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                                                                          皇冠体育

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                                                                             发布时间: 2019-06-21    访问次数: 13

                                                                          演讲者:陈伟

                                                                          报告标题:深度学习及其在视频动作和事件中的分析

                                                                          报告时间:2019年7月3日,14: 00

                                                                          报告地点:文彬大厦509

                                                                          报告摘要:深度学习已被证明是图像分类和对象检测的绝佳结果 。然而 ,由于视频数据的复杂性 ,深度学习对视频分析(例如运动检测和识别)的影响不那么显着 。在本报告中 ,我们将介绍我们最近关于视频中运动检测和异常检测的工作。我们引入了用于视频中的运动检测和分割的3D卷积神经网络(CNN)。所提出的架构是统一的深度网络 ,能够基于3D卷积特征来识别和定位动作 。我们进一步将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,我们建议使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,我们建议通过使用弱标签的培训视频,通过深度多实例排名框架来学习异常。在我们的方法中 ,我们将正常和异常视频视为数据包和视频剪辑作为多实例学习(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。我们构建了一个新的大规模异常检测数据集 。它包括1,900个未经修剪的现实监控视频,包括13个真实世界的异常现象,如战斗,交通事故 ,入室盗窃 ,抢劫等 ,以及正常活动 。

                                                                          演讲者简介:

                                                                          陈宇博士目前是北卡罗来纳大学夏洛特分校电子与计算机工程系的助理教授 。他的主要研究兴趣是计算机视觉,图像和视频处理以及机器学习 。 2016年7月至2018年6月,他在中佛罗里达大学计算机视觉研究中心(CRCV)担任博士后研究助理  ,Mubarak Shah博士 。他获得了博士学位 。他于2016年5月在德克萨斯大学达拉斯分校获得电气工程学士学位 。他的导师是Nasser Kehtarnavaz博士  。他的联合顾问是得克萨斯A&M大学的Roozbeh Jafari博士 。他于2012年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年获得德克萨斯大学达拉斯分校的David Daniel奖学金(ECS最佳博士论文奖) 。他是KSII期刊在互联网和信息系统,信号 ,图像和视频处理以及传感器期刊上的共同编辑( “智能传感器”部分)。在顶级和顶级期刊上发表了100多篇论文。

                                                                          Copyright © 2019 皇冠体育 All rights reserved.
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