尊龙凯时(中国)

尊龙凯时(中国)與人工智能學院舉行第十一期崇真研究生論壇

來源: 作者:黃晶晶編輯人:發稿時間:2021-11-17浏覽次數:

11月11日下午2:00,尊龙凯时(中国)與人工智能學院第十一期研究生崇真論壇在崇真樓南樓A1017學術報告廳舉辦。本次論壇由參加了第36屆中國計算機應用大會中國計算機應用大會的學院2019級研究生張君宇、唐經、鄭傳锟、湯啓凡、余曉鵬和陳志恒主講。

張君宇的報告題目是“級聯跨域特征融合的虛擬試衣”。報告從虛擬試衣的發展開始介紹。主要介紹了2D方法中的VITON,CP-VTON,在CP-VTON的模型基礎上,修改試衣模塊的框架和網絡結構,使得遮擋問題得到較好解決,並且更好的保留了服裝細節,並在視覺效果和指標上都取得了較大改進。

唐經的報告題目爲“基于多步態特征融合的情感識別”。報告指出從步態序列中提取三維的骨架序列,經過時空圖卷積神經網絡,對骨架圖時間和空間上的邊交叉進行卷積得到時空特征。利用自適應融合網絡,能對時空特征與骨骼旋轉特征自動調節融合權重比例,最終實驗達到最佳融合效果。

鄭傳锟的報告題目爲“基于時空特征融合的語音情感識別”。報告提出了基于時空特征融合的語音情感識別模型。通過Dilated-CNN提取語音頻譜圖的空間信息,添加BLSTM提取時序信息,並進行時空特征融合,公開數據集的實驗證明了方法的有效性,在WAR和UAR上都有提升。

湯啓凡的報告題目爲“基于CPM和親和度向量服裝關鍵點檢測方法”。報告提出創新方法根據相鄰關鍵點之間相互依賴、相互約束、存在自相關性的特點。對相鄰關鍵點的相對位置信息進行抽象,形成點與點之間的傳遞鏈。在混合類別服裝關鍵點檢測中具有明顯的優勢。

余曉鵬的報告題目爲“基于改進Inception結構的知識圖譜嵌入模型”。報告提出了一種基于改進Inception結構的知識圖譜嵌入模型,使用混合空洞卷積來代替Inception結構中的標准卷積。在實驗中該模型在數據集上表現優異。

陳志恒的報告題目爲“基于混合融合方法的多模態維度情感識別”。報告提出了基于多模態的三階段混合融合策略。在IEMOCAP和MSPIN數據集上的大量實驗證明了我們提出的融合策略的有效性,並證明了多模態融合和串聯特征都有益于情緒預測性能。

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