报告题目：RobustVisIntel: A Road towards Robustness of Visual Intelligence

报告时间：12月9日 14：00

腾讯会议号：765-384-260

报告摘要：

随着大规模数据集的构建、高性能计算设备的成熟以及深度学习技术的发展，许多视觉智能任务已经取得了巨大的进步。然而，目前大多数智能模型都是在相对理想及干净的数据上训练得到。这些模型忽略了真实世界中存在的多种干扰因素的影响，例如场景光线变化造成的亮度不均衡、相机成像参数造成的模糊、以及数据后处理造成的结构扭曲。如何评估这些干扰因素对于智能模型的影响以及如何提升智能模型对于这些干扰的鲁棒性是实现视觉智能模型实用化的关键。报告将以视频目标跟踪任务及运动模糊为例，介绍团队近期在视觉智能的鲁棒性评估及提升两个方面的系列工作，并进一步介绍了团队在构建新一代可信人工智能的主要思路。

报告人简介：

郭青博士，2019年于天津大学获得博士学位同年加入新加坡南洋理工大学。2020年9月至今被聘为新加坡南洋理工大学校长博士后（全球500人选5人）。郭青博士主要研究方向为计算机视觉及人工智能安全包括视频目标跟踪、对抗样本攻击与防御、图像复原等，已经在顶级会议及期刊，例如IEEE TIP, IEEE TIFS, ACMTOSEM, NeurIPS, CVPR, ICCV, ECCV, ACM-MM, AAAI, IJCAI等，发表一作及通讯论文20余篇，并于2018年获得ICME铂金最佳论文奖。郭青博士目前也是多个顶级刊物和会议包括IEEE TPAMI，IEEE TIP, IEEE TIFS, ICLR, NeurIPS, CVPR, ICCV, ECCV等的PC member或审稿人。