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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(孙鑫 副教授 哈尔滨工业大学(威海))

发布者:戴 情   发布时间:2022-04-25  浏览次数:10

报告题目:基于主动轮廓模型的运动目标跟踪方法

报告人:孙鑫 副教授(哈尔滨工业大学(威海))

报告时间2022427日(周三)1030-1130

报告地点腾讯会议ID:  896-126-313

摘要:目标跟踪是计算机视觉领域中的重要研究内容。我们致力于运动目标的轮廓跟踪技术研究。我们采用基于水平集模型的隐式轮廓表示法以有效的处理曲线拓扑变化。我们将目标跟踪中的感兴趣目标信息引入传统主动轮廓分割模型,指导分割线进行定向演化,并最终收敛到感兴趣跟踪目标区域,实现对感兴趣目标的轮廓跟踪。将以上思想扩展到多目标跟踪领域,学习并构建多个目标的先验模型,在主动轮廓模型中引入多目标联合概率建模方法,从而实现具有先验偏好的多目标分割以及跟踪技术。我们提出基于相关滤波和水平集模型的可变形分块跟踪技术,实现遮挡与复杂环境下的鲁棒轮廓跟踪技术。

报告人简介:孙鑫,于2008年、2010年和2015年在哈尔滨工业大学分别获得学士、硕士和博士学位,期间在美国匹兹堡大学进行访问交流一年。毕业后,201511月在哈尔滨工业大学(威海)任讲师工作,期间在新加坡进行为期一年的博士后研究工作。201712月入选“哈尔滨工业大学青年拔尖人才选聘计划”(2017年度威海校区共入选2人),聘为拔尖副教授。研究方向为计算机视觉领域的目标跟踪、图像分割以及视频监控技术。目前共发表SCI/EI检索学术论文36篇,第一作者论文17篇(TIPICCVCVPR),合作论文19篇。其中,中科院/JCR一区SCI国际期刊论文8篇,中国计算机学会CCF推荐学科A类期刊论文2篇,CCF推荐学科A类国际会议论文4篇,国际重要会议5篇,ESI高被引论文2篇。主持省部级以上科研项目包括国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、山东省自然科学基金、中国博士后科学基金面上项目、中国博士后科学基金特别资助项目等。

  

邀请人:机器学习与视觉团队