报告题目：Spherical Representation for Convolution Neural Network and Its Applications
报告人： 李仕刚 教授 日本广岛市立大学
报告时间：2019年03月22日（星期五）下午15：00-16：00
报告地点：电子信息工程学院3楼学术报告厅（南区学生二食堂后前行100米）
主办单位：电子信息工程学院
听众对象：此次报告面向本科生和研究生
报告人简介：
李仕刚，博士，教授，日本广岛市立大学信息学院副院长，西南大学电子信息学院兼职教授。1985年毕业于清华大学电子工程系，后公派留学日本，1993年获日本大阪大学博士学位。曾任职于大阪大学、岩手大学、鸟取大学。研究领域包括机器/计算机视觉，智能交通系统和人机交互。近年来主持日本多项科研项目，发表多篇顶级会议及IEEE Trans期刊，包括IEEE CVPR, IEEE ICRA, IEEE ICIP，IEEE Transaction on intelligent Transportation Systems，IEEE Transaction on Human-Machine System等。
内容摘要：
作为深度学习的卷积神经网络在图像处理中取得了引人注目的成就，但是迄今卷积神经网络处理的图像基本上都是平面透视图像，要用卷积神经网络处理球面图像首先要解决球面图像的表现形式问题。在这次讲座中，首先将介绍球面图像的几种主要的表现方法，然后介绍用卷积神经网络来进行球面图像的倾斜校正的实际应用。
