报告题目：行人重识别与人脸属性识别研究进展分享

报告人：王大寒

报告时间：2025年11月20日16:00

报告地点：17幢401会议室

报告简介：行人重识别与人脸属性识别是计算机视觉领域的重要研究方向。针对实际应用中的模态差异、遮挡干扰、数据稀缺及公平性等关键问题，研究团队提出了一系列方法。行人重识别领域，构建了 HTCR、HOS-Net等跨模态模型，通过分层特征融合、高阶结构建模提高特征学习与融合性能；HASI 框架则创新时序交互与跨层增强模块，有效解决视频帧间错位、背景干扰等问题。人脸属性识别方面，提出了ICKD 方法通过身份感知蒸馏实现模型轻量化与高精度平衡；RVLT 融合视觉-语言模态，提升复杂场景鲁棒性；Fair-GDMS 则通过分组解耦与相关性抑制，兼顾识别准确率与公平性。系列成果发表于IEEE TMM、IEEE TCSVT、Pattern Recognition及AAAI等顶刊顶会。

报告人简介：王大寒，教授，计算机与信息工程学院院长，福建省模式识别与图像理解重点实验室主任，福建省闽江学者特聘教授，中国石油大学(华东) 兼职博导。2012年毕业于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，主要从事模式识别、人工智能及在智慧医疗、智慧交通等领域的应用。已主持国家自然科学基金、省市重点重大项目20余项，在IEEE Trans.刊物、PR、ACM MM、ACL、ICCV等上发表论文50多篇，申请/授权国家发明专利50余项，主持获得福建省科技进步二等奖1项、厦门市科技进步二等奖、三等奖各1项，均排第一。