成电讲堂

　　6月10日，中科院计算所副研究员王瑞平博士做客我校学术沙龙，以“Nonlinear metric learning for video-based face recognition and retrieval ”为主题，分享其团队近期的最新研究成果，与从事相关方向研究的师生开展学术交流。讲座由计算机科学与工程学院、未来媒体研究中心沈复民副教授主持。

　　人脸识别是一种重要的生物特征识别技术,被广泛应用于各种身份判别领域，如人机交互、视频监控、电子护照等。在各种人脸识别方法中，度量学习方法占有重要的地位。王瑞平就面向视频人脸识别和检索的非线性度量学习问题，与师生进行了深入的交流探讨，并分享了他所在团队在人脸识别取得的科研成果。他表示，度量学习的目标是学习合适的度量两个样本之间距离的函数，以提高识别率。在人脸识别中特征维数很高，其中通常含有与人脸识别无关的信息和相关性非常高的冗余信息，这些信息通常会影响识别效果。王瑞平指出，通过非线性度量学习方法,我们可以从人脸特征中剔除不相关的信息和冗余的信息，保留对人脸识别有效的特征,从而改善识别效果。

　　在提问交流环节，我校师生就人脸识别等相关学术问题与王瑞平展开了激烈讨论。王瑞平图文并茂的报告内容，让师生们深入了解了前沿学科知识，其丰富的研究成果为师生开拓了视野，拓展了思维，有助于我校师生更好地开展相关领域研究。

　　本次沙龙由人力资源部教师发展中心主办，计算机科学与工程学院、未来媒体研究中心承办。

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　　王瑞平博士于2003年获北京交通大学理学学士学位，2010年获中科院计算所工学博士学位，之后分别在清华大学、马里兰大学进行博士后研究，现为中科院计算所副研究员，硕士生导师。研究方向为计算机视觉与模式识别，重点关注复杂真实场景下的图像视频目标识别与检索等问题。目前在领域主流国际期刊和会议如IEEE TPAMI、TIP、PR、CVPR、ICCV、ICML等发表论文50余篇，Google Scholar引用1500余次，攻读博士期间获得IEEE CVPR2008（国际计算机视觉与模式识别大会，CCF A类会议）的“Best Student Poster Award Runner-up”奖励、2011年度中科院优秀博士学位论文奖等。近五年来担任领域四十余个主流国际期刊会议的审稿人和程序委员，现任国际期刊IEEE Access的Associate Editor，国际会议IEEE FG2018的Publication Chair，获得ACCV2012（亚洲计算机视觉大会）的“Best Reviewer Award”奖励。围绕“Distance Metric Learning for Visual Recognition”相关学术专题，相继在国际会议ACCV2014、CVPR2015、ECCV2016、ICIP2017上合作组织并主讲Tutorial，在国际期刊Pattern Recognition担任Guest Editor组织Special Issue专刊，在国际会议ACCV2016组织Workshop研讨会。担任中国计算机学会计算机视觉专委会副秘书长。联合指导研究生多名，获得ACM ICMI2014组织的EmotiW视频表情识别竞赛冠军、IEEE FG2015组织的PaSC视频人脸识别竞赛冠军。入选2012年度中科院计算所“百星计划”、2014年度微软亚洲研究院“铸星计划”、2015年度中科院青年创新促进会、2015年度“CCF-Intel青年学者提升计划”等。获得2015年度国家自然科学奖二等奖（第4完成人）。