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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2019人工智能高级算法实战班【人脸分析】- 3月北京班 更新时间:2019-03-14T10:54:35

2019人工智能高级算法实战班【人脸分析】- 3月北京班
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2019人工智能高级算法实战班【人脸分析】- 3月北京班

会议时间:2019-03-30 09:00至 2019-03-31 18:00结束

会议地点: 北京  中国科学院自动化  北京市海淀区中关村东路95号

会议规模:20人

主办单位: 马上科普教育科技(北京)有限公司

发票类型:增值税普通发票 增值税普通发票
领取方式:现场领取 会前快递 
发票内容: 会议费 会务费 会议服务费 会议注册费 培训费 技术培训费 技术服务费 服务费 注册费 信息服务费 
参会凭证:现场凭电话姓名参会 电子票

门票名称单价截止时间数量
普通票 费用包含听课费,培训期间的GPU使用费,学习资料费,助教辅导费等。 ¥5800.0 报名结束还剩 4天8小时

会议通知

会议内容 主办方介绍


2019人工智能高级算法实战班【人脸分析】- 3月北京班

2019人工智能高级算法实战班【人脸分析】- 3月北京班宣传图

课程名称:人脸分析高级算法实战班

线下课时间:3月30-31日 线下2天

线下课地点:北京市海淀区  中科院自动化所




近年来,随着大数据和人工智能理论的发展,人脸分析技术也取得了突破性进展,比如1:1和1:N的人证识别系统、人脸增强现实技术、人脸属性识别技术。本课程梳理人脸分析技术历史脉络、介绍人脸分析关键技术、分享人脸实战化经验以及面临的挑战问题。




人脸分析技术的应用可分为三个发展方向:人脸识别、人脸增强现实和人脸结构化。

人脸识别是机器根据人脸信息自动确认人身份的技术,是计算机视觉和模式识别的核心研究领域之一。最近,基于身份证照片的“人证比对”在全国大范围落地,在门禁、监控、金融、刑侦等领域得到广泛应用,而人脸识别的应用范围逐渐也从实验室的受控场景发展到非用户配合甚至隐蔽条件下的不可控场景。

人脸增强现实是针对人脸图像的实时编辑,通常应用于人脸美化、虚拟试装、表情迁移、虚拟形象生成等娱乐方向。其中,人脸关键点定位是人脸增强现实的关键技术,其定位人脸上一些具有固定语义的点,如眼角、鼻尖、嘴角等,从而为后续人脸分析步骤提供精确的五官位置和人脸属性信息。由于人脸关键点定位通常应用于移动端设备,如何在保持性能的前提下减少运算消耗是其核心问题。

人脸结构化研究在最近几年得到越来越多的关注。其主要功能是分析抓拍人脸的属性特征(如年龄、性别、种族、颜值、表情等),搜索符合特定属性的个体/群体,提炼个体/群体画像,为智慧城市、公共安全、智能广告推荐等提供可信依据。



三位主讲人(曾)来自中科院自动化所模式识别国家重点实验室生物识别与安全技术研究中心,课题组在人脸分析方面拥有全链条、高性能的关键技术。在TPAMI, IJCV, JMLR, TIP, TCYB, CVPR, ICCV, ECCV, AAAI等顶级期刊和会议发表几十篇论文。


本课程将在北京线下开课,在30人以内的小班环境中,由讲师面对面教学,同学现场讨论,实战项目现场演练。通过线下教学和随时答疑,使你对人脸分析的前沿技术实现源码级理解,练就工业级项目的实战能力。

三位主讲人长期耕耘在模式识别领域,特别在人脸分析技术方面具有丰富的科研和实战经验。主讲人在科研机构或企业中带领团队,完成人脸分析相关算法研发和技术落地,在人脸关键点定位、人脸识别、结构化分析、多机训练、模型量化/加速、数据准备等方面具有丰富经验。

还原BAT真实生产环境,提供工业数据和高性能GPU实战平台(Tesla级别GPU供学员免费使用一个月,提前装PyTorch等主流DL框架和相关数据)。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战,拒绝纸上谈兵。

本课程梳理人脸分析技术历史脉络、介绍人脸分析关键技术、分享人脸实战化经验以及面临的挑战问题。课程通过2天的线下面授、在线实训、在线答疑、以及巩固学习等模块,以最大化学习效果,最小化资源负担,帮助你在短期内校准概念体系,实现长期自学难以企及的学习效果,掌握前沿技术,加速事业发展。



3月30日北京线下开班

名额有限,先报先得!

