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计算机论坛:基于深度学习的自然场景图像中的文本识别

发布者:本站 |发布日期:2019-04-18|阅读次数:

报告题目:基于深度学习的自然场景图像中的文本识别

报告人:周水庚 教授

时间:2019年4月20日10:00-11:00

地点:明实楼B403

报告摘要:

从自然场景图像中识别文本就是从给定的在自然场景里获得的图像中自动识别文本信息。这是近年来计算机视觉领域的研究热点问题之一,在交通等领域具有广泛应用。目前,在这个问题上最好的技术是基于注意力的编码器-解码器深度学习框架。这个报告将介绍我们最近在自然场景图片中的文本识别方面的工作进展,包括三个方面的工作:聚焦注意力网络、任意文本走向网络和编辑概率方法以及纯端到端方法。我们的工作都是在基于注意力的编码器-解码器深度学习框架下完成的,但性能优于现有最好的方法。

报告人简介:

周水庚,复旦大学计算机科学技术学院教授,上海市智能信息处理重点实验室主任。主要研究领域为大数据管理与分析、人工智能和生物信息学等。在相关国际学术期刊(包括VLDB Journal, ACM TIST, IEEE TKDE, IEEE TPDS, IEEE/ACM TCCB, IEEE TGRS, Nature Communications, Nucleic Acids Research和Bioinformatics等)和国际学术会议(包括SIGMOD,SIGKDD,VLDB,ICDE, AAAI, IJCAI,ICCV, CVPR,SODA, ECML, ECAI, ICDT, EDBT、RECOMB和ISMB等)发表研究论文300多篇;获教育部自然科学二等奖1项、教育部科技进步二等奖2项。目前为中国计算机学会理事、杰出会员,中国计算机学会生物信息学专委会主任、数据库专委会委员和大数据专家委员会委员等。

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