研究方向
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■ 研究方向一：视觉搜索 
研究方向介绍: 移动视觉搜索是视觉搜索、模式识别、移动计算和音视频编解码压缩的融合方向。主要研究在移动端进行低功耗视觉特征的抽取与压缩，以及对应的MPEG国际标准的实施。相关的内容分析问题包括：场景识别、目标位置定位、以及基于视觉内容的城市环境建模和信息抽取。移动视觉搜索的应用主要关注面向手机等移动端的大规模视觉内容匹配和对应的移动端系统。在理论层面，主要关注视觉大数据内容匹配、信息表示、知识挖掘与推荐。在应用层面上，主要关注手机智能应用，如位置定位、产品搜索识别、增强现实等。 |
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■ 研究方向二:社交媒体 
研究方向介绍: 舆情分析是多媒体大数据、机器学习、模式识别、计算机视觉、自然语言处理以及社交网络技术的融合。主要研究在新浪微博等大型社交媒体上进行的基于地域、基于话题、基于微博以及基于用户的跨媒体情感分析与预测。相关内容包括互联网大数据爬取、用户关联网络分析、群体性行为分析、舆情预测以及舆情阻断。理论层面，主要关注多媒体大数据的多模态特征分析与表示、多模态信息融合、跨媒体情感分析与预测以及知识挖掘与推荐。应用层面，主要关注基于互联网的舆情监控、社交网络分析以及商业推荐。 |
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■ 研究方向三:增强现实 
研究方向介绍: 立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。主要研究相机的传统标定和自标定方法，以及从图像对或者视频序列中恢复出相应的场景三维信息。由此展开和扩展的内容分析问题包括：基于图像的定位、大规模的环境三维重建、移动端的目标重建以及在移动端的增强现实应用。在理论层面，主要研究图像匹配、运动中重建（Struct From Motion），光束法平差（Bundle Adjustment）。在实际应用中，主要侧重于环境重建、位置定位、机器人的自助导航、可穿戴设备及移动端的增强现实。 |
代表论文
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■ Xiawu Zheng, Yuhang Chen,Qiang Wang, Rongrong Ji*,Baochang Zhang, Jie Chen, Yonghong Tian, Qixiang Ye. MIGO-NAS: Towards Fast and Generalizable Neural Architecture Search. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI).2021 |
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■ Mingbao Lin, Rongrong Ji*,Baochang Zhang, Yonghong Tian, Dacheng Tao. Fast Class-wise Online Hashing. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI).2021 |
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■ Mingbao Lin, Rongrong Ji*, Hong Liu, Xiaoshuai Sun, Shen Chen, Qi Tian. Hadamard Matrix Guided Online Hashing. International Journal of Computer Vision (IJCV).2020 |
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■ Yiyi Zhou, Rongrong Ji*, Xiaoshuai Sun, Jingsong Su, Deyu Meng, Yue Gao, Chunhua Shen. Plenty is Plague: Fine-Grained Learning for Visual Question Answering. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI).2019 |
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■ Rongrong Ji, Ke Li*, Yan Wang, Feng Guo, Xiaowei Guo, Yongjian Wu, Feiyue Huang, and Jiebo Luo. Semi-Supervised Adversarial Monocular Depth Estimation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI).2019 |
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■ Shaohui Lin, Rongrong Ji*, Chao Chen, Dacheng Tao, Jiebo Luo. Holistic CNN Compression via Low-rank Decomposition with Knowledge Transfer. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI).2018 |
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■ Hong Liu, Rongrong Ji*, Jingdong Wang, Chunhua Shen. Ordinal Constraint Binary Coding for Approximate Nearest Neighbor Search. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI).2018 |
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■ Baochang Zhang, Alessandro Perina, Zhigang Li, Vittorio Murino, Jianzhuang Liu, Rongrong Ji*. Bounding Multiple Gaussians Uncertainty with Application to Object Tracking. International Journal of Computer Vision (IJCV).2016 |
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■ Fuhai Chen, Rongrong Ji*, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Baochang Zhang, Xuri Ge, Yongjian Wu, Feiyue Huang, Yan Wang. Variational Structured Semantic Inference for Diverse Image Captioning. Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS).2019 |
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■ Jie Hu, Rongrong Ji*, ShengChuan Zhang, Xiaoshuai Sun, Qixiang Ye, Chia-Wen Lin, Qi Tian. Information Competing Process for Learning Diversified Representations. Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS).2019 |
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■ Xiaosong Zhang, Fang Wan, Chang Liu, Rongrong Ji, Qixiang Ye. FreeAnchor: Learning to Match Anchors for Visual Object Detection. Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS).2019 |
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■ Xiawu Zheng, Rongrong Ji* , Lang Tang, Baochang Zhang, Jianzhuang Liu, Qi Tian. Multinomial Distribution Learning for Effective Neural Architecture Search. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV Oral).2019 |