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【学术报告】7月3日美国UNC夏洛特电气和计算机工程系陈宸博士学术报告
   发布时间: 2019-06-21    访问次数: 405

报告人:陈宸

报告题目:深度学习及其在视频动作和事件中的分析

报告时间:20197314:00

报告地点:文彬楼509

报告摘要:已经证明深度学习可以实现图像分类和物体检测的优异结果。然而,由于视频数据的复杂性,深度学习对视频分析(例如动作检测和识别)的影响并不那么显着。在本次报告中将先容大家最近关于视频中的动作检测和异常检测的工作。大家引入了一个3D卷积神经网络(CNN),用于视频中的动作检测和分割。所提出的架构是统一的深度网络,能够基于3D卷积特征识别和定位动作。大家进一步将3D CNN扩展为编码器 - 解码器结构,并将定位问题表示为动作分段。对于监控视频中的异常检测,大家建议通过利用正常和异常视频来学习异常。为了避免在训练视频中注释异常片段或片段,这非常耗时,大家建议通过利用弱标记的培训视频,通过深度多实例排名框架来学习异常。在大家的方法中,大家将正常和异常视频视为包和视频片段作为多实例学习(MIL)中的实例,并学习深度异常排名模型,该模型预测异常视频片段的高异常分数。大家建立了一个新的大规模异常检测数据集。它包括1900个未经修剪的现实监控视频,包括13个现实异常现象,如战斗,交通事故,入室盗窃,抢劫等,以及正常活动。

报告人概况:

陈宸博士目前是UNC夏洛特电气和计算机工程系的助理教授。主要研究方向是计算机视觉、图像与视频处理、机器学习等领域。他从20167月到20186月在中佛罗里达大学穆巴拉克·沙赫博士的计算机视觉研究中心(CRCV)担任博士后研究助理职位。他于20165月在达拉斯德克萨斯大学获得电气工程博士学位。他的导师是Nasser Kehtarnavaz博士。他的共同顾问是德克萨斯农机大学的Roozbeh Jafari博士。他于2012获得密西西比州立大学电气工程硕士学位。他的论文导师是James E. Fowler博士。他于2016年从得克萨斯大学达拉斯分校获得大卫·丹尼尔奖学金(ECS最佳博士论文奖)。他是互联网和信息系统、信号、图像和视频处理以及传感器期刊(“智能传感器”部分)上KSII期刊的联合编辑。发表顶会和顶刊论文100余篇。


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