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Feel proud that the team is ranked #1 (the First Place) in CVPR 2018 Disgusied Face Recognition! Our team just won the disguised face recognition competition in “Disguised Face in the Wild” for CVPR 2018 — the best computer vision conference.

It’s a great honor as having the best performance over the leading international research teams (either from the academia or the industry). Disguised face recognition is one of the unsolved face recognition problems and that’s why it was hosted the first time in the best (and also the most important) computer vision conference, CVPR.

人臉辨識已經落地到諸多應用,不過大多是正臉,高品質的畫面。對於逆光、光線不佳、低解析度,視角差,跨年紀、化妝(偽裝)等,還是有它的局限性,也是研究社群努力的方向。

我們參加今年#CVPR(電腦視覺頂尖會議)的Disguised Face Recognition 競賽。很高興在團隊的努力下,我們獲得排名第一的成績。前十排名請參考照片,其他公司以及團隊的名稱先移除。 偽裝人臉是相當具有挑戰的問題,但是仔細看,即使是偽裝的人臉,還是有些主要的特質在同一個人臉上。

我們因此設計新的網路來抓取這些主要特徵。 我們還針對低解析度人臉的辨識,也有相當好的突破。希望有機會再分享。

沒想到在#CVPR 2018舉辦的Disgused Face Recognition Challenge (偽裝人臉辨識競賽),還會給冠軍獎牌,刻上單位名稱。夠慎重。

A surprise to receive the award plaque for #CVPR 2018 Disguised Face Recognition Challenge.

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October 28th, 2017

Best Brave New Idea Paper Award in ACM Multimedia 2017

Totally amazing and unexpected. Our work in AI for movie trailer creation — as having achieved during my sabbatical leave […]

October 28th, 2017

How to Get Started in (PhD) Research (如何帶領你的PhD學生)

如何開始你的學術研究(或是帶領你的PhD學生)? 明天(10/26)在 GTC Taiwan 2017 中特別的 track — AI Symposium(與科技部合辦),針對台灣的研究以及政府單位人員,我有40分鐘的演講,太多東西值得分享,必須取捨。 有一張我一直很喜歡的投影片得割捨,可是這又是我這幾年帶領研究團隊最重要的方針。 2007年回台北,我還在困惑該怎樣帶領研究團隊的時候,很榮幸受到微軟研究院的邀請,參加他們一年一度的 Microsoft Research Asia Faculty Summit。 會場中Turing Award (1986) 得主, Prof. John […]

October 25th, 2017

Technical Debt — 沒有白吃的午餐

  十月初Intel副總兼CTO Amir Khosrowshahi 來台,有機會交流。Amir說明Intel在未來智能服務的定位。其中提到了NIPS 2015 Sculley的論文中 “Technical Debt” (技術債)的概念。 很有趣的一個名詞,用來解釋天下沒有白吃的午餐 — 智能化當然是相當重要的未來,但是也得搭配其他不可或缺的要件。  很快的把Sculley的論文看了,主要討論智能元件上線之後,對於線上的工程系統有怎樣的工程挑戰:比如說如何維持特徵值擷取版本,過多的特徵值,訓練模型的版本等等。 值得工程人員關注。  其中最有意思的是這張圖,核心智能(機器學習或是深度學習)常常只是工程系統中的一小部分,為了讓整個服務可以完整的運行,還有其他重要配合的工程部分,例如資料收集、清理、運算資源管理、運算平台、監控服務等。Intel想提供圖一上的大部分,不是只有ML核心。  每個有價值的垂直領域,都有專業的知識,需要時間、成本累積。從一年多前開始跟醫學領域的人一起合作,完全可以感受到跨領域的挑戰,令人戰戰兢兢。  技術債可以用(素質好)的人力彌補,例如挖角、併購,但是價格高。  同樣的,對於非以IT技術擅長的產業,即時是獲利非常良好的隱形冠軍們,要智能化在公司內部開始產生效益,也需要相當的時間跟花費(同樣的,有許多技術債得償還)。當然,經營層的決心是最關鍵的。  這也可能是許多(新創)公司的機會所在。尤其是專注服務於產出大量資料,以及資料單位價值高的幾個領域:例如製造、能源、健康醫療、交通、IT等,都是值得大量投資智能技術的領域。 […]

August 29th, 2017

Interview by Harvard Business Review (哈佛商業評論) on How to Grow the (AI) Talents

My personal views in how we grow and train the top (AI) talents — an interview by Harvard Business Review […]

August 27th, 2017

Panel Discussion in IBM Technical Forum 2017 and How to be the AI-Savvy Company

A really fun experience as attending the opening discussion in IBM Technology Forum, in W Hotel, Taipei, regarding the future […]

August 20th, 2017

Technical Talk in Dell Technology Forum 2017 — AI Developments and Opportunities

Thanks for the invitation from Dell Taiwan. It’s my great pleasure to share our thoughts and ongoing works in deep […]

August 20th, 2017

Amazing Year in IBM TJ Watson (IBM 華生研究中心的夢幻旅程)

It’s official that I had ended my very pleasant and amazing 1-year sabbatical leave in IBM TJ Watson Research Center, […]

August 20th, 2017

Presenting in Media Event: 商業週刊演講會 — 機器智能的在地機會

  In the Saturday afternoon (August 12, 2017), I will had a public sharing –regarding the current developments of deep […]

July 25th, 2017

Our CVPR 2017 Paper Highlighted in NVIDIA Corporate Blog

It’s a great honor that our work for CVPR 2017 in 3D medical imaging segmentation is highlighted in NVIDIA corporate blog, titled […]

July 24th, 2017

NVIDIA AI Lab Meetup in CVPR 2017 and new V100 GPUs

Proud to attend the NVIDIA AI Lab cross-team meet-up held in CVPR 2017 and have received the brand-new TESLA V100 […]