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乔宇博士报告:面向复杂行为识别的中层表示挖掘方法

作者:张泉  日期:01-16
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2014年1月15日,中科院深圳先进技术研究院(简称先进院)研究员、博士生导师、先进院集成所副所长、深圳市“机器视觉与模式识别”重点实验室副主任乔宇博士应邀做客遥感信息工程学院。下午3:00,乔博士为我院师生进行了一场题为“面向复杂行为识别的中层表示挖掘方法”的精彩报告,附三202多功能报告厅座无虚席。


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人类行为根据复杂程度不同分为姿势、动作、交互、群体行为,本次报告乔博士主要围绕基于视频的动作(Action)识别进行介绍。他介绍了典型的基于视频的动作识别方法,首先利用HoG、HoF、MBH等低层的特征检测从视频中提取显著特征,然后进行动作表示,通过学习得到模型,最后利用学习的模型进行动作分类。他着重阐述了一种中层的基于三维(包括空间维)部件(称为motionlet)的方法进行动作表示:这种方法提取视频中的动作显著区域,根据空间尺寸分为不同组(group),然后在组内进行聚类得到候选动作,最后用贪心算法(greedy algorithm)筛选motionlet。这种方法在多种视频数据库中进行了测试,取得了较好的效果。


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报告最后,老师和同学们踊跃提问,提出了“同一复杂行为速度不一致问题如何解决”、“复杂行为识别的中层表示挖掘方法应用于群体行为现在研究进展如何”、“有没有与遥感领域的结合”等问题,乔宇博士耐心回答提出的问题并热心交流。


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乔宇博士2011年获得中国科学院“百人计划”择优支持,入选深圳市“孔雀计划”首批海外高层次人才,是广东省引进创新科研团队核心成员。他长期从事计算机视觉、图像处理、语音处理和模式识别的研究,已在包括IEEE Trans. PAMI, IEEE Trans. IP, IEEE Trans. SP, CVPR,ICCV, ICASSP等会议和期刊上发表第一作者和通信作者论文近40篇,学术论文共计100余篇。获中国科学院卢嘉锡青年人才奖。此次是乔宇博士第二次到访我院做学术报告,他表示非常欢迎我院同学到中科院深圳先进技术研究院实习、工作。
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