报告人简介： 冷清明，博士，副教授/硕导，江西省百千万人才工程人选。2014年6月获武汉大学计算机应用专业工学博士学位，同月被引进九江学院计算机与大数据科学学院。2018年10月-2019年10月，获国家留学基金面上项目资助，赴美国德克萨斯州立大学圣安东尼奥分校计算机系访问。长期从事计算机视觉领域研究，近年来主持国家自然科学基金2项、省部级基金3项；担任Knowledge-based systems、IEEE TCSVT、IET Image processing等多个国际SCI期刊审稿人；担任国家自然科学基金函评专家。 报告内容简介： 随着平安城市工程的深入推进，视频侦查逐渐成为公安部门打击犯罪、维护社会治安稳定的核心手段。作为其中的关键技术，行人重识别，即针对特定行人对象的跨摄像头检索，已成为计算机视觉领域的研究热点之一。从鲁棒特征构造，到尺度学习，再到深度学习，行人重识别研究已取得许多突破性进展，某些公开数据集上的最好性能甚至超过人类的识别能力。然而，现有大多数工作的研究场景是一种封闭条件，与实际视频侦查应用的开放场景存在明显差距。如何更贴近实际应用需求，将行人重识别研究从封闭世界发展到开放世界，是未来本领域学者的重要开拓方向。
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