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中山大学郑伟诗教授做客我校学者论坛
文:教师发展中心、计算机科学与工程学院 图:计算机科学与工程学院 来源:党委教师工作部、人力资源部(教师发展中心) 时间:2016-12-04 6525

  11月29日下午,中山大学信息科学与技术学院郑伟诗教授应邀做客我校学者论坛,以”视频监控下的行为预测分析研究”为主题,与我校师生展开学术交流。报告会由计算机科学与工程学院董乐副教授主持。

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  在计算机视觉领域,学者们对Action的研究已有一二十年之久,但对Action Prediction的研究才刚刚起步。郑伟诗教授此以2016年发表在顶级会议ECCV上的论文“Real-Time RGB-D Activity Prediction by Soft Regression”为基础,向师生们讲述了他在Action Prediction方向取得的成果。他表示,通过提取视频中的RGB特征和景深特征并结合Soft Regression,不仅能做到实时预测,并且在精确度上也达到了国际领先水平。之后,郑伟诗教授简要介绍了课题组与之相关的交互行为分析工作,包括基于模板学习的人物交互行为分析、基于RGB-D的异质特征数据融合的人物交互行为分析、基于广义相似性函数的人与人交互建模的多人交互行为分析学习模型等,令大家受益匪浅。

  在提问环节,有同学问到关于“计算机视觉发展趋势”的问题,郑老师说这个问题比较宽泛,目前团队将会更加侧重对“行为预测”方向的研究。此外,也可以通过阅读他人在计算机视觉领域的研究论文,结合自己的生活实际、自己构建数据库,发现一些没有被细致研究过但很有意思的研究方向。


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  郑伟诗博士,中山大学数据科学与计算机学院教授,机器智能与先进计算教育部重点实验室副主任,国家优秀青年科学基金获得者、英国皇家学会牛顿高级学者基金获得者、广东省自然科学杰出青年基金获得者、微软亚洲研究院青年学者铸星计划入选者。他主要面向大规模智能视频监控,展开视频图像信息与信号的处理研究,并开展大规模机器学习的算法和理论研究。他目前的主要研究应用领域是:视频监控下的行人身份识别与行为信息理解。面向大规模监控网络下的行人追踪问题,他在国内外较早和持续开展跨视域行人重识别的研究,发表一系列以跨视域度量学习为主线的研究工作,他提出的基于相对比较思想建模思路在行人重识别中被广泛深入研究。已发表80余篇主要学术论文,其中50余篇发表在图像识别和模式分类IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、PR、IEEE TCSVT、IEEE TSMC-B等国际主流权威期刊和ICCV、CVPR、IJCAI等计算机学会推荐A类国际学术会议。在所发表的论文中,曾发表ESI高被引论文3篇。据GOOGLE SCHOAR统计,他的论文引用为2900余次,SCI他引超过690次。近5年来,与国内外同行一道,在中国计算机学会推荐A类国际学术会议ICCV和CVPR上以及其它著名国际学术会议期间做Tutorial。曾担任IEEE AVSS的Area Chair和Publication Chair,担任2012年、2015年和2016年全国生物特征识别学术会议的联合程序委员会主席。


编辑:林坤  / 审核:罗莎  / 发布:罗莎

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