报告时间：2016年4月6日下午14:00-15:00
报告地点：紫金港校区蒙民伟楼402会议室
报告题目：结构化深度学习在计算机视觉中的应用
报告人：林达华 助理教授
主持人：朱建科 副教授

摘要：深度学习的兴起以及在一系列重要问题中取得的突破为人工智能技术的应用开辟了广阔的前景。现有的深度模型着重与提高模型的表达力与回归的准确度，而对数据结构本身的建模则尚未得到充分的关注。在过于两年里，我们实验室的一个很重要的研究方向是把深度模型的表达力与对数据的结构化建模相结合，从而把深度学习的成功引入到更为复杂和更具挑战性的应用领域。在这次讲座中，我将分享我们在这个方向的探索，并展示我们在计算机视觉的相关领域中取得的主要进展，比如长视频分析与理解，高层次图像语义建模，以及视觉与文本联合建模。此外，我也将分享我们在这个探索过程中获得的经验与我们对这个方向未来发展的思考。

个人简介：林达华教授在2004年于中国科学技术大学获得学士学位，在2006年于香港中文大学获得信息工程硕士学位，在2012年于美国麻省理工学院获得计算机科学博士学位。他在2012年到2014年于芝加哥丰田科技研究院任研究助理教授，在2014年8月到香港中文大学任教。林教授在博士毕业前曾分别于2004年，2009年和2010年在微软亚洲研究院，微软雷蒙德研究院，与微软硅谷研究院从事计算机视觉方向的研究。林教授在机器学习，计算机视觉，与大数据分析方面有丰富的研究经验。他的研究兴趣主要在结构化深度学习方法，统计建模与推断，贝叶斯方法，高层次视觉与文本理解，以及图像建模。他在机器学习及计算机视觉领域的顶级国际会议与期刊（如ICCV, CVPR, ECCV, NIPS, AISTATS和T-PAMI等）发表近50篇学术论文。他在贝叶斯非参建模方面的开创性工作于2010年获得机器学习领域最权威国际会议NIPS的最佳学生论文奖。他分别在2009年与2011年获得计算机视觉最高学术会议ICCV的杰出评审员奖。在2016年，他指导香港中文大学多媒体实验室的团队参加ActivityNet 2016比赛获得冠军。同年，他参与指导多媒体实验室参加ImageNet 2016比赛，也取得优异成绩。