SFFAI报名通知| NIPS2018分享会

SFFAI 5 报名通知

论坛主题：

NIPS2018分享会

论坛讲者：

黄怀波，中国科学院自动化研究所博士生，导师谭铁牛院士。2012年获西安交通大学工学学士学位，2016年获北京航空航天大学工学硕士学位。一直从事计算机视觉和模式识别方法研究，并应用于图像分析，图像生成和图像恢复。近期主要针对图像生成和恢复中遇到的瓶颈问题，展开基础理论和模型设计等研究。

曹杰，中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心成员，导师为孙哲南研究员， 研究方向生物特征识别、生成式对抗网络等。

时间：

2018年10月21日（周日）

下午2:00 -- 4:00

地点：

中国科学院自动化研究所

智能化大厦三楼第五会议室

论坛内容简介：

1.黄怀波部分：深度生成模型是无监督学习最有前景的方法之一，一直是学术界研究的热点问题。高分辨率真实图像的生成，一直是机器学习和计算机视觉领域的重要研究目标和前沿方向。针对高清真实图像的生成，我们提出一种新的深度生成模型——自省变分自编码器（Introspective Variational Autoencoder，IntroVAE）。该模型一方面在不引入额外的对抗判别器的情况下，克服了变分自编码器固有的合成图像趋于模糊的问题；另一方面在不使用常用的多阶段多判别器策略下，实现了高分辨率图像合成的稳定训练。实验结果表明，该模型不仅能够稳定生成高分辨率照片级图像（比如1024x1024的人脸图像），而且在生成模型常用的量化指标上取得了目前最好的结果。

2.曹杰部分：Face frontalization refers to the process of synthesizing the frontal view of a face from a given profile. Due to self-occlusion and appearance distortion in the wild, it is extremely challenging to recover faithful results and preserve texture details in a high-resolution. This paper proposes a High Fidelity Pose Invariant Model (HF-PIM) to produce photographic and identity-preserving results. HF-PIM frontalizes the profiles through a novel texture warping procedure and leverages a dense correspondence field to bind the 2D and 3D surface spaces. We decompose the prerequisite of warping into dense correspondence field estimation and facial texture map recovering, which are both well addressed by deep networks. Different from those reconstruction methods relying on 3D data, we also propose Adversarial Residual Dictionary Learning (ARDL) to supervise facial texture map recovering with only monocular images. Exhaustive experiments on both controlled and uncontrolled environments demonstrate that the proposed method not only boosts the performance of pose-invariant face recognition but also dramatically improves high-resolution frontalization appearances.

报名方式

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活动名额

1. 为确保小范围深入交流，本次活动仅接受30 位用户入场（不收取任何费用）；

2. 活动采取审核制报名，我们将根据用户研究方向与当期主题的契合度进行筛选，通过审核的用户将收到确认邮件；

3. 如您无法按时到场参与活动，请于活动开始前 24 小时在AIDL微信公众号后台留言告知，留言格式为放弃报名 + 报名电话。无故缺席者，将不再享有后续活动的报名资格。

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