【講座題目】Beyond Face Recognition: Deep Face Analysis from a Micro Perspective

【講座時間】2020年7月28日（星期二）上午10:20

【講座地點】網(wǎng)絡(luò)直播：https://live.bilibili.com/22339632

【主 講 人】韓琥，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所副研究員

【主講人簡介】

中科院計算所副研究員，2011 年博士畢業(yè)于中科院計算所，之后分 別在美國密歇根州立大學(xué)和美國谷歌總部從事生物特征識別研究工 作，曾擔(dān)任谷歌 Abacus 項目核心研發(fā)成員。2015 年回到中科院計算 所工作，主要研究方向為計算機(jī)視覺與模式識別、生物特征識別、 醫(yī)療影像分析。擔(dān)任國際期刊 Pattern Recognition 編委(AE)，國 際會議 ICPR2020 領(lǐng) 域 主 席 (AC) ，以及 CVPR2020/FG2020/WACV2020/FG2019/PRCV2019 等主會特別會議/專 題論壇/競賽的共同組織者。在 IEEE TPAMI/TIP/TIFS/TBIOM、PR、 CVPR、ECCV、NeurIPS、MICCAI 等領(lǐng)域權(quán)威國際期刊與會議上發(fā)表學(xué) 術(shù)論文 60 余篇，谷歌學(xué)術(shù)引用 2800 余次。作為負(fù)責(zé)人承擔(dān)國家重 點研發(fā)子課題、基金重點子課題、基金面上、中科院對外合作及企 業(yè)合作等課題 10 余項。研究工作 3 次獲會議最佳學(xué)生/海報論文獎， 3 次獲國際競賽冠亞軍。

【內(nèi)容簡介】

Benefit from the advances of deep learning methods and computing capacity, as well as the availability of large labeled dataset, face recognition performance is getting saturated, and has been widely used in a number of typical scenarios. Deep analysis of face is required to meet the requirement of new emerging application scenarios like health monitoring, ADS, and CAD of brain and mental disorders. One of the key challenges is the analysis of micro face signal in both spatial and temporal dimensions. This talk will review related progress in this area and introduce of recent work in deep face analysis with applications in facial AU recognition, remote heart rate estimation, and face anti-spoofing.