浙江大学张鹿鸣团队的科研情况
张鹿鸣现任浙江大学计算机学院研究员、博士生导师。一直从事人工智能、数据挖掘、计算机视觉方面的研究。张鹿鸣在浙江大学提出一系列新颖有效的弱监督学习算法来解决图像语义分割、包含语义的图像重构和视频摘要等问题。张鹿鸣在浙江大学媒体语义挖掘、图像处理和模式识别领域做出了一定的研究成果,奠定了较好的研究基础。
张鹿鸣在浙江大学任教的这些年来负责了多个图像/视频原型系统的核心开发。在前期的研究中,张鹿鸣针对媒体语义挖掘、媒体内容分析和检索、图像视频语义分割等领域开展了大量的研究工作,取得了较丰富的科研成果和理论累积。张鹿鸣在浙江大学IEEET-PAMI、T-IP、T-MM、IEEET-KDE、IEEET-NNLS和IEEET-IE等著名国际期刊和IEEECVPR、SIGKDD和IJCAI等国际顶级会议上发表论文60余篇。张鹿鸣还同新加坡国立大学的COSMIC研究中心、SESAME研究中心、美国南加州大学的CyrusShahabi教授研究组等著名学术机构有广泛的学术交流和人员互访。张鹿鸣在人工智能和计算机视觉领域积累了丰富的研究经验,具有前瞻性的学术科研能力。
相关研究流程图张鹿鸣在浙江大学的部分前期研究基础概述如下:
1、噪声特征或标签中挖掘鲁棒视觉特征技术:针对海量图像/视频建模中的视觉特征或语义标签中的噪声,张鹿鸣浙江大学设计鲁棒的视觉特征来克服噪声标签的负面影响。该项技术可为本课题的噪声弱标签下的语义建模研究提供良好的研究基础。
2、嵌入人类视觉感知和因果关系的建模技术:张鹿鸣浙江大学在弱语义下融合人类对图像/视频区域之间的因果关系进行建模,同时模拟人类对图像/视频显著性区域的
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