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学术报告(12月8日):基于人体关键点序列的行为识别

      

受中国矿业大学信息与控制工程学院邀请中国科学院自动化研究所张一帆研究员我校举行学术报告。欢迎广大师生踊跃参加

报告题目:基于人体关键点序列的行为识别

   间:128日下午15:00

腾讯会议:625808989

会议密码:2769

主办单位:信息与控制工程学院

报告人简介:undefined 

张一帆,中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师。主要研究方向:视觉内容分析与高效计算、机器学习、人体行为识别。主持多项国家自然科学基金项目、科技部重点研发计划项目子课题、中科院专项等项目。在IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-CYB、IEEE T-MM等权威国际期刊和NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV等顶级国际会议上发表论文五十余篇。中国图象图形学学会科学技术二等奖获得者,中科院青年创新促进会会员。

报告摘要:

人体行为识别是计算机视觉的重要分支,在视频内容分析、人机交互和智能驾驶等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度传感器以及人体姿态估计技术的逐渐成熟,基于人体关键点序列的行为识别方法逐渐兴起。相比于传统视频数据,人体关键点序列具有较强的结构化信息,并可以有效地过滤样本中与行为无关的背景信息,但该领域仍有许多问题尚待解决,包括如何利用图模型捕获人体关键点的结构化信息,如何建模人体行为的时空特性,如何自适应的学习图的拓扑结构,如何降低模型的计算复杂度等。本报告将分享我们在基于图卷积神经网络的人体关键点时空关系建模、图结构学习、轻量化算子设计等方面的研究成果。

 

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