个人简介

杨泽娴，女，博士，福州大学计算机与大数据学院讲师，校聘副研究员。2025 年获中国科学院大学博士学位。主要从事计算机视觉和多模态认知方向的基础研究，在 CVPR 和 ACM MM 等 CCF-A 类会议发表论文多篇，担任CVPR、ICML、NeurIPS、TIP、ECCV等多个顶级期刊及会议审稿人。参与国家自然科学基金青年项目、面上项目，以及国家重点研发项目。目前与中国科学院信息工程研究所、小米 EV 保持稳定的科研合作关系，曾在腾讯公司完成核心算法研发实习，可提供业界内推与优秀学生保研推荐。

研究方向

计算机视觉、多模态理解与对齐、多模态检索（行人重识别）、多模态大模型幻觉缓解

科研成果

[1] Handling Label Uncertainty for Camera Incremental Person Re-Identification. In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2023, pp.6253-6263. (CCF-A)

[2] A Pedestrian is Worth One Prompt: Towards Language Guidance Person Re-Identification. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2024, pp.17343-17353. (CCF-A, Highlight)

[3] Mitigating the Evolving Semantic Entanglement in Continual Learning of Vision-Language Models. In Proceedings of International Conference on Machine Learning (ACM MM), 2025, pp. 4562-4570. (CCF-A)

[4] Privacy-Preserving Replay and Adaptive Relation Distillation for Camera Incremental Person Re-Identification. In IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2024, pp.1-6. (CCF-B)

[5] Uneven Event Modeling for Partially Relevant Video Retrieval. In IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2025, pp.1-6. (CCF-B)

联系方式：yangzexian@fzu.edu.cn、yangzexian2019@gmail.com