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中科院自动化所副所长刘成林研究员应邀作“鲁棒模式识别的深度原型学习”主题报告


发表日期:2018-10-09 作者:张沆

2018928日,中国科学院自动化研究所副所长刘成林研究员应邀来访安徽大学计算机科学与技术学院。刘成林研究员是模式识别国家重点实验室主任,研究员、博士生导师。多年来专注于图像处理、模式识别、机器学习、文字识别与文档分析等方面的研究。在模式分类和自适应、半监督学习、多任务学习、深度学习等方面提出了创新有效的模型和算法;在手写字符图像归一化、特征提取、手写字符串的切分与识别等方面提出一系列有效的方法;在自然场景文本检测和视频行为识别方面的工作得到广泛引用;研制的文字识别算法在邮政分拣机、表格处理、网络文档分析等产品中获得成功的应用。


上午10点半,刘成林研究员在安徽大学磬苑校区行知楼负一楼学术报告厅为师生们做“鲁棒模式识别的深度原型学习”的主题报告,全场座无虚席。近年来,深度学习方法在模式识别领域取得了巨大的成功,但主流的神经网络模型在小样本泛化性和开放环境鲁棒性方面都表现出明显不足。刘成林研究员首先简单介绍了模式识别系统的鲁棒性的内涵,然后从拒识的角度总结几种提高模式识别鲁棒性的方法,回顾了两种拒识方式的理论模型和主要方法。最后,刘成林研究员介绍了团队最近提出的一种面向鲁棒模式识别的深度学习方法,即深度卷积原型学习。刘成林研究员深入浅出的报告吸引了广大师生。报告会后,刘成林研究员与老师、同学们展开了热烈的讨论,师生们受益匪浅。

人物简介

刘成林,博士,中国科学院自动化研究所副所长,模式识别国家重点实验室主任,研究员、博士生导师。2005年入选中国科学院“百人计划”。2008年获得国家杰出青年科学基金资助。现任国际刊物PR的副主编, IVC, IIJDAR, Cognitive Computation的编委,国内期刊《自动化学报》的副主编。美国电气电子工程师协会会士 (IEEE Fellow)、国际模式识别学会会士(IAPR Fellow)。研究兴趣包括图像处理、模式识别、机器学习、文字识别与文档分析等。在模式分类和自适应、半监督学习、多任务学习、深度学习等方面提出了创新有效的模型和算法;在手写字符图像归一化、特征提取、手写字符串的切分与识别等方面提出一系列有效的方法;在自然场景文本检测和视频行为识别方面的工作得到广泛引用;研制的文字识别算法在邮政分拣机、表格处理、网络文档分析等产品中获得成功的应用。发表论著:在国际期刊和国际会议上发表论文200余篇,其中包括国际期刊(IEEE Trans. on PAMI, Pattern Recognition等)第一作者论文20篇。合著文字识别方面的英文专著一本。获得授权发明专利5项。发表的论文被广泛引用,到20178月为止Google Scholar引用超过9000次,h-index44