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计算机科学与技术学科机器学习与视觉研究所学术报告(武小荷 助理教授 哈尔滨工业大学)

发布者:戴 情   发布时间:2022-04-21  浏览次数:10

报告题目:相关滤波器目标跟踪模型及其引导的深度视觉跟踪方法

报告人:武小荷 助理教授(哈尔滨工业大学)

报告时间2022422日(周五)下午 1430-1520

报告地点腾讯会议ID: 304-583-154

摘要:视觉单目标跟踪是计算机视觉领域的基本问题之一。然而,在复杂现实环境中,受各种因素干扰,鲁棒的目标跟踪仍具有巨大挑战。近年来,相关滤波器和深度学习在目标跟踪问题中被广泛且深入地探索、应用,且明显改进了目标跟踪性能。本次报告将介绍基于相关滤波器的快速目标跟踪方法,相关滤波器模型引导的深度跟踪方法及其延伸,然后进一步针对目标跟踪问题介绍自监督学习框架。

报告人简介:武小荷,哈尔滨工业大学计算学部助理教授,硕士生导师。于2013年在哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业获得学士学位,2019年获得计算机应用技术专业博士学位。201610月至201710月,在加州大学默塞德分校进行访问交流。主要研究方向为计算机视觉与机器学习,包括图像复原与增强,目标跟踪等,在计算机视觉领域国际顶级期刊会议及其他重要期刊会议发表论文10余篇,Google学术引用700余次。主持国家自然科学基金青年基金一项,并参与完成多项国家自然科学基金项目。

  

邀请人:机器学习与视觉团队