基于多模态数据的多媒体内容理解与分析

报告人：张璐 博士后研究员

单位：澳大利亚昆士兰大学

题目：基于多模态数据的多媒体内容理解与分析

时间：2021年10月22日  15：30

地点：L318

摘要：

基于多模态的内容理解与分析是计算机多媒体领域中的热门研究方向。该方向的主要任务是加入相关特征或整合来自两种或多种模态的中间决策，以便对特定任务进行预测或分析。目前，该主题背后的关键挑战是多模态数据固有的异质性，导致它们之间存在语义差距。基于现有大量的多模态数据，为特定任务建立有效模型的关键因素是对多模态之间相互关联的深度挖掘，以及对同一模态内的内部相关性的理解推断。目前，如何应对这些挑战，在多模态内容理解与分析领域中，是亟待克服和解决的问题。

报告人简介：

张璐，2013年毕业于长春理工大学，学士学位。2016年毕业于中国科学院声学研究所，硕士学位。2021年毕业于澳大利亚悉尼科技大学，博士学位（合作导师：张健副教授），2021年博士毕业后，加入澳大利亚昆士兰大学，开展博士后研究工作（合作导师：Dr. Shakes Chandra）。目前以第一作者发表学术期刊和会议论文共6篇，其中包括在计算机多媒体顶级期刊IEEE Trans. Multimedia上发表论文多篇，在CCF-B类多媒体会议ICME等国际权威学术会议上发表论文多篇。目前主要研究方向为基于多模态数据的语义内容理解与分析。