勢識別等。





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