武科大网讯（通讯员汪婷）4月30日上午，bat365在线平台网站在30404学术报告厅举办专题学术报告会。悉尼科技大学bat365在线平台网站博士生导师杨易教授就“数据增强及其在视频图像分析中的应用”作专题讲座。张鸿教授主持报告会。80余人出席。

杨易教授结合悉尼科技大学在视频图像分析的研究成果以及在百度做学术访问的相关工作，介绍了深度神经网络、数据增强在视频图像分析中的应用。杨易教授从生成对抗网络和卷积神经网络相结合的现有研究及应用讲起，引出了其优缺点，再针对视频分析中的人工标注成本巨大的问题，提出了在卷积神经网络特征基础上建立视频池化层的Latent Concept Descriptors方法，针对视频行为识别中动作分布差异大、各类行为特征编码困难的难点，提出了快速视频分类方法。最后，杨易教授介绍了未来发展的展望，指出迁移学习，生成目标域风格样本，能让模型适应多种实际场景，与增强学习结合，生成更多合理序列，能让机器自主学习。

张鸿教授高度评价了杨易教授的学术报告。她指出，杨教授的研究成果取得了多项具有国际影响力的重要创新性成果，被国内外数十家媒体报道。他的报告突出问题导向，注重方法引领，对我们深入挖掘视频图像语义有着重要的指导意义。

整场讲座内容丰富且具有启发性，杨易教授通俗易懂的讲解方式给同学们留下了深刻的印象。报告会后，杨易教授同部分与会师生进行了深入的交流。

报告人简介：

杨易，悉尼科技大学bat365在线平台网站教授，博士生导师。2010年浙江大学获得计算机博士学位，2011年-2013年在卡内基梅隆大学作博士后研究，后在昆士兰大学担任DECRA高级研究员，2014年年底起在悉尼科技大学先后担任高级讲师、副教授，并于2017年5月晋升为教授。2012年获全国优秀博士论文，2013年获得澳大利亚研究理事会青年研究奖，2015年获得浙江省自然科学一等奖（排名第四），2017年获得谷歌学者研究奖（Google Faculty Research Award）。担任多个顶级会议的领域主席和高级程序委员，如ICCV，ACM Multimedia，IJCAI等。先后在CCF A类会议和IEEE/ACM汇刊发表论文一百余篇，其中有11篇是ESI高引论文。所取得的研究成果受到国际学术界和工业界的广泛关注，Google Scholar引用近5000次。