9月16日丨北京邮电大学教授邓伟洪：可信人脸识别与分析

海量标注数据和深度学习技术推动了人脸识别的广泛应用，现有模型在数据集上的性能已经超越人类。然而，在真实世界中，训练和测试的环境差异、地区差异、伪造和对抗攻击等挑战导致大部分视觉识别应用的准确率和稳定性仍不理想，甚至造成“种族偏见”等伦理问题和伪造人脸等安全问题等。同时，隐私保护和数据安全也引起了人们的广泛担忧。本报告将从数据集建设、深度学习算法和性能评价三个角度，汇报近期在以下方面的研究进展：

1）人脸识别鲁棒性及SL/CA/CPLFW数据集；

2）人脸识别安全性及TALFW数据集；

3）人脸识别公平性及RFW数据集；

4）真实世界表情识别及RAF-DB/RAF-ML/RAF-AU数据集。

邓伟洪，北京邮电大学人工智能学院教授，教育部青年长江学者，研究方向为生物特征识别、情感计算、多模态学习。近年来主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等项目20余项，在IEEE TPAMI、IJCV、TIP、TIFS等国际期刊以及ICCV、CVPR、ECCV、NIPS、KDD、AAAI等国际会议发表论文100多篇，担任ACMMM、IJCAI、ICPR、ICME等会议的领域主席，曾入选北京市优秀博士学位论文、北京市科技新星、教育部新世纪优秀人才、Elsevier中国高被引学者等。