报告人:倪江群,中山大学数据科学与计算机学院,特岗教授、博士生导师。

报告内容:提出一种基于CNN网络深度学习的图像隐写分析框架,所提出的CNN网络是第一个在性能上显著超越传统人工隐写分析特征集的深度隐写分析网络。不同于面向传统的机器视觉任务的CNN网络,所提出的分析网络在结构上针对图像隐写分析任务进行了多项定制化设计。首先,为有效抑制图像内容的影响,分析网络的第一卷积层采用人工特征集(SRM)中用于计算残差的30个基本高通滤波器进行初始化。考虑到图像隐写信号具有极低的信噪比(SNR),定制化地设计了一类称为TLU(截断线性单元)的新激化函数,以有效捕获隐写嵌入信号。最后,在CNN分析网络中融合了隐写信号的选择信道知识,以进一步提升深度隐写分析网络的性能。对于目前几个主流的图像隐写方法,例如WOW、S-UNIWARD和HILL,提出的深度隐写分析网络比目最好的(state-of-the-art)人工隐写分析特征集SRM及其结合选择信道知识的变种maxSRMd2在分析性能上有显著的提升。

倪江群教授简介:于1998年6月在香港大学电机与电子工程学系获博士学位,2000年至今在中山大学数据科学与计算机学院工作,目前为中山大学特岗教授、博士生导师,目前担任中国图像图形学会理事、广东省图像图形学会理事长,研究方向为多媒体信号处理和通信、多媒体内容安全、机器学习与模式识别、数字电视关键技术、嵌入式系统和应用。

主持了多项包括国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、广东省自然科学基金重点项目、科技部重大国际合作项目、军队重点预研项目和国家115基金在内的国家和省部级重要科技项目,近5年在本领域重要国际期刊和会议发表学术论文50篇+,其中IEEE会刊论文20篇。曾参与著名华裔科学家丁肇中教授领导的大型国际科技合作项目“阿尔法磁谱仪(AMS-02)”,并主持其中硅微条轨迹探测器热控系统(TTCS)的电子控制系统,中山大学参与研制的热控制系统是国内大学参加AMS-02项目中唯一在太空运行的装置。

讲座时间:2018年12月6号,星期四,下午4:30.

讲座地点:广东技术师范学院第一教学楼计算机科学学院会议室1212

讲座范围:智能信息处理、多媒体信息安全、知识产权保护等领域广大师生