袁彩虹:基于深度学习的行人重识别方法研究用(研学论坛2019冬季第3期学术报告)

2019年11月17日 08:56  点击:[]

空间信息处理研学论坛学术报告

(2019年冬第3期)

题目基于深度学习的行人重识别方法研究用

报告人袁彩虹副教授

时间:1118日下午14301530

地点河南大学金明校区曾宪梓楼205会议室

   由于不断增长的公共安全需要,大规模高质量以及廉价的视频摄像机设备被广泛应用。这些设备提供了大量的视频数据,用于异常或感兴趣事件检测、目标跟踪、司法部门取证等。但由于视频数据量巨大,仅靠人工准确地从摄像机网络中找到感兴趣对象是费力且低效的,而且很难做到实时监控,严重降低了监控的有效性。行人重识别(ReID)是多摄像机目标跟踪中的一个关键步骤,它通过对不同时段或不同视角下检测到的行人对象进行匹配,能够快速地锁定感兴趣目标,从而显著提高监控质量。本报告将探讨基于深度学习的行人重识别方法的研究工作,具体包括:基于深度多示例学习的行人重识别、基于身份识别和度量学习的混合行人重识别、基于极小簇损失的行人重识别,及其相关算法的有效性验证。

热忱欢迎广大感兴趣的师生积极参与!

河南省空间信息处理工程实验室

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