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学术报告:计算机视觉中行为识别关键问题研究

作者:王老师    来源:     发布于:2016-06-27 00:00    点击量:

 

 计算机视觉中行为识别关键问题研究

 

报告人:原春锋博士

报告时间:本周四(6月30号)下午15:00-18:00

地点:弘毅楼 C区 408室

研究方向:计算机视觉、模式识别、机器学习、视频/图像处理、

教育背景:

2000/09 2004/06,青岛科技大学,信息工程系,本科

2004/09 2007/06,青岛科技大学,控制理论与控制工程系,硕士。

2007/09 2010/12,模式识别国家重点实验室,模式识别与智能控制专业。

工作经历:

2011/01-至今, 中国科学院自动化研究所,模式识别国家重点实验室,  2015/10 -  2016/04 微软亚洲研究院,网络多媒体组,铸星计划 访问学者。

2012/08 -  2012/09 阿德莱德大学,计算机科学学院,访问学者。 

 

 汇报内容

研究计算机视觉行为识别的底层、中层到高层的视觉特征,主要包括:提出了一种基于对数黎曼度量的协方差时空区域描述子,有效融合多种类型的像素级特征,实验表明其是一种快速有效的兴趣点描述子,提出了一种方向金字塔共生矩阵,将共生矩阵向前推进了一步,不仅统计了局部特征的共生信息还考虑了共生特征的内部关系。

提出了一种基于3D R变换的全局R特征,描述了兴趣点累积形成的点云的时空分布特性,在数学推导和实验两方面证明R特征对尺度变换、平移、旋转、噪声具有一定不变性和鲁棒性。

 

 

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