Avec le développement rapide d'Internet et de la technologie de détection, différentes modalités de données émergent à une vitesse sans précédent. Les données multimodales transmettent des indices plus complets, mais en raison de différences significatives dans leurs mécanismes sous-jacents et leurs formes d'expression, et de la complexité des relations de couplage entre les modalités, la manière d'utiliser et d'exploiter les informations complémentaires des données multimodales est devenue une direction de recherche importante dans le domaine. Cette conférence se concentre sur la perception visuelle basée sur des données multimodales et présente les travaux de recherche récents de l'équipe du présentateur dans cette direction. Le point de discussion clé porte principalement sur la fusion des informations de texture et géométriques, impliquant des données collectées à partir de divers types d'appareils tels que des capteurs d'images, des capteurs de profondeur, LIDAR, pour diverses tâches, notamment l'analyse faciale, la saisie robotisée, la détection d'objets, avec les applications dans l'industrie, les transports et d'autres domaines connexes.

Biographie :

Di Huang a obtenu ses diplômes de licence et de master en informatique de l'Université Beihang à Pékin, en Chine, en 2005 et 2008. Il a obtenu son doctorat.en informatique à l'École Centrale de Lyon, France, en 2011. Il a rejoint le Laboratoire de reconnaissance intelligente et de traitement d'images, École d'informatique et d'ingénierie, Université Beihang, en tant que membre du corps professoral, où il est actuellement professeur. Ses intérêts de recherche comprennent la vision par ordinateur, l'apprentissage par représentation, la robotique, etc. Il a publié plus de 100 articles dans les principales revues et conférences universitaires telles que IEEE-TPAMI, IJCV, CVPR, ICCV, ECCV, avec plus de 12 000 citations et un indice H de 50. Il fait partie des 2 % des meilleurs scientifiques mondiaux en IA depuis sa publication en 2019 (par l'Université de Stanford et Elsevier). Il a reçu le prix du meilleur article au CCBR 2016 et à l'AMFG 2017, le meilleur article étudiant au CCBR 2017, le meilleur article d'affiche à l'ICB 2016 et la mention honorable du meilleur article étudiant au FG 2024. Il a été le gagnant de l'Affect Recognition Challenge de l'AVEC au MM 2013 et de la piste OCRTOC dans les concours de préhension et de manipulation robotiques à l'ICRA 2022. Il a été rédacteur invité pour l'ACM-TOMM, président de zone/membre principal du PC pour CVPR 2022/2024-2025, ECCV 2022, MM 2019-2023, IJCAI 2021/2025, WACV 2024-2025, ICPR 2020/2024, IJCB 2021/2023-2024, ICMI 2021, ACII 2019-2023 et une chaise de publicité pour FG 2019, IJCB 2020 et FG 2023.