PS:企业/高校团购请与微信客服联系:hdjzixun

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会议日程

(最终日程以会议现场为准)


线下面授
 

3月30日9:00-18:00
 

人脸增强现实、人脸识别
人脸关键点定位
三维人脸重建
人脸识别
人证比对

人脸结构化
年龄估计
性别、种族识别
二元人脸属性多任务学习
多元人脸属性协同学习
CBSR多元属性介绍

3月31日9:00-18:00

基于视频的身份识别系统
系统概述,应用场景、系统结构、挑战等
人脸与人体识别方法的对比与互补
边缘端:模型简化
服务端:数据闭环

Panel
论坛讨论

巩固阶段
 

3月31日-4月30日
 

GPU实战平台上进行算法巩圈和实战训练

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会议嘉宾

(最终出席嘉宾以会议现场为准)


主讲

万老师

 

 

博士,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员,IEEE会员,国际机器学习组织Chalearn董事。申请人长期从事模式识别和计算机视觉方面的研究工作,侧重于图像视频分析领域,特别是人脸结构化分析和手势识别研究。曾获得中国电子学会优秀博士优秀论文提名奖,北京交通大学优秀博士论文奖,第十三届北京青年优秀科技论文评选一等奖,获得FG2017国际表情竞赛一等奖,2018年当选国际非盈利机器学习组织Chalearn董事,2018年入选京东AI研究院“京东葡萄树—学者计划”(2018.08-2019.01)。在国际主流期刊和会议上发表论文37篇,其中SCI期刊文章17篇,包括第一作者和通讯作者发表在JMLR、IEEE TPAMI (2篇)、IEEE TIP、IEEE TCYB、ACM TOMM、PR、CVIU、 AAAI等国际权威期和顶级会议上, 担任IEEE TPAMI和MVA客座编辑,ICPR 2016, ICCV 2017, CVPR 2019 workshop主席,是国际主流期刊和会议的审稿人或程序委员(如TPAMI, JMLR, TIP, TMM, TSMC, PR, CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, ICPR, FG,ACCV,ICME等)。主持国家自然科学基金面上项目1项和国家自然科学基金青年项目1项,参与十三五国家重点研发项目和澳门科技发展基金等项目。

易老师

 

 

博士,北京赢识科技有限公司算法研发负责人/联合创始人。主要研究领域为:人脸检测、跟踪、识别、属性分析、行人ReID、场景文字识别等,发表论文80余篇,H因子为34,主持参与了多项国际/国家/行业标准的制定。2009年博士毕业于中科院自动化所,在读期间参与了多个国家级生物特征识别项目,包括:深圳-罗湖/珠海-澳门人脸识别自助通关系统、北京T3航站楼自助通关系统、北京2008奥运会电子票务系统等。随后留所工作,完成了多个国家自然基金项目,开发的近红外人脸识别设备用于2010上海世博会,2013年开发二代证人脸核身系统用于人民银行自助征信。2014年加入阿里巴巴,先后在AliOS和达摩院主持了人脸解锁、图像搜索、人像AR、行人ReID、场景文字识别等项目,支撑的算法平台日调用量上亿。2018年加入赢识科技,致力于研发先进的智能感知、多传感器融合、智能决策技术赋能线下商业场景,构建数据驱动的智能商业决策系统。

朱老师

 

 

博士,中科院自动化所模式识别国家重点实验室助理研究员。2017年博士毕业于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,同年进入中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室任助理研究员。其主要从事模式识别和计算机视觉方面的研究工作,特别是三维人脸模型,人脸关键点定位和人脸识别。以第一作者身份在国际顶级期刊PAMI及IJCV上发表文章各1篇,在国际会议上发表论文4篇,2篇为国际顶级会议CVPR,其中1篇获得口头报告(Oral)资格。担任IEEE TIP、IEEE TSVCT、IEEE MM等国际期刊审稿人。已发表论文Google总引用率1615次,第一作者论文单篇引用超过232次。在学术获奖和竞赛方面,获得FG2017人脸微表情竞赛第一名,2017年中国生物识别大会CCBR2017最佳学生论文奖。作为算法负责人研发的人脸关键点跟踪和人脸识别系统,已成功应用于多个行业领域,包括虚拟穿戴系统,人脸美妆系统,无锡市公安局物联网人脸识别系统,人民银行征信自助系统,证券远程开户系统等。

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参会指南

会议门票 场馆介绍


普通票:5800元/人,费用包含听课费,培训期间的GPU使用费,学习资料费,助教辅导费等。

Q : 上课方式是怎样的? 

A : 培训班采用线上线下相结合的方式,线上内容分为在线答疑和在线实训,线下内容为线下面授,顶级讲师面对面授课辅导。

Q : 怎样的基础才能报名该课程?

 A :本课程适合具备相关基础的专业人士,企业高管,企事业单位高级研发人员等

Q : 不在北京怎么参加线下部分的课程?

A : 我们不提供住宿,但是可以帮助大家协调住宿。如果实在无法参加线下的集训部分,仍然可以获得线下集训的课程讲义、代码和相关项目资料,您在自己实现具体项目时遇到任何问题可以随时咨询讲师。

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温馨提示
酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

活动家为本会议官方合作
报名平台,您可在线购票

会议支持:

  • 会员折扣
    该会议支持会员折扣
    具体折扣标准请参见plus会员页面
  • 会员返积分
    每消费1元累积1个会员积分。
    仅PC站支持。
  • 会员积分抵现
    根据会员等级的不同,每抵用1元可使用的积分也不一样,具体可参见PLUS会员页面。 仅PC站支持。

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部分参会单位

主办方没有公开参会单位

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