报告内容简介： 图像质量评估在成像系统的优化、低层视觉等众多领域中有重要的应用，近年来受到了广泛的关注。然而现有的视觉质量评估模型往往基于深度网络和有限的训练数据构建，存在突出的过拟合问题；开放环境下图像与视频质量评估仍存在较大的挑战性。针对上述问题，本报告将重点探讨面向真实开放环境的图像与视频质量评估研究进展，重点分析模型的泛化性，从迁移学习、域适应、域泛化、预训练等多个视角介绍最新的研究进展，探索开放性问题。 报告人简介： 李雷达，西安电子科技大学教授、博导，国家级青年人才；曾任新加坡南洋理工大学访问学者、高级研究员。主要研究方向为视觉质量评价、计算美学、视觉情感分析等；发表中科院一区和CCF A类论文80余篇；谷歌引用5900余次, H指数40；6篇论文入选ESI热点/高被引论文；主持国家自然科学基金项目4项、省自然科学基金等各类项目20余项，与华为、腾讯、OPPO、优必选等开展产学研合作，获2022年OPPO“产学研优秀合作伙伴”奖。研究成果获陕西省自然科学奖一等奖、山西省科学技术奖二等奖等省部级奖励4项。现任Journal of Visual Communication and Image Representation副编辑（2021年最佳编辑奖），《中国图象图形学报》青年编委（2022年优秀编委），CCF/CSIG高级会员，CSIG情感计算专委会常务委员。 |
浙公网安备 33100202001351号
