11月11日下午2:00，计算机与人工智能学院第十一期研究生崇真论坛在崇真楼南楼A1017学术报告厅举办。本次论坛由参加了第36届中国计算机应用大会中国计算机应用大会的学院2019级研究生张君宇、唐经、郑传锟、汤启凡、余晓鹏和陈志恒主讲。
张君宇的报告题目是“级联跨域特征融合的虚拟试衣”。报告从虚拟试衣的发展开始介绍。主要介绍了2D方法中的VITON，CP-VTON，在CP-VTON的模型基础上，修改试衣模块的框架和网络结构，使得遮挡问题得到较好解决，并且更好的保留了服装细节，并在视觉效果和指标上都取得了较大改进。
唐经的报告题目为“基于多步态特征融合的情感识别”。报告指出从步态序列中提取三维的骨架序列，经过时空图卷积神经网络，对骨架图时间和空间上的边交叉进行卷积得到时空特征。利用自适应融合网络，能对时空特征与骨骼旋转特征自动调节融合权重比例，最终实验达到最佳融合效果。
郑传锟的报告题目为“基于时空特征融合的语音情感识别”。报告提出了基于时空特征融合的语音情感识别模型。通过Dilated-CNN提取语音频谱图的空间信息，添加BLSTM提取时序信息，并进行时空特征融合，公开数据集的实验证明了方法的有效性，在WAR和UAR上都有提升。
汤启凡的报告题目为“基于CPM和亲和度向量服装关键点检测方法”。报告提出创新方法根据相邻关键点之间相互依赖、相互约束、存在自相关性的特点。对相邻关键点的相对位置信息进行抽象，形成点与点之间的传递链。在混合类别服装关键点检测中具有明显的优势。
余晓鹏的报告题目为“基于改进Inception结构的知识图谱嵌入模型”。报告提出了一种基于改进Inception结构的知识图谱嵌入模型，使用混合空洞卷积来代替Inception结构中的标准卷积。在实验中该模型在数据集上表现优异。
陈志恒的报告题目为“基于混合融合方法的多模态维度情感识别”。报告提出了基于多模态的三阶段混合融合策略。在IEMOCAP和MSPIN数据集上的大量实验证明了我们提出的融合策略的有效性，并证明了多模态融合和串联特征都有益于情绪预测性能。
学院高度重视研究生培养质量提升，以研究生崇真论坛为抓手，激励研究生崇尚学术，鼓励研究生交流报告创新成果，通过学习了解把握前沿学术问题，提升研究生学术水平。