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20190821-20 知面而知心—视觉中的情感计算

2019-8-15 19:42| 发布者: 程一-计算所| 查看: 780| 评论: 0

摘要: 报告时间:2019年8月21日(星期三)晚上20:00(北京时间)主题:知面而知心—视觉中的情感计算报告主持人:姬艳丽 (电子科技大学)报告嘉宾:邓伟洪 (北京邮电大学)报告题目:真实世界人脸表情识别报告嘉宾:曾加贝 ( ...

报告时间:2019年8月21日(星期三)晚上20:00(北京时间)

主题:知面而知心—视觉中的情感计算

报告主持人:姬艳丽 (电子科技大学)


报告嘉宾:邓伟洪 (北京邮电大学)

报告题目:真实世界人脸表情识别


报告嘉宾:曾加贝 (中科院计算所)

报告题目:Towards the subjective-ness in facial expression analysis


Panel议题:

1. 情感计算的当前研究阶段的突出问题有哪些?是否可以通过A(算法)+B(大数据)+C(算力)就可以完全解决?

2. 人脸识别等技术已经进入诸多实用领域,情感计算方面,比如表情识别是否近两年是否也会有类似的趋势?如果有,在哪些场景可能最先迈入实用?

3. 不同种族或不同年龄段对同一情感状态的表达是否存在不同的特点?

4. 情感状态与心理健康有紧密的联系,目前是否有存在明确的关联或计算范式,将情感计算应用于心理健康检测?

5. 目前情感分析往往基于图像或较短的视频序列,是否有必要研究长期的情感状态分析?


Panel嘉宾:

邓伟洪(北京邮电大学)、曾加贝(中科院计算所)、山世光(中科院计算所)、王上飞(中国科学技术大学)


*欢迎大家在下方留言提出主题相关问题,主持人和panel嘉宾会从中选择若干热度高的问题加入panel议题!

报告嘉宾:邓伟洪(北京邮电大学)

报告时间:2019年8月21日(星期三)晚上20:00(北京时间)

报告题目:真实世界人脸表情识别


报告人简介:

邓伟洪,北京邮电大学信息与通信工程学院教授,博士生导师,从事模式识别与计算机视觉基础理论研究,并应用到人脸识别、表情识别、行人再识别、细粒度图像识别等。近期主要聚焦在视觉识别中遇到的瓶颈问题,展开深度迁移学习与度量学习的理论研究。在TPAMI、IJCV、TIP、TIFS、PR等国际期刊以及ICCV、CVPR、ECCV、NIPS、AAAI、SIGIR等国际会议发表论文100余篇,曾入选北京市优秀博士学位论文、教育部“新世纪优秀人才”计划、北京市“科技新星”计划等。


个人主页:

http://www.pris.net.cn/introduction/teacher/dengweihong


报告摘要:

人脸表情识别是人机交互中表达情感的最为有效的方式之一。本报告从人类表情的进化起源开始,介绍相关人脸表情研究以及数据库的发展历史。重点介绍从主流的原型表情即基本表情扩展到了更为丰富更加具有代表性的复合表情和混合表情的相关工作,即包含复合表情的RAF-DB和包含混合表情的RAF-ML。为了解决这些基于真实世界环境的新识别难题,我们分别引入了特征局部约束和标签流形约束的方法来构建更加具有表情判别能力的特征。更进一步,我们研究发现不同人脸表情数据库之间存在明显的差异性和数据偏差,并针对该问题提出了基于域类别自适应的迁移学习方法进行跨数据库的表情识别。最后,本讲座将简要介绍深度学习技术在表情识别的中的发展和应用及对应的综述文章,并讨论该领域面临的机遇和挑战。


参考文献:

[1] Shan Li, Weihong Deng, Blended Emotion in-the-Wild: Multi-label Facial Expression Recognition Using Crowdsourced Annotations and Deep Locality Feature Learning. International Journal of Computer Vision 127(6-7): 884-906 (2019).

[2] Shan Li, Weihong Deng, Reliable Crowdsourcing and Deep Locality-Preserving Learning for Unconstrained Facial Expression Recognition. IEEE Trans. Image Processing 28(1): 356-370 (2019).

[3] Shan Li, Weihong Deng, A Deeper Look at Facial Expression Dataset Bias. CoRR abs/1904.11150 (2019).

[4] Shan Li, Weihong Deng, Deep Facial Expression Recognition: A Survey. CoRR abs/1804.08348 (2018).

报告嘉宾:曾加贝(中科院计算所)

报告时间:2019年8月21日(星期三)晚上20:30(北京时间)

报告题目:Towards the subjective-ness in facial expression analysis


报告人简介:

Jiabei Zeng is currently an assistant professor/assistant research fellow at Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences. She received her B.S. degree and Ph.D. degree from Beihang University (a.k.a. Beijing University of Aeronautics and Astronautics) in 2011 and 2017, respectively. She was a visiting scholar at Carnegie Mellon University during 2013 to 2015. Her research interests are computer vision and affective computing. She has published more than 10 papers on ICCV/ECCV/CVPR, IEEE Trans., and other journals and conferences in computer vision.


个人主页:

http://vipl.ict.ac.cn/people/~jiabeizeng/


报告摘要:

Automatically analyzing facial expression is important for the machines to understand human’s behaviors and interact with them. During the last decades, the community has made promising progresses in building datasets and developing methods for facial expression recognition (FER). However, the annotations of facial expressions are intrinsically subjective. The subjective-ness remains a bottleneck for current FER. In this talk, I will present two of our solutions: 1) We develop a framework with a latent truth discovering mechanism to learn FER models from ambiguous annotations in multiple datasets. 2) We propose a self-supervised learning framework to extract representations about facial muscles’ movements, and then we investigate the facial expressions in a relatively objective way, which is to detect facial action units defined by Facial Action Coding System.


