Speaker

周水庚 教授, 复旦大学

　　Title

　　Time

　　Venue

N913

　　Abstract

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。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。

　　Affiliation

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副主任。主要研究领域为数据管理、机器学习和生物信息学等。在相关国际学术期刊（包括VLDB Journal, 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200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业组主任委员、数据库专委会委员和大数据专家委员会委员等。