目标跟踪系统的鲁棒性研究(交叉前沿论坛第54期)

发布者:陈红梅发布时间:2016-12-15作者:浏览次数:751

应江汉大学交叉学科研究院图论和网络科学与应用中心助理研究员赖重远博士邀请,中国船舶重工集团公司第七二三研究所高级工程师姚志均博士于20161215日上午10点在江汉大学J07栋五楼会议室作了题为《目标跟踪系统的鲁棒性研究》的学术报告。研究院领导、科研人员和研究生们参加了报告会,大家积极提问,进行了广泛而深入地学术交流。

随着计算机科学、电子技术、人工智能等的发展与普及,目标跟踪技术已广泛地应用到民用和军事上,如一些重要场所的视频监控系统、自主导航、智能交通监控系统、人机交互系统、视频压縮等。近年来,大量研究人员对目标跟踪进行了广泛、深入的研究,并针对各种应用环境提出了有效的视频目标跟踪算法。然而,由于目标跟踪系统相当复杂,故研究具有鲁棒性强、实用性好的目标跟踪算法仍然是计算机视觉领域的研究热点之一。本次报告对目标跟踪系统中的目标特征选择、目标表示模型、相似性度量、目标定位算法这四个方面开展了探讨,并提出了一些新方法,有效提高了目标跟踪的稳定性。

姚志均博士简介:
姚志均2000年获华中科技大学通信工程专业学士学位,2007年获华中科技大学通信与信息系统专业硕士学位,2012年获华中科技大学通信与信息系统专业博士学位,现为中国船舶重工集团公司第七二三研究所高级工程师。主要从事计算机视觉、模式识别和图像处理相关研究。自2008年起,姚志均参与了多项国家级科研项目,包括:《数据集多尺度特征提取与表达的视觉凹度方法》(项目编号:61173120)、《基于分层视觉失真模型的信息隐藏方法研究》(项目编号:60903172)等。以图像和视频的直方图分布理论为基础,在视频跟踪、图像视觉显著度检测和图像增强等应用方面均取得了有影响力的成果,在NeurocomputingIEEE Transactions on Knowledge and Data EngineeringKnowledge-Based Systems等国际知名期刊上发表论文多篇,并担任Neurocomputing等国际知名期刊审稿人。

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