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：2022年4月22日（周五）下午 14：30-15：20
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。2016年10月至2017年10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
