报告主题：探索第一人称视频理解的能力边界

报告人：傅宇倩

报告时间：2026年1月16日（周五）下午4:00-5:00

报告地址：计算机大楼A411

报告摘要：

自我中心视觉（Egocentric Vision）旨在使人工智能系统能够从第一人称视角感知和推理世界。尽管这一技术具有诸多优势，但其进展却落后于以外部为中心的视觉，这主要归因于极端环境及视角转换等带来的挑战。在本次演讲中，我将介绍我近期在促进自我中心视觉方面的研究成果，包括面临挑战情境下的自我中心视觉问答 (EgoCross、EgoNight) 以及第一人称第三人称交叉视角物体对齐 (ObiectRelator、V2-SAM)。此外，我还将进一步探讨新兴方向，如自我中心多模态感知模型、超长视频理解，并简要介绍近期在跨领域少量样本物体检测 (CD-ViTo、Domain-RAG) 方面取得的研究成果。

报告人简介：

傅宇倩是保加利亚计算机科学、人工智能与技术研究所（INSAIT）的研究员，与Luc VanGool教授和Danda Paudel博士合作，曾是苏黎世联邦理工学院博士后研究员。她于2023年在复旦大学获得计算机科学博士学位，导师是姜育刚教授和付彦伟教授。她的研究侧重于自我中心视觉，旨在构建在现实环境中具有强大第一人称感知和推理能力的智能系统，在TPAMI，TIP，CVPR，ICCV，NeurIPS等国际顶尖期刊和会议发表论文30余篇。