报告嘉宾1：吴建鑫（南京大学）
主持人：聂飞平（University of Texas, Arlington）
报告英文题目：Feature Selection in Image and Video Recognition http://valser.org/webinar/slide/slides/20150527/WuJX_VALSE_Webinar.pdf 报告中文题目：图像和视频识别中的特征选择
报告时间：2015年5月27日晚20:00（北京时间）
文章信息：
报告简介：Recently, high dimensional representation such as FV or VLAD has shown excellent accuracy in image and action recognition. The computational and storage costs of these representations, however, have become a serious issue in large scale applications. In this talk, I will review existing methods to handle this issue, and introduce MI-based feature selection, a simple yet most effective method proposed by us. This method has shown been successfully applied to general image and video recognition, as well as fine-grained categorization.
近来，高维表示（如FV和VLAD）在图像和视频识别中已获得优秀的效果。然而，其存储和计算开销很大，使这些表示方法在大规模问题中的应用颇为棘手。在这个讲座中，我将回顾解决此问题的已有方法，并介绍我们提出的基于互信息的特征选择方法，该方法简单但最有效。该方法已被成功应用于通用的图像和视频识别，并被应用与细粒度图像分类中。
报告人简介：吴建鑫，南京大学教授，博士生导师，入选中组部青年海外高层次人才引进计划（青年千人计划），2014年获得国家自然科学基金委优秀青年科学基金项目支持。主要从事计算机视觉和机器学习等领域的研究工作。在重要国际期刊如TPAMI，IJCV，AIJ，JMLR，TIP等以及重要国际会议如 ICCV、CVPR、ICML、NIPS、IJCAI、INFOCOM、ICRA等发表论文六十余篇。曾担任国际会议ICCV、ACCV、ACML、PSIVT、 PCM等的领域主席和组织委员会成员，在ICCV workshop应邀做报告，并多次担任IJCAI、ICCV、CVPR、TPAMI、IJCV、TIP等的资深程序会、程序委员会成员、或期刊审稿人。 曾获得教育部自然科学一等奖（2005年度，第五完成人）。据Google Scholar统计，发表的论文被60余个国家和地区的学者他引3700余次。 | 