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图像所引智计划系列讲座:大数据流中低层与高层惊奇事件检测及在图像视频处理中的应用
日期:2014-03-19 阅读:1580
 

报告时间:  3/19/2014, 星期三, 下午13:30-15:00

报告地点:  电信学院5号楼-东303A会议室

报告人:    Prof. Laurent Itti,美国南加州大学计算机科学系教授、神经科学系兼职教授; 同济大学软件学院特聘教授,上海市计划入选者

 

 

报告题目:大数据流中低层与高层惊奇事件检测及在图像视频处理中的应用

英文题目:Detecting low-level and high-level surprising and relevant events in large-scale data streams

 

摘要:信息的概念对于科学、技术和生物学功能都至关重要。香农的信息理论尽管在现代计算机的发展中起到了显著的作用,但是没能覆盖与信息传输无关的信息的主观和语义特征。因此,香农理论仅在有限的信息应用中具有一定的应用价值。为此,我们提出了另一种衡量数据对观察者主观作用的算法。我们首先从数学上定义了“惊奇”这个概念,并通过贝叶斯框架在大规模数据流中找到“惊奇”的数据,从而进一步找到“重要”的数据。其基本原理在于通过测量对象在事前和事后概率分布的差异,从而量化数据对于不同对象的主观价值。此框架可以应用于视频和文本分析中获取视频摘要、重要网页等。“惊奇”理论比香农定理更适合于对信息主观层面的研究,并且我们已经在人类眼部跟踪实验中验证了其有效性。报告将围绕两部分进行介绍:一是通过贝叶斯理论量化主观数据的价值,从而从视频或者文本文件中找出“惊奇”且相关的数据;二是在视频摘要等应用中验证和使用该理论,从而形成视频处理的物体分类识别等应用。

 

 

Itti教授简介:

Laurent Itti 教授,同济大学软件学院特聘教授,上海市计划入选者。美国南加州大学计算机科学系教授、神经科学系兼职教授。2000年在美国加州理工学院获得了计算和神经系统学的博士学位。Itti教授主要研究基于生物学的计算视觉,尤其是视觉注意力、场景理解、眼部运动控制以及视觉显著性等方面。这些研究在视频压缩、目标检测、机器人学与生物医学等领域中都有广泛的应用。Itti教授作为合著作者已经在国际顶级学术期刊、书籍章节以及会议上发表了130余篇论文,迄今为止其论文被引用次数为13000多次(其中两篇代表论文(含一篇Nature子刊)分别被引用3600次与1900次)。
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