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理工學院黃銳教授參與科研項目 獲“中國計算機學會CCF科學技術獎自然科學二等獎”

  • 2018.10.31
  • 新聞
2018年10月25日-27日,2018中國計算機大會(CNCC2018)于中國杭州舉行,香港中文大學(深圳)理工學院黃銳教授參與的科研項目“生物仿生特征及費舍爾向量理論及方法研究”獲得了大會頒發的“中國計算機學會CCF科學技術獎自然科學二等獎”。

01?獎項簡介

中國計算機大會是由中國計算機學會舉辦的,中國計算機領域級別最高、規模最大的學術盛會。中國計算機學會今年在科學技術獎自然科學獎類別共評選出一項一等獎和三項二等獎,獎勵在計算機科學及相關領域的基礎研究或應用基礎研究方面取得的理論突破和重大科學發現。值得一提的是,剛剛加盟理工學院的黃鎧教授也曾于2005年獲得過CCF海外杰出貢獻獎。

02?項目概況

黃銳教授所在團隊此次的獲獎項目以自動識別視頻中的行人身份為目標,圍繞行人的特征提取這一核心問題,首次提出了將生物仿生特征和協方差矩陣相結合用于行人再識別問題的新方法,并將其擴展到相關的人臉識別問題和頭部姿態問題上,驗證了提出方法的通用性和普適性。

另外本項目也首次將費舍爾向量引入到行人再識別問題中,并開創性地提出了行人檢測和行人識別的聯合求解問題,并提出若干使用費舍爾向量方法解決圖像、視頻中行人再識別問題的新方法和新理論。本項目的研究取得了具有國際影響力的創新成果,受到國際同行的高度認可和評價。

03 黃教授簡介

黃銳教授先后畢業于北京大學(理學學士,1999),中科院自動化所(工學碩士,2002),和美國羅格斯大學(博士,2008)。博士畢業后他在羅格斯大學繼續從事了兩年博士后研究并于2010年回到中國加入華中科技大學擔任教職。2012年至2016年,他曾在NEC中國研究院擔任研究員,現任香港中文大學(深圳)理工學院副教授。

黃教授在數據降維和子空間分析、可變形模型、概率圖模型等方法以及它們在計算機視覺、模式識別、(醫學)圖像處理中的應用等方面做過大量研究工作,近年來主要從事智能視頻監控相關的研究,包括行人的檢測、跟蹤與識別,機器人的定位與導航等應用。黃教授已發表相關領域學術論文60余篇,主持過包括國家自然科學基金在內的多項科研課題。

Q&A

Q:黃教授您好,能先請您簡要地介紹一下這次的研究項目嗎?

A:我們這個項目是以智能視頻監控中的行人身份識別為目標,通過一系列的研究,提出了通過將生物仿生特征和協方差矩陣相結合用于表達行人外觀特征的新方法,將費舍爾向量引入到特征的建模和分類問題中,開創性地提出了行人檢測和行人識別的聯合求解框架,并將這一系列的研究成果在圖像和視頻中的行人識別應用中進行了驗證,具備了一定的應用價值。它不同于我們傳統的人臉識別,特別關注在視頻監控應用中無法拍攝到人臉的場景,通過對人的整體外觀(包括動態)的特征進行建模和識別,是計算機視覺領域一個非常較有挑戰性和應用價值的新興研究方向。

這個項目其實持續了一個相當長的過程,在2012年發表第一篇相關論文之前,我們的團隊成員就已經做了很長時間的思考和研究,我自己全力投入這項研究大約是在2013年,開始嘗試加入一些動態的特征并將這些方法運用到視頻中。整個相關的研究成果在5年間發表了近10篇論文,短時間內總引用量達到了近1000次(據Google Scholar),也算是受到了國內外同行的認可。

Q:您這次的項目主要會應用于業界哪些方面呢?

A:我們的這個方法,通過分析行人的整體外觀特征,能夠在復雜的視頻環境中確定人的身份,一定程度上克服了多數視頻監控看不到或者看不清人臉的問題。從實際應用來說,一方面,它可以用在公共安全方面,在海量監控視頻數據當中快速搜尋嫌犯或失蹤人員;另一方面,它也能夠作為商業智能分析的重要手段,幫助商家了解分析消費者行為。當然可以想象未來還會有更多的應用。

Q:和以往的許多研究相比,您覺得這次的項目有什么不同呢?

A:我個人覺得其實沒有什么不同。因為其實我們當初著手進行這項研究的時候,就像我們做其它研究課題一樣,單純是出于對這個問題的興趣,想在自己所擅長的領域做出更進一步的挑戰。我是1999年讀研究生開始就在中科院從事計算機視覺的研究工作,當時主要是做人臉識別方法的研究。經過這么多年,人臉識別技術越來越成熟,我們逐漸發現,還是有很多人臉識別無法生效的場景,所以開始做行人識別。慢慢地又發現相比于靜態的圖像,視頻中包含了更加豐富的信息,我們可以充分利用視頻中特定人物的在不同時刻不同姿態下的全身外觀甚至動態特征來克服一些靜態識別的限制,就這樣慢慢完成了這一系列的研究。

Q:黃教授您最近在教授哪些課程呢?您對本科生學習計算機專業以及從事科研有什么建議能與我們分享嗎?

A:CSC3002,程序設計范式這門課一直都是我在教,另外我還教一門研究生的圖像處理和計算機視覺課程。作為計算機專業的coordinator,可能計算機專業的學生多多少少都會和我打些交道,也聽過我這些嘮叨。在學習方面,我覺得計算機專業的同學在本科階段要注意打好基礎,特別是數學、統計,不要偏科,編程固然重要,更要對整個計算機學科有一個系統的認識。拿編程語言來舉例,我們不是學會越多的編程語言越好,而是要多思考不同的語言之間的相通和不同之處,程序和編譯器、操作系統、機器、甚至人之間的關系,鍛煉critical thinking和自學的能力。因為計算機科學是一個更新非常快的專業,不管我們同學將來從事科研、進入業界或者自主創業,都要求我們能夠快速更新我們的知識和能力,這些對基礎和學習方法學習能力的要求都很高。

科研這方面的話,我想說的是,我們同學在本科階段接觸科研,出發點必須是興趣,而不是出于各種功利的目的。就像我經常講的,科研項目往往都具有周期長、不確定性大的特點,如果不是自己感興趣的問題,同學們往往很難堅持下來。當我們把一個有意思的問題作為目標去進行探索和研究,我們最大的收獲是找到了問題的答案,哪怕是一部分答案,論文、專利這些往往都是副產品。包括我們這次獲獎的項目,當初也不可能是為了獲獎才去做的。

另外,對于計算機專業的同學來說,學會交流、善于合作相當的重要。因為計算機科學本身就是一門交叉性很強的學科,多和人交流,找到合適的、優秀的合作伙伴,往往能使你的研究工作事半功倍。我們這次獲獎的項目的另外兩位合作者就來自國科大和北航。這也是為什么我們在很多計算機課程中常常鼓勵大家通過group project相互啟發,來培養大家的合作技能。

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