赵凯莉

赵凯莉 副教授 (please refer to English version for more details.)

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Githubzkl20061823 Google Scholar: Kaili Zhao

研究方向:计算机视觉与模式识别,包括人脸表情识别,人脸面部动作单元(Action Units)检测,行人检测,人群计数,语义分割,头部姿态估计。

  • 2019.12-至今 副教授 北京邮电大学
  • 2016.07-2019.12 助理教授 / 讲师 北京邮电大学
  • 2010.09-2016.07 博士 北京邮电大学
  • 2015.05-2016.01 访问学者 中科院计算所
  • 2014.03-2015.03 访问学者 美国卡耐基梅隆大学
  • 2013.09-2014.03 访问学者 美国俄亥俄州立大学

科研项目 (主持,在研):

  • 跨域面部动作单元检测 国家自然基金-面上基金
  • 观屏人数统计 DOCOMO Beijing Labs
    • 统计在室内空间中,观看同一屏幕的人数。
  • 人脸表情识别 国家自然基金-青年基金
    • 自动检测7种通用人脸表情:Happiness, Anger, Surprise, Disgust, Sadness, Fear, Neutral。
    • 包含多人的人脸检测、人脸跟踪以及表情识别模块。

科研项目 (主持,完成):

  • 人群密度估计 DOCOMO Beijing Labs
    • 自动估计密集人群中的人的个数,目前模型已在单张图片人数为50-1000的数据集上训练。测试时,在50-500人/张的数据上,MAE约为9.0;在500-1000人、张的数据上,MAE约为56.7。
    • 该模型为基于语义分割模型。
  • 行人检测-基于单阶段的渐进式拟合学习
    • 基于单阶段的行人检测器,该模型模拟人工标注行人框的过程,且利用快速的单阶段检测器实现不同任务的级联。
    • 该模型不仅取得了CityPersons上当前最佳结果,且享有单阶段检测速度,更重要的是可迁移于不同场景下的行人检测。
  • 裂缝自动分割 DOCOMO Beijing Labs
    • 使用基于深度语义分割算法,自动检测建筑物表面的裂缝区域。
  • 弱监督下的海量数据学习 Aleix Martinez (OSU)
    • 提出适用于百万量级数据的弱监督学习算法 (开源)。
    • 可纠正弱标签数据集中的错误标签以及可去除噪声数据。
  • 人脸面部动作单元检测结构化多任务学习 Fernando De la Torre (CMU) Jeffrey Cohn (UPitt.)
    • 自动检测11个人脸面部动作单元 (AUs 1, 2, 6, 7, 10, 12, 14, 15, 17, 23, 24)。
    • 提出结构化多任务学习算法 (JPML),学习各个AU与相对应的人脸区域的关系以及各个AU之间的相关性 (开源)。
  • 人脸面部动作单元检测深度学习下的结构化多任务学习 中科院计算所
    • 利用深度学习算法,提出区域学习算子学习AU与人脸区域之间的关系,同时提出多标签学习的损失函数。
    • 该算法已经成为本领域的benchmark的算法(开源)。

代表性论文

  1. Xiaolin Song*, Kaili Zhao*, Wen-Sheng Chu, Honggang Zhang, Jun Guo, Progressive Refinement Network for Occluded Pedestrian Detection, ECCV, 2020 (*equal contribution, 口头报告).
  2. Kaili Zhao, Wen-Sheng Chu, Aleix M. Martinez, Learning Facial Action Units from Web Images with Scalable Weakly Supervised Clustering, CVPR 2018.
  3. Kaili Zhao, Wen-Sheng Chu, Fernando De la Torre, Jeffrey F. Cohn, Honggang Zhang, Joint Patch and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection and Holistic Facial Expression Recognition, IEEE Transactions on Image Processing (TIP) 2016.
  4. Kaili Zhao, Wen-Sheng Chu, Honggang Zhang, Deep Region and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection, CVPR 2016.
  5. Kaili Zhao, Wen-Sheng Chu, Fernando De la Torre, Jeffrey, F. Cohn, Honggang Zhang, Joint Patch and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection, CVPR 2015.

会议及期刊论文(按时间顺序 ):

  1. Jin Feng, Kaili Zhao, Xiaolin Song, Anxin Li, Honggang Zhang, Robust Visual Tracking Via An Imbalance-Elimination Mechanism. VCIP 2020.
  2. Jin Feng, Peng Xu, Shi Pu, Kaili Zhao, Honggang Zhang, Robust Visual Tracking by Embedding Combination and Weighted-gradient Optimization, Patten Recognition, 2020.
  3. Shi Pu, Kaili Zhao, Honggang Zhang, Learning Objectness Transfer Networks for Visual Tracking, IEEE Access, 2019.
  4. Jin Feng, Shi Pu, Kaili Zhao, Honggang Zhang, Enhanced Initialization with Multi-Stage Learning for Robust Visual Tracking, VCIP 2019 (oral).
  5. Shi Pu, Honggang Zhang, Kaili Zhao, Structure and Appearance Preserving Network Flow for Multi-object Tracking, ICPR 2016.
  6. Kaili Zhao, Honggang Zhan, Zhanyu Ma, Yi-Zhe Song, Jun Guo, Multi-label learning with prior knowledge for facial expression analysis, Neurocomputing, 2015.
  7. Kaili Zhao, Honggang Zhang, Jun Guo, An Adaptive Group Lasso Based Multi-label Regression Approach for Facial Expression Analysis, ICIP 2014.
  8. Honggang Zhang, Kaili Zhao, Yi-Zhe Song, Jun Guo, Text extraction from natural scene image: A survey, Neurocomputing, 2013.
  9. Kaili Zhao, Honggang Zhang, Mingzhi Dong, Yonggang Qi, Yi-Zhe Song, A multi-label classification approach for Facial Expression Recognition, VCIP 2013

论文审稿

  • 期刊:
    • IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
    • IEEE Transactions on Image Processing (TIP)
    • IEEE Transactions on Multimedia (TMM)
    • IEEE Transactions on Affective Computing (TAFFC)
    • Pattern Recognition (PR)
  • 会议:
    • IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
    • IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
    • European Conference on Computer Vision (ECCV)
    • Association for Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)

应邀学术报告

  1. Computer Vision Crash Course, 都科摩北京通信技术研究中心, 2018.12.
  2. Learning Facial Action Units from Web Images with Scalable Weakly Supervised Clustering, 微软亚洲研究院, 2018.05.
  3. Automatic Facial Action Unit Detection, 中国中医研究院, 2018.03.

本科教学

  • 2020-2021秋,人工智能导论,大三 (共49人)
    • L01-人工智能概述
    • L02-感知机
    • L03-线性回归
此app(课堂派)为人工智能导论课程群,所有课件以及作业将在课堂派上发布。注:进入时,标注姓名和学号
  • 2020-2021秋,图像处理与图像识别,研究生 (共189人)
    • L01-数字图像处理与计算机视觉概述
    • L02-滤波技术I之平滑去噪
    • L03-滤波技术II
  • 2017-2018 秋,2018-2019秋,数字图像处理,大三,大四 (共185人)。