科研成果
实验室纪荣嵘团队提出细粒度网络训练与小弱标签挖掘技术，实现深度网络训练周期和标记支出的量级约减，应用于腾讯人脸核身系列产品、华为手机终端智能分析技术，作项目首席承担跨媒体内容管控方向的国防973项目、装发装备预研项目等，服务保障台海网络舆情稳定与国家网络空间安全。有力支撑了解放军战略支援部队某重要方向系统建设和装备研制，同时为腾讯、华为等公司产生直接和间接产值近十亿元，服务了数百政企机构和上亿用户，推动了先进人工智能技术在国防、工业与社会服务等领域的落地应用。团队获ChaLearn Face Spoofing Attack 竞赛冠军，团队获CVPR 2019多模态人脸活体检测竞赛第五名（全球高校参赛队排名第一，参赛队包括中科院计算所、湖南大学、北京邮电大学、英特尔公司、旷视科技公司等）。
代表性论文：
1. Jie Li, Rongrong Ji, Hong Liu, Jianzhuang Liu, Bineng Zhong, Cheng Deng, Qi Tian: Projection & Probability-Driven Black-Box Attack. CVPR 2020: 359-368
2. Jie Li, Rongrong Ji, Hong Liu, Xiaopeng Hong, Yue Gao, Qi Tian: Universal Perturbation Attack Against Image Retrieval. ICCV 2019: 4898-4907
3. Hong Liu, Rongrong Ji, Jie Li, Baochang Zhang, Yue Gao, Yongjian Wu, Feiyue Huang: Universal Adversarial Perturbation via Prior Driven Uncertainty Approximation. ICCV 2019: 2941-2949
4. Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Yiyi Zhou, Rongrong Ji, Fuhai Chen, Jianzhuang Liu, Qi Tian: Attacking Image Captioning Towards Accuracy-Preserving Target Words Removal. ACM Multimedia 2020: 4226-4234
5. Huafeng Kuang, Rongrong Ji, Hong Liu, Shengchuan Zhang, Xiaoshuai Sun, Feiyue Huang, Baochang Zhang: Multi-modal Multi-layer Fusion Network with Average Binary Center Loss for Face Anti-spoofing. ACM Multimedia 2019: 48-56
代表性项目：
1）2017年，智能信息提取与知识发现，科技部国家重点研发计划（课题），232万元
2）2017年，XXXXXXX机器人算法研究，中央军委科技委国防创新特区项目，680万
3）2020年，面向天网合一****大脑基础研究，中央军委科技委国防基础加强项目，2060万
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厦门市科学技术局
厦门大学