91视频公告
发布日期：2026-07-10 08:17:49
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报告题目：面向跨模态行人重识别的数据增强技术研究
报告时间：2026年7月10日上午 10:00
报告地点：91视频 303会议室
报告人：王菡子教授现任教育部“多媒体可信感知与高效计算”重点实验室副主任，曾担任中国图象图形学会“机器视觉专委会”副主任、厦门大学计算机学科首个“双一流”建设负责人、厦门大学信息学院首届教授委员会主任、澳大利亚阿德莱德大学兼职教授等。福建省“闽江学者”特聘教授和福建省“百人计划”入选者。研究方向：人工智能和计算机视觉，目标检测与跟踪等。在国内外学术刊物上发表论文200余篇，其中包括在国际期刊IEEE TPAMI和IJCV上发表19篇。已主持国家自然科学基金“联合基金”重点支持项目3项、科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题等十多个项目。荣获国家级教学成果二等奖、福建省科技进步奖一等奖等多个奖项。培养学生1名获中国图象图形学学会优秀博士论文奖、5名获福建省优秀博士或硕士论文。
报告摘要：随着城市视频监控系统的快速发展，如何在复杂昼夜场景下实现准确、鲁棒的行人身份检索，已成为智能安防和智慧城市建设中的重要研究问题。本报告围绕“面向跨模态行人重识别的数据增强技术研究”展开，从信息增强的角度系统介绍中间模态增强网络、解耦特征增强网络、扩展特征增强网络、自适应模态增强网络以及频域特征增强网络等研究工作。相关方法分别从图像层面、特征层面、语义扩展层面等多个层面缓解可见光与近红外图像之间的模态差异，提升跨模态特征的判别性与一致性。
