報(bào)告時(shí)間：2020年10月13日（周二）上午11：00-12：00
　　報(bào)告形式：騰訊會(huì)議（會(huì)議號：926 601 322、密碼：123456）
　　報(bào)告題目：模糊決策多尺度圖塊的人臉識別協(xié)同表示方法
　　報(bào)告摘要：小樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)是人臉識別中最具挑戰(zhàn)性的問題之一。人臉識別的多尺度協(xié)同表示是基于一個(gè)樣本集上的多個(gè)尺度協(xié)同表示。在每個(gè)尺度中，訓(xùn)練集和測試集中的所有樣本都被分割成相同大小的圖塊，然后進(jìn)行協(xié)同表示分類。一個(gè)樣本的所有圖塊中，屬于哪一類的圖塊數(shù)最多，就認(rèn)為這個(gè)樣本屬于哪一類。然而，在單一尺度下，樣本的圖塊往往屬于不同的類別。如果把樣本的類別定義為圖塊數(shù)最多的類, 這往往忽略了預(yù)測樣本屬于其他類別的可能性。為此，本文提出了一種基于模糊決策的多尺度圖塊協(xié)同表示方法。在某一尺度下，一個(gè)樣本分割成的所有圖塊中，用屬于某一類別的圖塊數(shù)占總圖塊數(shù)的比例來表示一個(gè)樣本屬于一個(gè)類別的程度。這樣在每個(gè)尺度下，樣本集就會(huì)得到一個(gè)模糊決策矩陣，模糊決策矩陣的每個(gè)元素表示的是相應(yīng)樣本屬于每一類別的可能性，解決了分類的絕對性問題，對不同尺度下得到的模糊決策精度施以不同的權(quán)重，通過正則化邊界分布優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)多尺度輸出的集成。大量實(shí)驗(yàn)表明該方法具有較高的識別精度，優(yōu)于許多基于圖塊的人臉識別算法。
　　報(bào)告人簡介：
　　王長忠，男，教授，渤海大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心主任，數(shù)學(xué)學(xué)科帶頭人；哈爾濱工程大學(xué)博士生導(dǎo)師，東北大學(xué)特聘教授，“興遼英才計(jì)劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才（遼寧特聘教授）。畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)系，主要研究方向?yàn)椋簷C(jī)器學(xué)習(xí)、不確定性推理、模式識別、大數(shù)據(jù)分析方法。
先后主持和完成國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目4項(xiàng)(其中一項(xiàng)為國基子項(xiàng)目)、主持和完成遼寧省自然科學(xué)重點(diǎn)基金、遼寧省高校優(yōu)秀人才支持計(jì)劃等省部級課題十幾項(xiàng)。獲批專利和計(jì)算機(jī)著作權(quán)5項(xiàng)。出版專著一部。曾多次赴香港理工大學(xué)電子計(jì)算學(xué)系和澳門科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系進(jìn)行訪學(xué)。
　　先后在《IEEE Transactions on NNLS》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Cybnetics》、《Information sciences》、 《Fuzzy sets and systems》、《中國科學(xué)》等國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊和國際會(huì)議上發(fā)表論文60多篇。其中，被SCI檢索的論文30多篇，被ESI高被引論文6篇。截止目前，所發(fā)表的SCI論文被Web of Science數(shù)據(jù)庫他引1000多次，單篇論文被引次數(shù)最高為300次多次。曾獲得遼寧省自然科學(xué)學(xué)術(shù)成果論文類一等獎(jiǎng)3次和二等獎(jiǎng)多次。應(yīng)邀擔(dān)任多個(gè)國內(nèi)、國際學(xué)術(shù)會(huì)議程序委員會(huì)委員，中國醫(yī)藥數(shù)學(xué)會(huì)遼寧分會(huì)常務(wù)理事，人工智能基礎(chǔ)學(xué)協(xié)會(huì)專委會(huì)委員，中國人工智能學(xué)會(huì)專業(yè)委員會(huì)委員，中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)多粒度與多尺度分析專業(yè)委員會(huì)委員，國家自然科學(xué)基金函評專家。
　　歡迎廣大師生參加！

理學(xué)院
2020年10月12日