【學術報告】7月3日美國UNC夏洛特電氣和計算機工程系陳宸博士學術報告
   發布時間: 2019-06-21    訪問次數: 382

報告人:陳宸

報告題目:深度學習及其在視頻動作和事件中的分析

報告時間:20197314:00

報告地點:文彬樓509

報告摘要:已經證明深度學習可以實現圖像分類和物體檢測的優異結果。然而,由于視頻數據的復雜性,深度學習對視頻分析(例如動作檢測和識別)的影響并不那么顯著。在本次報告中將介紹我們最近關于視頻中的動作檢測和異常檢測的工作。我們引入了一個3D卷積神經網絡(CNN),用于視頻中的動作檢測和分割。所提出的架構是統一的深度網絡,能夠基于3D卷積特征識別和定位動作。我們進一步將3D CNN擴展為編碼器 - 解碼器結構,并將定位問題表示為動作分段。對于監控視頻中的異常檢測,我們建議通過利用正常和異常視頻來學習異常。為了避免在訓練視頻中注釋異常片段或片段,這非常耗時,我們建議通過利用弱標記的培訓視頻,通過深度多實例排名框架來學習異常。在我們的方法中,我們將正常和異常視頻視為包和視頻片段作為多實例學習(MIL)中的實例,并學習深度異常排名模型,該模型預測異常視頻片段的高異常分數。我們建立了一個新的大規模異常檢測數據集。它包括1900個未經修剪的現實監控視頻,包括13個現實異常現象,如戰斗,交通事故,入室盜竊,搶劫等,以及正常活動。

報告人簡介:

陳宸博士目前是UNC夏洛特電氣和計算機工程系的助理教授。主要研究方向是計算機視覺、圖像與視頻處理、機器學習等領域。他從20167月到20186月在中佛羅里達大學穆巴拉克·沙赫博士的計算機視覺研究中心(CRCV)擔任博士后研究助理職位。他于20165月在達拉斯德克薩斯大學獲得電氣工程博士學位。他的導師是Nasser Kehtarnavaz博士。他的共同顧問是德克薩斯農機大學的Roozbeh Jafari博士。他于2012獲得密西西比州立大學電氣工程碩士學位。他的論文導師是James E. Fowler博士。他于2016年從得克薩斯大學達拉斯分校獲得大衛·丹尼爾獎學金(ECS最佳博士論文獎)。他是互聯網和信息系統、信號、圖像和視頻處理以及傳感器期刊(“智能傳感器”部分)上KSII期刊的聯合編輯。發表頂會和頂刊論文100余篇。


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