厦门大学-智能多媒体实验室
智能多媒体实验室

    “厦门大学智能多媒体技术实验室”成立于2005年5月,隶属于厦门大学人工智能系。多年来,一直从事“人工智能及其应用”、“机器学习”、“计算机视觉”、“计算智能”等领域的研究。目前团队的主要研究方向是:移动场景语义的理解与分析、人体行为分析与理解、动态多目标优化、跨媒体舆情分析、健康医疗大数据分析、信息检索、脑机接口等。近年来连续承担多项国家自然科学基金项目、福建省中医健康管理2011协同创新中心项目、省市级科技计划项目。团队现有教师7人,其中:教授2人,副教授4人,助理教授1人,在读博士研究生10多名,在读硕士研究生30余人。

    近些年来,实验室的老师和研究生们先后在国际顶刊及顶会上发表多篇高水平的学术论文,包括TPAMI、TIP、T EVOLUT COMPUT、T Cyber、PR、Medical Image Analysis等顶刊以及CVPR、ECCV、AAAI、IJCAI、MICCAI、ACM MM等顶会,标志着实验室的研究成果达到了新的水平,获得了国际同行的认同,也让实验室有机会到国际顶级平台进行学术交流。

    有意加入智能多媒体实验室的硕博考生,请发邮件与感兴趣的导师联系(邮件见硕博招生页面)。


期刊论文

Source-Free Open Compound Domain Adaptation in Semantic Segmentation, Yuyang Zhao, Zhong Zhun*, Zhiming Luo, Gim Hee Lee, Nicu Sebe, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2022. (CCF-B)

Joint Representation Learning and Keypoint Detection for Cross-view Geo-localizationJinliang Lin, Zhedong Zheng, Zhun Zhong, Zhiming Luo*, Shaozi Li*, Yi Yang, Nicu SebeIEEE Transactions on Image Processing, 2022. (CCF-A)
* Graph-based Class-imbalance Learning with Label Enhancement, Du Guodong, Zhang Jia, Jiang Min, Long Jinyi, Li Shaozi(*), Tan Kay Chen, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021.  (CCF-B)
* Manifold Interpolation for Large-Scale Multiobjective Optimization via
会议论文
Dynamic Selection Network for RGB-D Salient Object Detection Jinlin Zhou, Zhiming Luo, Shaozi Li, ICIP 2022. (CCF-C) 

Learning Consistency- and Discrepancy-Context for 2D Organ Segmentation Lei Li, Sheng Lian, Zhiming Luo, Shaozi Li, Beizhan Wang, Shuo Li, MICCAI 2021. 

* A Multi-Constraint Similarity Learning with Adaptive Weighting for Visible-Thermal Person Re-Identification, Yongguo Ling, Zhiming Luo, Yaojin Lin, Shaozi Li, IJCAI 2021. (CCF-A)
* Text-based Person Search via Multi-Granularity Embedding Learning, Chengji Wang, Zhiming Luo, Yaojin Lin, Shaozi Li, IJCAI 2021. (CCF-A)
* Neighborhood Contrastive Learning for Novel Class Discovery, Zhun Zhong, Enrico Fini, Subhankar Roy...
基于中医大数据的健康状态辨识
研究方向介绍:按照中医四诊合参的诊断原则,辨识病人病位、病性及证型,并开展基于证型的干预方案推荐研究
跨媒体舆情分析
跨媒体大数据环境下的用户舆情分析
基于产生式模型的人体行为识...
基于产生式模型的人体行为识别与检测一体化方法研究--国家自然科学基金该研究方向以图像(包括深度图像、航拍图像、静态图像、动态图像、或超光谱图像等)中的人体为研究对象,开展人体的检测与跟踪的研究,并在此基础上对人体的行为进行分析、理解和描述。该方向是计算机视觉中的经典难题和前沿方向,其最终目的是让计算机拥有一双慧眼,不仅看到而且理解外部世界的目标、事件和意图。涉及到的相关学科有图像处理、计算机视觉...
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