（通讯员：林童、闫粟、巩嘉熹、杨杰）9月27日上午，澳大利亚伍伦贡大学计算机与信息技术学院副教授Lei Wang的系列讲座在逸夫国际会议中心完美落下帷幕。Lei Wang副教授围绕计算机视觉、模式识别和机器学习展开了三场学术讲座，讲座由伍伦贡联合研究院的牛磊老师主持。

牛磊老师进行讲座主持介绍

 9月24日16:00，澳大利亚伍伦贡大学计算机与信息技术学院副教授Lei Wang应邀在科学会堂301会议室为我院硕士研究生开展主题为“特征袋模型在视觉识别中的发展（The Development of Bag-of-features Model in Image Recognition）”的学术讲座。

     牛磊老师首先对王教授的到来表示了热烈的欢迎并介绍了王教授目前的主要研究领域、学术成果等情况。由此，系列讲座正式开始。

王教授向听众介绍相关技术

      21世纪初，词袋模型在视觉识别领域中扮演着重要角色。讲座中，王教授首先为大家介绍了词袋模型在视觉识别中的实现、发展及实际应用，他讲到，词袋模型主要由码本形成、编码方案、池化算法三个步骤组成，基于词袋模型的视觉识别主要通过线下的码本训练，线上的词袋特征形成、查询等多个步骤实现。随后，王教授还讨论了词袋模型与卷积神经网络的关系。

王教授向师生介绍BOW模型（词袋模型）的应用

9月25日13：40，第二场以“深度学习应用新时期的基于内容的图像检索（Content-based Image retrieval：in the Era of Deep Learning）”为主题的学术讲座如期开始。  

基于内容的图像检索（CBIR）旨在从大型图像库中找到满足用户需要的特定图像。王雷教授首先通过介绍图像检索的三个发展阶段：技术早期、词袋模型主导时期、深度学习应用新时期，来更好地理解CBIR已取得的成就及尚待解决的问题，然后，王雷教授重点阐述了新时期基于深度学习的图像检索的具体实现，讲座最后，王教授对听众的疑惑与问题进行了解答。

王教授介绍CBIR(基于内容的图像检索)的“前世今生”

      9月27日9:00，以“基于SPD特征表示的视觉识别（Learning SPD Matrix based Representation for Visual Recognition）”为主题的最后一场学术讲座在逸夫国际会议中心1楼报告厅举行。

基于SPD特征表示的视觉识别

王教授以易于理解的方式给大家介绍了高阶特征表示在视觉识别中的应用。协方差矩阵在视觉识别中发挥了重要作用，王雷教授讲到，通过对池化后的视觉描述子进行高阶非线性关系建模，核矩阵能比协方差矩阵取得更好的效果。随后，王教授介绍了他们团队近期在深度学习方面的工作，王雷教授团队以端到端的方式通过联合学习本地描述子及基于核矩阵的特征来建立深度神经网络。实验验证了所提出的深度网络在提取更好的SPD特征上的良好性能。

听众向王教授提问

     讲座后，同学们就讲座内容向王教授提出疑问，王教授进行了详细的解答，并与同学们就相关问题进行了探讨，至此，系列讲座圆满结束。