主  題：大數(shù)據(jù)時(shí)代的視覺(jué)智能及自然基金申報(bào)指導(dǎo)

內(nèi)容簡(jiǎn)介：圍繞視頻數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)和計(jì)算能力的不斷提升，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推動(dòng)了目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、目標(biāo)檢索和場(chǎng)景文字識(shí)別等技術(shù)的快速發(fā)展。我們深入分析當(dāng)前流行的目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的方法存在的問(wèn)題，結(jié)合傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)與深度學(xué)習(xí)介紹了一種高效的協(xié)學(xué)習(xí)方法，在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)取得最好結(jié)果并且在高清視頻中能夠?qū)崟r(shí)處理；針對(duì)海量視頻中的目標(biāo)檢索和挖掘問(wèn)題，提出了跨模態(tài)四元組度量學(xué)習(xí)方法，可充分融合多類別和多部件等信息，形成了端對(duì)端深度多模態(tài)排序?qū)W習(xí)框架，顯著提高了檢索的性能。針對(duì)低功耗移動(dòng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了面向場(chǎng)景文字識(shí)別輕型長(zhǎng)短期卷積識(shí)別小網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)崿F(xiàn)手機(jī)拍照的多種場(chǎng)景下的高精度身份證、快遞和發(fā)票識(shí)別。融合的研究組取得的最新的應(yīng)用成果在平安城市、智能交通、視頻偵查和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等多種實(shí)際場(chǎng)景中的得到了產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

報(bào)告人：王金橋    研究員

                  智能媒體計(jì)算聯(lián)合實(shí)驗(yàn)主任

                  視頻大數(shù)據(jù)云識(shí)別聯(lián)合實(shí)驗(yàn)主任

時(shí)  間：2017-02-12    15:00

地  點(diǎn)：致明樓516

舉辦單位:工學(xué)院   科研部