教授大讲堂 | 人工智能中的鲁棒模型拟合

导语：模型拟合是计算机视觉与模式识别领域中一个重要的基础研究问题，也是多种机器视觉实际应用的关键技术。随着人工智能产业的快速发展，人工智能系统所处理的数据不可避免地存在由传感器、环境或人为等因素产生的离群点或噪声，这给鲁棒模型拟合带来了巨大的挑战。此外，多结构数据通常包含多个模型实例，而这些模型实例的内点数量往往存在着不平衡且交叉分布的情况。这进一步导致传统的模型拟合方法在精度和速度上难以满足实际工程应用的需求。

2021年5月6日下午，第八十六次“教授大讲堂”系列讲座准时开讲，主讲人肖国宝教授为计控学院学子开展了主题为“人工智能中的鲁棒模型拟合”的讲座。

肖国宝，博士，博士后，“闽都学者”特聘教授，教授，福州大学、福建农林大学、温州大学外聘硕士生导师。校学术委员会委员。人工智能系系主任。长期从事人工智能、计算机视觉、模式识别等方法的基础研究，近五年已发表近四十篇学术论文，其中在国际顶级期刊T-PAMI，IJCV，TIP和国际顶级会议ICCV， ECCV等以第一作者身份发表了多篇学术论文。其博士学位论文被评为“中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖”、“福建省优秀博士学位论文”。其主持了国家自然科学基金面上项目/青年基金项目，福建省自然科学基金项目，中国博士后面上基金（一等资助），福建省中青年教师教育科研基金、国家重点实验室开发课题、机器视觉横向课题等，并参与了多项国家自然科学基金面上项目。担任多个国际刊物（Information Fusion, TIM, CVIU，KBS等）和国际顶级会议（CVPR2019/2020/2021，ICCV2019/2021，ECCV2019/2020, AAAI2020，IJCAI2021, WACV2021等）的审稿人。担任国际会议MCTE2019 组委会成员、IEEE BDCLOUD大会主席等。获得第十三届福建省自然科学优秀学术论文二等奖。

肖教授将此次讲座分为四个部分，为我们一一阐述模型拟合的相关内容。

研究背景及其意义

讲座伊始，肖教授向我们展示了模拟拟合问题中圆形拟合示例和单应性估计示例。随着科技的发展，基于计算机视觉的产品已经越来越多，比如：相机的自动检测和定位人脸，三维建模和无人驾驶的场景识别等等。所以如何计算计算机提取有效的信息（可以用参数模型来表示）对计算机视觉非常重要。而这些可以包括许多的应用领域，运动分割，深度图像分割，图像拼接，单应或基础矩阵估计等。同时，他还向我们讲诉模拟拟合中会遇到的挑战，包括计算机视觉中数据被污染时不可避免的，且拟合多结构数据，需要估计模型实例的数目，每个模型实例的内点噪声尺度，每个模型实例的参数。

研究现状与存在的问题

紧接着，他向我们讲述了第二部分的内容。当前全球研究鲁棒模拟拟合方法的人少之又少，国内的研究小组屈指可数。虽然这项研究具有较强的独特性，但目前我们在研究中也存在着不少问题，例如：采样的有效性，稳定性，拟合精度，不平衡数据，超图模型，计算速度……这些问题尚且需要我们一一解决，对此，他真心地欢迎更多有兴趣有态度的学子加入该研究小组，体验科研的过程，一同攻坚克难，享受科研的乐趣。

研究方法介绍

讲座的第三部分讲述了现如今对于模拟拟合方法研究的六种方法包含确定性的拟合方法，基于图论的拟合方法，基于矩阵分解的拟合方法，基于传统统计的拟合方法，基于聚类的拟合方法与基于参数空间的拟合方法。其中老师重点讲解了模型选择包括：基于简单图模式搜索的模型拟合方法，基于超图子图检测的模型拟合方法，基于超图代表性模式搜索的模型拟合方法，基于连续性签字语义分析的模型拟合方法这几部分的内容。

总结经验

最后，肖国宝教授还向我们传达了他对学习的态度与方法，他一直强调做任何事都要持之以恒，瞄准一个方向不断努力，任何的成果都是靠自己艰辛付出得来的。他在厦门大学攻读博士期间，全身心地投入到科研工作当中，几乎没有时间可以休息，连节假日期间也在实验室里不断地认真科研。

他表示，现在的科研工作者，特别是年轻的科研工作者，其实要承受很大的压力，各种各方面的身心压力还有思想精神压力。现在做研究的人很多，他也只是幸运的在这个领域有一些独创性，才有如今的成就。他教导闽院学子：“既然选择接触这个领域，就把它做到精，并经得起失败，永不言放弃。容易半途而废的人是做不了科研的。”

听完讲座，同学们都收益良多。20级通信工程的汤小鹏认真地说道：听了老师的讲座，我虽看不懂其中研究的内容，也只是很浅地读懂以后的科研要经过哪些步骤，国际有哪些重要的刊目，看懂了很浅的实验原理，但是我更多学会了老师骨子里的科研精神，可以因为科研放弃玩耍的时间。当我向老师询问他是如何把这种坚持一路执行下来，甚至经常连春节都不回家的？老师说道：“主要还是兴趣导向。要更好地规划自己的时间，做一个德智体美劳全面发展的新时代大学生。”

是啊！闽院学子们，“年轻是我们唯一拥有权利去编织梦想的时光”。我们现在还没有能力做科研伟大的事业，但我们可以看准一个最近的目标，不断去完善这个路程要经历的途径，这样之后的我们走向成功也可以走得更快一点。

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本期编辑 | 全媒体中心 廖柠雯

文案来源 | 全媒体中心 记者团 黄婷婷 许飞扬 林岚婷