报告主题：高鲁棒通用多模态新媒体伪造智能鉴别方法

报 告 人：楼俊钢

报告时间：2024年7月10日 14：00

报告地址：腾讯会议638-836-229

报告摘要：

深度伪造智能鉴别是具有重要理论和社会经济价值的研究课题。本报告在总结目前深度伪造鉴别面临的挑战的基础上，仔细分析国内外研究现状和相关研究存在的问题和前沿方向所在。介绍项目组在多模态新媒体伪造精准鉴别框架构建、未知伪造及质量退化情况下鉴别优化、伪造新媒体局部区域关系表示和传递等层层递进的研究工作，并围绕深度伪造智能鉴别实际应用中需求进行探讨。

报告人简介：

楼俊钢博士现为湖州师范学院浙北学者特聘教授，浙江师范大学、宁波大学兼职博士研究生导师。为中国计算机学会容错专业委员会执行委员、ACM杭州执行委员会成员。承担包括国家自然科学基金、国家863计划以及浙江省尖兵领雁等项目10余项。近年来致力于人工智能安全、可信智能计算、计算机视觉以及机器学习等方面的研究，发表高水平论文100余篇，其中近五年在IEEE TIFS、IEEE TC、IEEE TCAD、IEEE TNNLS、IEEE TR、IEEE TCASII、IEEE TCYB、PR以及《计算机学报》等发表(含在线)论文60余篇，包括IEEE\ACM Trans.系列论文32篇，CCF推荐A、B类论文48篇，近五年论文SCI引用2500+、Google引用3000+。