综合新闻

2018年8月1日，IEEE Fellow、微软雷蒙德研究院Zicheng Liu研究员做客我校名师讲堂，为师生带来题为“Reinforced Temporal Attention and Split-Rate Transfer for Depth-Based Person Re-identification”的专题讲座。讲座由机器人研究中心执行主任程洪教授主持。

Zicheng Liu研究员首先介绍了其所在微软雷蒙德研究院部门的情况，鼓励同学们有机会去参观实习。在本次讲座中，Zicheng Liu研究员主要对目前计算机视觉中的热门问题——基于深度摄像机的行人重识别问题进行了深入讲解，对其新研究方法与步骤进行了详细分析，并利用其实验数据为师生们呈现了丰富的研究成果。

基于深度摄像机进行识别的一个挑战是数据稀缺性。针对这一问题，Zicheng Liu研究员与其合作者提出分离率的RGB到深度传输，它比目前流行的微调方法更有效地利用大型RGB数据集。另外，为了提升视频中的行人重识别效果，Zicheng Liu研究员还提出了使用时间域注意力模型作为作用于帧级特征的Bernoulli-Sigmoid单元。由于该单元是随机的，因此使用强化学习来训练时间域注意力模型参数。最后利用大量的实验数据证实了其算法的优越性，其成果在视频监控等领域具有重要的应用。

讲座最后，Zicheng Liu研究员与师生们就相关问题进了深入讨论，现场气氛热烈。这场学术报告让大家受益匪浅，深入了解了相关领域前沿，拓展了学术视野。

本次名师讲堂由人力资源部教师发展中心主办，机器人研究中心承办。

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Zicheng Liu是微软雷蒙德研究院的首席研究经理，IEEE Fellow。他目前的研究兴趣包括人类活动理解，人体姿势估计，行人重新识别和人脸识别。Zicheng Liu在普林斯顿大学获得计算机科学博士学位。在加入微软之前，他曾在Silicon Graphics担任技术人员。2010年和2014年担任IEEE多媒体和博览会国际会议的技术联合主席，2012年担任IEEE视觉传播和图像处理的联合主席，2015-2016 IEEE CAS的杰出讲师，2015年至2017年担任IEEE CAS多媒体系统和应用技术委员会主席。他目前担任Journal of Visual Communication and Image Representation杂志的主编。