2019年11月10日下午，我校金花校区教6-1204会议厅，由中国仿真学会数字娱乐与仿真委员会主办、西安理工大学计算机科学与工程学院承办的图像处理与智能计算前沿技术论坛，中山大学数据科学与计算机学院、国家优秀青年科学基金获得者郑伟诗教授作了“基于图的动作评估”的学术报告。

报告上，郑教授展示一个新的动作评估模型，基于图的关节关系建模，能直观地评估视频中动作的质量。以往的工作主要集中在全场景建模的研究，包括表演者的身体和背景，但这些工作忽略了人体局部关节的关联互动建模，以至于无法满足细粒度和高精度的动作质量评估。为此，本工作提出基于图网络的关节关系建模，以建模更精细的关节运动。具体而言，通过构建可训练的关节关系图，并在此之上分析关节运动，进一步构建了关节共性模块和关节差异模块，从而能更精细地学习关节运动；其中，关节共性模块对某些身体部位的总体运动进行建模，而关节差异模块则对身体部位内的运动差异进行建模。通过在六种公开的奥运动作上测试提出的方法，展示了发展的模型在解释动作评估过程方面的能力，其中在Spearman秩相关系数上优于以往的方法（+0.0912）和全场景模型（+0.0623）。

报告由计算机学院陕西省“百人计划”特聘教授潘志庚主持，现场学术气氛活跃，与会师生受益匪浅。

专家简介：

郑伟诗，博士，中山大学数据科学与计算机学院教授。他主要面向大规模智能视频监控里的行人身份识别与行为分析，展开视频图像信息与信号的识别与预测研究，并围绕该应用开展大规模机器学习的算法和理论研究。关于面向大规模监控网络下的行人追踪问题，在国内外较早和持续深入开展了跨视域行人重识别的研究，发表了一系列以跨视域度量学习为主线的研究工作，同时，最近集中展开无监督和弱标注学习建模，力图解决“大数据小标注”下的图像视频分析问题。至今已发表130余篇主要学术论文，其中90余篇发表在图像识别和模式分类IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP、IEEE TNN、PR、IEEE TCSVT、IEEE TSMC-B等国际主流权威期刊和ICCV、CVPR、AAAI、IJCAI等计算机学会推荐A类国际学术会议。担任Pattern Recognition等期刊的编委，以及AVSS 2012、ICPR 2018、IJCAI 2019/2020、AAAI 2020、BMVC 2018、2019 Area Chair/SPC等。他的Google Scholar引用7300多次，SCI他引2500余次。获得广东省自然科学奖一等奖、教育部高校优秀成果奖（自然科学）二等奖、广东省科学技术进步奖二等奖等；同时获国家优秀青年科学基金、英国皇家学会牛顿高级学者基金、和广东省创新领军人才项目支持。