华侨大学钟必能副教授访问AIPL并作报告

2016年11月4号下午,华侨大学钟必能副教授访问情感信息处理实验室,并作题为《基于弱监督学习的视觉目标跟踪》的报告。

报告简介:

近年来,为了在复杂动态场景下,实现视觉目标的长时间持续跟踪,在线构建自适应的目标表观模型引起了越来越多学者的关注。然而,基于自适应表观模型的跟踪方法,有一个固有的“漂移”问题,也就是说在在线更新目标表观的过程,由于跟踪累积误差造成了目标模型会最终脱离真正要跟踪的物体。为了缓解视觉跟踪中的“漂移”问题,我们提出了一种从多个不是很完美的预言中进行弱监督学习的视觉目标跟踪通用框架。在该跟踪框架中,我们将视觉跟踪视为一种新的从多个标记源进行联合学习的弱监督学习题,使用一种概率算法无缝地融合了多个信息,最终取得了鲁棒有效的跟踪效果。

 

 

报告人简介:

钟必能,博士,副教授,硕士研究生导师,华侨大学计算机科学与技术学院计算机系主任。分别于2004年、2006年、2010年获哈尔滨工业大学软件工程学士学位、计算机应用硕士学位和博士学位。2007年和2008年分别在中科院自动化所模式识别国家重点实验室和中科院计算所数字媒体中心做访问研究。主要研究方向包括机器学习与模式识别的方法、模型以及在图像处理、计算机视觉、智能视频监控、图像检索等方面的应用,特别在智能视频监控方面做出了较多的工作与贡献,相关研发产品已应用于实际监控系统。已在相关领域发表学术论文60余篇,SCI收录33篇,EI收录26篇,被引用1300多次,H指数为15,I10指数为37。其中,文章大多发表在计算机视觉、模式识别、图像处理等领域的重要国际会议和期刊上(如 CVPR、ECCV 、PR、Information Science、IEEE Trans. On CSVT、Neurocomputing、PLOS One等)。参与撰写专著一部。申请发明专利十余项。拥有智能视频监控系统相关软件著作权近20项。现为IEEE会员、中国计算机学会会员、中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员。作为负责人和技术骨干参加或主持了国家重点基础研究发展计划(973)项目、国家高技术研究发展计划(863)项目、国家自然科学基金项目等40多项研究工作。2015年入选“福建省高校新世纪优秀人才支持计划”、2013年入选“福建省高校杰出青年科研人才培育计划”、2015年入选“泉州市高级人才”、2014年入选华侨大学中青年教师科技创新资助计划(培育型科技创新人才)、2014年入选华侨大学科技创新团队和领军人才支持计划(发展型)核心成员。2014年1月在Neurocomputing上所发表的文章《Robust Tracking via Patch-based Appearance Model and Local Background Estimation》从2014年4月开始被评为下载量最多的文章(下载量近1万次)。担任多个国际顶级会议(CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NIPS)和顶级期刊(IEEE TPAMI、IEEE TCSVT、IEEE TIP、PR、Neurocomputing)的审稿人。

近期更新