时间：12月16日（周二），上午10：00

地点： 广C616

题目：大数据环境下的最近邻检索

摘要：近邻检索问题是机器学习领域的一个基础问题，在信息检索、计算机视觉、数据挖掘等领域中都有着广泛的应用，例如：以图搜图、人脸识别、k-means聚类等。近年来，随着互联网的快速发展，海量多媒体数据随之而来。从多媒体数据中抽取出来的特征一般维度较高且稠密。如何对此类特征进行高效检索，成为了当前学术界和工业界炙手可热的研究内容。我们将探讨如何设计有效的数据结构，来实现大规模的快速近邻检索。

个人简历：蔡登，浙江大学计算机学院教授，博导，国家优秀青年基金获得者、青年973首席科学家。国际学术期刊《Neurocomputing》编委。2009毕业于美国伊利诺伊大学（University of Illinois at Urbana Champaign）计算机系，获博士学位。主要研究方向是机器学习、数据挖掘以及计算机视觉。近年来在人工智能及计算机视觉领域的国际顶尖学术会议（NIPS, ICCV, CVPR等）及期刊（TPAMI, TKDE, TIP等）上共发表学术论文80余篇，并申请了2项美国发明专利（已获得授权）。论文共被他人引用8000余次，Google Scholar H指数44。其在文档摘要生成方面的工作获得了2012年国际人工智能年会最佳论文奖。