5月29日，厦门大学信息学院副教授、博士生导师罗志明应邀为实验室团队成员做题为《基于元学习的泛化行人重识别方法》的学术报告。
行人重识别旨在解决监控场景下的跨摄像头行人识别与检索任务。由于不同场景之间的数据分布差异，导致模型在新的测试场景下性能明显下降。如何有效提升行人重识别模型在新场景下的泛化性能，已成为当前行人重识别领域的研究热点。另一方面，对抗攻击样本同样会对行人重识别模型的鲁棒性带来挑战，通过对行人检索图片引入细微的噪声干扰即可导致模型检索失效，因此如何训练更具泛化攻击能力的对抗攻击噪声是进行后续防御模型训练的基础。针对上述问题，罗志明副教授介绍了三种基于元学习的泛化行人重识别方法：（1）基于噪声容错与元学习的无监督行人重识别方法；（2）基于记忆模块与元学习的多域泛化行人重识别方法；（3）基于虚拟数据引导与元学习的行人重识别对抗攻击与防御方法。罗教授的报告深入浅出，图文并茂，开拓了实验室师生的学术视野，让在座的师生受益匪浅。
罗志明副教授入选厦门大学南强青拔人才B类，任中国计算机学会协同计算专委会委员、IEEE计算智能学会委员、厦门市计算机学会副秘书长；主持国家自然科学基金项目2项、福建省自然科学基金面上项目1项；并参与国家重点研发计划、厦门市重大科技项目等多个科研项目的研究工作。主要研究方向包括人工智能、计算机视觉、医学影像处理等，获福建省科技进步奖二等奖1项。目前已发表学术论文60余篇，其中多篇论文发表在T-PAMI、T-IP、CVPR、AAAI等CCF-A类推荐期刊及会议，Google学术总引用4600余次。