【学术】江南大学吴小俊教授谈深度学习在特征抽取中的应用
 
发布时间:2017-12-04 浏览次数:
 工学院 澄园书院 联合报道

11月28日下午2点,在致明楼诚信厅,江南大学吴小俊教授做了题为“深度学习启发的图像形状特征抽取”的学术报告。工学院院长杨国为全程主持,部分师生聆听了报告。

 图像特征抽取是模式识别的重要研究话题,由于图像的形状特征是图像的一种简单而紧凑的表达方式,具有重要的理论和应用价值。吴小俊对深度学习和人脸识别做了简单介绍,受深度学习的启发,吴小俊介绍了级联形状回归、自适应随机级联形状回归(森林)、动态注意控制级联形状回归方法,最后展示了形状特征在图像分析、图像检索和人脸识别等方面的应用。

吴小俊还细致谈论了研究生和本科生如何做科研的问题。他特别提醒同学们做好研究需要开拓眼界,仅仅靠课本上的知识是远远不够的。做研究时需要研究某一领域,需要查文献、文献中的文献,这就要求巩固加深基础知识,深化专业素养。学校改为书院制之后更加需要与专业课老师进行紧密的互动来加强专业素养,否则容易导致一些问题。学计算机最主要的特征就是需要一个比较好的自学能力。如果没有较好的自学能力,将很难在将来的发展当中取得好的成就。

 吴小俊给学生们提出三点建议:第一是要抓紧时间。大学四年下来会发现,虽然大家都拿到了毕业证书,但是优秀的毕业生和勉强毕业的毕业生之间的差别很大,可以说是天壤之别。第二是要注意资料的收集和整理、做实验有新的方法时及时进行总结,把它写成报告和文章。第三是要要保持定力,不要轻易地改变研究方向。如果轻易改变,研究方向上的积累会不够,是做学问的大忌。同时自身要有信心,要坚信研究的方向能够持续地进行下去,只要通过努力,一定会有一些突破,会做出好的研究出来。

 报告结束后,吴小俊与师生进行了热烈互动,并就深度学习在发票识别中的应用难点和重点进行了深入剖析。

(责编 赵环球)
 
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