时间： 　　2017年1月7日上午 10:00 – 11:00 

地点： 　　南区食堂4楼419会议室

主持人：   倪东 副教授

单位：医学超声关键技术国家地方联合工程实验室、广东省生物信息检测与医学超声成像重点实验

报告内容简介： 

近年来，深度学习在图像和视频分类中取得重要进展在ImageNet、UCF101等大规模图像视频分类任务上取得优异的识别率。场景和视频行为分析识别都是计算机视觉的基本问题，在监控、人机交互、检索等领域有重要的应用。与物体相比，场景的概念更加抽象，内容变化也更加丰富。与静态图像相比，行为视频包含有丰富的运动信息数据维度也更高。同时由于视频中包含行为人、视角、背景、运动、遮挡等复杂的变化，非受控条件下行为识别一直是一个极具挑战的问题。在这个报告中，我们将介绍图像场景和视频行为识别的最新进展，特别是我们课题组近年来开展的一些工作(CVPR13, ICCV13, CVPR 14, ECCV 14, CVPR15, IJCV 15, CVPR16,ECCV16)。内容包括视频中层表示、多视角特征编码、轨迹卷积特征池化、运动向量CNN、时空注意模型等。我们的方法在公开多类别数据库UCF101, HMDB51上取得了领先的识别率，在ActivityNet, ChaLearn，LSUN等国际竞赛中取得第一。

报告嘉宾简介：

中科院深圳先进技术研究院（简称先进院）研究员，博士生导师，IEEE高级会员。担任集成所副所长，广东省“机器视觉与虚拟现实”重点实验室常务副主任。2011年获得中国科学院“百人计划”择优支持，入选深圳市“孔雀计划”首批海外高层次人才，是广东省引进创新科研团队核心成员，深圳鹏程学者长期特聘教授。曾任东京大学电子信息系聘为特任助理教授。他长期从事计算机视觉、图像处理、语音处理和模式识别的研究，已在包括IEEE Trans. PAMI， IJCV，IEEE Trans. IP， IEEE Trans. SP， CVPR， ICCV，ECCV，ACM-MM，AAAI等会议和期刊上发表学术论文150余篇。曾获中国科学院卢嘉锡青年人才奖。主持和参与国家自然科学基金、科技部、科学院知识创新工程、广东省引进创新科研团队、深圳市杰青等多个国家与地方项目。担任IEEE ICIST 2014国际会议程序委员会主席。