報告時間：2020年10月13日（周二）上午11：00-12：00
　　報告形式：騰訊會議（會議號：926 601 322、密碼：123456）
　　報告題目：模糊決策多尺度圖塊的人臉識別協同表示方法
　　報告摘要：小樣本的機器學習是人臉識別中最具挑戰性的問題之一。人臉識別的多尺度協同表示是基于一個樣本集上的多個尺度協同表示。在每個尺度中，訓練集和測試集中的所有樣本都被分割成相同大小的圖塊，然后進行協同表示分類。一個樣本的所有圖塊中，屬于哪一類的圖塊數最多，就認為這個樣本屬于哪一類。然而，在單一尺度下，樣本的圖塊往往屬于不同的類別。如果把樣本的類別定義為圖塊數最多的類, 這往往忽略了預測樣本屬于其他類別的可能性。為此，本文提出了一種基于模糊決策的多尺度圖塊協同表示方法。在某一尺度下，一個樣本分割成的所有圖塊中，用屬于某一類別的圖塊數占總圖塊數的比例來表示一個樣本屬于一個類別的程度。這樣在每個尺度下，樣本集就會得到一個模糊決策矩陣，模糊決策矩陣的每個元素表示的是相應樣本屬于每一類別的可能性，解決了分類的絕對性問題，對不同尺度下得到的模糊決策精度施以不同的權重，通過正則化邊界分布優化來實現多尺度輸出的集成。大量實驗表明該方法具有較高的識別精度，優于許多基于圖塊的人臉識別算法。
　　報告人簡介：
　　王長忠，男，教授，渤海大學數據科學研究中心主任，數學學科帶頭人；哈爾濱工程大學博士生導師，東北大學特聘教授，“興遼英才計劃”科技創新領軍人才（遼寧特聘教授）。畢業于哈爾濱工業大學數學系，主要研究方向為：機器學習、不確定性推理、模式識別、大數據分析方法。
先后主持和完成國家自然科學基金面上項目4項(其中一項為國基子項目)、主持和完成遼寧省自然科學重點基金、遼寧省高校優秀人才支持計劃等省部級課題十幾項。獲批專利和計算機著作權5項。出版專著一部。曾多次赴香港理工大學電子計算學系和澳門科技大學計算機系進行訪學。
　　先后在《IEEE Transactions on NNLS》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Cybnetics》、《Information sciences》、 《Fuzzy sets and systems》、《中國科學》等國內外重要學術期刊和國際會議上發表論文60多篇。其中，被SCI檢索的論文30多篇，被ESI高被引論文6篇。截止目前，所發表的SCI論文被Web of Science數據庫他引1000多次，單篇論文被引次數最高為300次多次。曾獲得遼寧省自然科學學術成果論文類一等獎3次和二等獎多次。應邀擔任多個國內、國際學術會議程序委員會委員，中國醫藥數學會遼寧分會常務理事，人工智能基礎學協會專委會委員，中國人工智能學會專業委員會委員，中國自動化學會多粒度與多尺度分析專業委員會委員，國家自然科學基金函評專家。
　　歡迎廣大師生參加！

理學院
2020年10月12日