参考文献:

[1] Jiabei Zeng, Shiguang Shan, and Xilin Chen. "Facial expression recognition with inconsistently annotated datasets." Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV). 2018.

[2] Yong Li, Jiabei Zeng, Shiguang Shan, and Xilin Chen. "Self-Supervised Representation Learning from Videos for Facial Action Unit Detection." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2019.

Panel嘉宾:山世光(中科院计算所)


嘉宾简介:

山世光,中科院计算所研究员、博导,现任中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。他是基金委优青,第三批国家万人计划入选者,科技部创新人才推进计划中青年科技创新领军人才,人社部国家百千万人才工程有突出贡献中青年专家,CCF青年科学家奖获得者。他的研究领域为计算机视觉和机器学习。已在国内外刊物和学术会议上发表论文300余篇,其中CCF A类论文80余篇,论文被谷歌学术引用15000余次。曾应邀担任过ICCV11,ACCV12/16/18,ICPR12/14,FG13/18,ICASSP14,BTAS18, CVPR19等十余次领域主流国际会议的领域主席,现/曾任IEEE TIP, CVIU, PRL, Neurocomputing, FCS等国际学术刊物的编委(AE)。研究成果获2005年度国家科技进步二等奖,2015年度国家自然科学二等奖,CVPR2008 Best Student Poster Award Runner-up奖。他带领团队研发的人脸识别技术已应用于公安部门、华为等众多产品或系统中,取得了良好的经济和社会效益。

他的研究兴趣集中于以人脸识别为典型案例的计算机视觉和机器学习理论、方法和关键技术上,特别是在人脸识别领域有超过20年的研究经验。近年来也特别关注基于面像的情感计算,面向智能监控的视频结构化,面向无人机的视觉计算等应用。在理论和算法层面,他和团队有非常丰富的机器学习特别是深度学习研究经验,尤其关注X数据驱动的机器学习理论和方法,这里所谓的X数据包括小数据、无监督数据、半监督数据、弱监督数据、脏数据、增广数据等等。


个人主页:

http://vipl.ict.ac.cn/people/~sgshan

Panel嘉宾:王上飞(中国科学技术大学)


嘉宾简介:

王上飞,1974年3月生,博士,教授,IEEE高级会员,ACM会员。2002年获中国科学技术大学信号与信息处理专业博士学位。2004年在日本九州大学参加COE项目“基于感性的人工环境设计”的合作研究。2011年赴美国伦斯勒理工学院交流访问,从事概率图模型与情感计算研究。作为项目负责人,承担了国家自然科学基金、863计划、安徽省自然科学基金等支持的项目,以及与华为的合作项目。在国内外重要学术期刊IEEE Trans、Pattern Recognition和国际学术会议CVPR、ICCV、ICME、ICMR、ICPR、ACII等发表学术论文70余篇。指导的研究生获得GOOGLE女性科学家奖、GOOGLE奖学金、国家奖学金等多个奖项。


个人主页:

http://staff.ustc.edu.cn/~sfwang/


19-20期VALSE在线学术报告参与方式:


长按或扫描下方二维码,关注“VALSE”微信公众号(valse_wechat),后台回复“20期”,获取直播地址。



特别鸣谢本次Webinar主要组织者:

主办AC:韩琥(中科院计算所)

协办AC:山世光(中科院计算所),姬艳丽 (电子科技大学)

责任AC:禹之鼎(NVIDIA Research)


VALSE Webinar改版说明:

自2019年1月起,VALSE Webinar改革活动形式,由过去每次一个讲者的方式改为两种可能的形式:

1)Webinar专题研讨:每次活动有一个研讨主题,先邀请两位主题相关的优秀讲者做专题报告(每人30分钟),随后邀请额外的2~3位嘉宾共同就研讨主题进行讨论(30分钟)。

2)Webinar特邀报告:每次活动邀请一位资深专家主讲,就其在自己熟悉领域的科研工作进行系统深入的介绍,报告时间50分钟,主持人与主讲人互动10分钟,自由问答10分钟。


活动参与方式:

1、VALSE Webinar活动依托在线直播平台进行,活动时讲者会上传PPT或共享屏幕,听众可以看到Slides,听到讲者的语音,并通过聊天功能与讲者交互;

2、为参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ群(目前A、B、C、D、E、F、G、H、I群已满,除讲者等嘉宾外,只能申请加入VALSE J群,群号:734872379);

*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份,缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。

3、在活动开始前5分钟左右,讲者会开启直播,听众点击直播链接即可参加活动,支持安装Windows系统的电脑、MAC电脑、手机等设备;

4、活动过程中,请不要说无关话语,以免影响活动正常进行;

5、活动过程中,如出现听不到或看不到视频等问题,建议退出再重新进入,一般都能解决问题;

6、建议务必在速度较快的网络上参加活动,优先采用有线网络连接;

7、VALSE微信公众号会在每周四发布下一周Webinar报告的通知及直播链接。

8、Webinar报告的PPT(经讲者允许后),会在VALSE官网每期报告通知的最下方更新[slides]

9、Webinar报告的视频(经讲者允许后),会更新在VALSE爱奇艺空间,请在爱奇艺关注Valse Webinar进行观看。


邓伟洪[slides]

曾加贝[slides]

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GMT+8, 2019-9-20 05:31 , Processed in 0.037023 second(s), 18 queries .

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