报告时间：2024年10月23日（周三）15：00-16：00
报告地点：明德主楼1016
报告主题：基于图结构的图像检索问题研究
报告摘要：
本工作主要聚焦在图像检索与分类问题，这是目前人工智能领域的前沿、热点问题。“图像搜图像”的图像检索方式已经应用于电商平台内搜索同类或者相似商品，在城市建筑群中寻找某一兴趣楼宇等。其应用受到了广泛的重视。让每一张图像具有较高区分度的图像特征表征是“图像搜图像”的图像检索方式中的核心问题。而具有“局部相似性”特点的图像特征表征问题（如指纹图像表征）一直是该问题中具有挑战性的难点。
本工作针对该难点：（1）提出了将传统图像的结构化特征再表达为“图结构”以提升特征区分度的新思路，并给了相应的基于图神经网络的图像特征表征方法。该方法在海量指纹图像检索中取得了较好的检索效果；（2）考虑到不同拍照位置及干扰可能影响到图像特征的提取，提出了基于图结构学习的鲁棒图像特征表示方法。在图神经网络设计中重新构建了节点表征方法与消息传递机制。在国际公开的图像检索数据集上进行算法测试，显示该方法具有较高的检索准确性及鲁棒性。
报告人简介：
赵彤教授任职于中国科学院大学数学科学学院。中国优选法统筹法与经济数学研究会数学建模与算法分会常务理事，中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室成员。长期从事模式识别与智能系统、数据建模与算法设计的相关研究。先后获得了包括国际运筹学联合会运筹学发展奖、中国运筹学会科学技术奖-运筹应用奖在内的共计六项国际及国内省部级奖项。主持有国家自然科学基金面上项目、科技部科技基础支撑项目相关课题。近年来以通讯作者在 Neurocomputing、Applied Intelligence等期刊发表文章十几篇。
